摘自Jason’s Blog，原文链接　http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析

一 kafka的简单理解

Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。

二 Terminology

1. Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker
2. Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。（物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
3. Partition：parition是物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition，创建topic时可指定parition数量。每个partition对应于一个文件夹，该文件夹下存储该partition的数据和索引文件
4. Producer：负责发布消息到Kafka broker
5. Consumer：消费消息。每个consumer属于一个特定的consumer group（可为每个consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。使用consumer high level API时，同一topic的一条消息只能被同一个consumer group内的一个consumer消费，但多个consumer group可同时消费这一消息。

三 kafka架构

一个典型的kafka集群中包含若干producer（可以是web前端产生的page view，或者是服务器日志，系统CPU、memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干consumer group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。producer使用push模式将消息发布到broker，consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

四 Push vs. Pull

作为一个messaging system，Kafka遵循了传统的方式，选择由producer向broker push消息并由consumer从broker pull消息。一些logging-centric system，比如Facebook的Scribe和Cloudera的Flume,采用非常不同的push模式。事实上，push模式和pull模式各有优劣。
　　push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

五 Topic & Partition

1. Topic在逻辑上可以被认为是一个queue。每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个partition的所有消息和索引文件。
2. 因为每条消息都被append到该partition中，是顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
3. 每一条消息被发送到broker时，会根据paritition规则选择被存储到哪一个partition。如果partition规则设置的合理，所有消息可以均匀分布到不同的partition里，这样就实现了水平扩展。（如果一个topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个topic的性能瓶颈，而partition解决了这个问题）。在创建topic时可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中指定这个partition的数量(如下所示)，当然也可以在topic创建之后去修改parition数量。
   num.partitions=3
4. 在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，producer根据这个key和partition机制来判断将这条消息发送到哪个parition。paritition机制可以通过指定producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。本例中如果key可以被解析为整数则将对应的整数与partition总数取余，该消息会被发送到该数对应的partition。（每个parition都会有个序号)

import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class JasonPartitioner<T> implements Partitioner {

    public JasonPartitioner(VerifiableProperties verifiableProperties) {}
    
    @Override
    public int partition(Object key, int numPartitions) {
        try {
            int partitionNum = Integer.parseInt((String) key);
            return Math.abs(Integer.parseInt((String) key) % numPartitions);
        } catch (Exception e) {
            return Math.abs(key.hashCode() % numPartitions);
        }
    }}

5. 对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略去删除旧数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可通过配置让Kafka在partition文件超过1GB时删除旧数据

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs 
#can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false

6. 这里要注意，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除文件与Kafka性能无关，选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个consumer group保留一些metadata信息–当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由consumer控制。正常情况下consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些consumer过，不需要通过broker去保证同一个consumer group只有一个consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

六 Replication & Leader election

1. Kafka从0.8开始提供partition级别的replication，replication的数量可在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置

default.replication.factor = 1

该 Replication与leader election配合提供了自动的failover机制。replication对Kafka的吞吐率是有一定影响的，但极大的增强了可用性。默认情况下，Kafka的replication数量为1。

2. 每个partition都有一个唯一的leader，所有的读写操作都在leader上完成，follower批量从leader上pull数据。一般情况下partition的数量大于等于broker的数量，并且所有partition的leader均匀分布在broker上。follower上的日志和其leader上的完全一样。
3. 和大部分分布式系统一样，Kakfa处理失败需要明确定义一个broker是否alive。对于Kafka而言，Kafka存活包含两个条件，一是它必须维护与Zookeeper的session(这个通过Zookeeper的heartbeat机制来实现)。二是follower必须能够及时将leader的writing复制过来，不能“落后太多”。
4. leader会track“in sync”的node list。如果一个follower宕机，或者落后太多，leader将把它从”in sync” list中移除。这里所描述的“落后太多”指follower复制的消息落后于leader后的条数超过预定值，该值可在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置

#If a replica falls more than this many messages behind the leader, the leader will remove the follower from ISR and treat it as dead
replica.lag.max.messages=4000
#If a follower hasn't sent any fetch requests for this window of time, the leader will remove the follower from ISR (in-sync replicas) and treat it as dead
replica.lag.time.max.ms=10000

5. 需要说明的是，Kafka只解决”fail/recover”，不处理“Byzantine”（“拜占庭”）问题。一条消息只有被“in sync” list里的所有follower都从leader复制过去才会被认为已提交。这样就避免了部分数据被写进了leader，还没来得及被任何follower复制就宕机了，而造成数据丢失（consumer无法消费这些数据）。而对于producer而言，它可以选择是否等待消息commit，这可以通过request.required.acks来设置。这种机制确保了只要“in sync” list有一个或以上的flollower，一条被commit的消息就不会丢失。
6. 这里的复制机制即不是同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求“活着的”follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率（高吞吐率是Kafka非常重要的一个特性）。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follwer都落后于leader，而leader突然宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用“in sync” list的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。follower可以批量的从leader复制数据，这样极大的提高复制性能（批量写磁盘），极大减少了follower与leader的差距（前文有说到，只要follower落后leader不太远，则被认为在“in sync” list里）。
7. 另外一个很重要的问题是当leader宕机了，怎样在follower中选举出新的leader。因为follower可能落后许多或者crash了，所以必须确保选择“最新”的follower作为新的leader。一个基本的原则就是，如果leader不在了，新的leader必须拥有原来的leader commit的所有消息。这就需要作一个折衷，如果leader在标明一条消息被commit前等待更多的follower确认，那在它die之后就有更多的follower可以作为新的leader，但这也会造成吞吐率的下降。
8. 一种非常常用的选举leader的方式是“majority vote”（“少数服从多数”），但Kafka并未采用这种方式。这种模式下，如果我们有2f+1个replica（包含leader和follower），那在commit之前必须保证有f+1个replica复制完消息，为了保证正确选出新的leader，fail的replica不能超过f个。因为在剩下的任意f+1个replica里，至少有一个replica包含有最新的所有消息。这种方式有个很大的优势，系统的latency只取决于最快的几台server，也就是说，如果replication factor是3，那latency就取决于最快的那个follower而非最慢那个。majority vote也有一些劣势，为了保证leader election的正常进行，它所能容忍的fail的follower个数比较少。如果要容忍1个follower挂掉，必须要有3个以上的replica，如果要容忍2个follower挂掉，必须要有5个以上的replica。也就是说，在生产环境下为了保证较高的容错程度，必须要有大量的replica，而大量的replica又会在大数据量下导致性能的急剧下降。这就是这种算法更多用在Zookeeper这种共享集群配置的系统中而很少在需要存储大量数据的系统中使用的原因。例如HDFS的HA feature是基于majority-vote-based journal，但是它的数据存储并没有使用这种expensive的方式。
9. Kafka在Zookeeper中动态维护了一个ISR（in-sync replicas） set，这个set里的所有replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才有被选为leader的可能。在这种模式下，对于f+1个replica，一个Kafka topic能在保证不丢失已经ommit的消息的前提下容忍f个replica的失败。在大多数使用场景中，这种模式是非常有利的。事实上，为了容忍f个replica的失败，majority vote和ISR在commit前需要等待的replica数量是一样的，但是ISR需要的总的replica的个数几乎是majority vote的一半。
10. 虽然majority vote与ISR相比有不需等待最慢的server这一优势，但是Kafka作者认为Kafka可以通过producer选择是否被commit阻塞来改善这一问题，并且节省下来的replica和磁盘使得ISR模式仍然值得。
11. 上文提到，在ISR中至少有一个follower时，Kafka可以确保已经commit的数据不丢失，但如果某一个partition的所有replica都挂了，就无法保证数据不丢失了。这种情况下有两种可行的方案：

• 等待ISR中的任一个replica“活”过来，并且选它作为leader
• 选择第一个“活”过来的replica（不一定是ISR中的）作为leader

12. 这就需要在可用性和一致性当中作出一个简单的平衡。如果一定要等待ISR中的replica“活”过来，那不可用的时间就可能会相对较长。而且如果ISR中的所有replica都无法“活”过来了，或者数据都丢失了，这个partition将永远不可用。选择第一个“活”过来的replica作为leader，而这个replica不是ISR中的replica，那即使它并不保证已经包含了所有已commit的消息，它也会成为leader而作为consumer的数据源（前文有说明，所有读写都由leader完成）。Kafka0.8.*使用了第二种方式。根据Kafka的文档，在以后的版本中，Kafka支持用户通过配置选择这两种方式中的一种，从而根据不同的使用场景选择高可用性还是强一致性。
13. Kafka集群需要管理成百上千个partition，Kafka通过round-robin的方式来平衡partition从而避免大量partition集中在了少数几个节点上。同时Kafka也需要平衡leader的分布，尽可能的让所有partition的leader均匀分布在不同broker上。另一方面，优化leadership election的过程也是很重要的，毕竟这段时间相应的partition处于不可用状态。一种简单的实现是暂停宕机的broker上的所有partition，并为之选举leader。实际上，Kafka选举一个broker作为controller，这个controller通过watch Zookeeper检测所有的broker failure，并负责为所有受影响的parition选举leader，再将相应的leader调整命令发送至受影响的broker

七 Consumer group

1. 每一个consumer实例都属于一个consumer group，每一条消息只会被同一个consumer group里的一个consumer实例消费。（不同consumer group可以同时消费同一条消息）
2. 很多传统的message queue都会在消息被消费完后将消息删除，一方面避免重复消费，另一方面可以保证queue的长度比较少，提高效率。而如上文所将，Kafka并不删除已消费的消息，为了实现传统message queue消息只被消费一次的语义，Kafka保证保证同一个consumer group里只有一个consumer会消费一条消息。与传统message queue不同的是，Kafka还允许不同consumer group同时消费同一条消息，这一特性可以为消息的多元化处理提供了支持。实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的consumer在不同的consumer group即可。
3. 创建一个topic (名为topic1)，创建一个属于group1的consumer实例，并创建三个属于group2的consumer实例，然后通过producer向topic1发送key分别为1，2，3r的消息。结果发现属于group1的consumer收到了所有的这三条消息，同时group2中的3个consumer分别收到了key为1，2，3的消息

八 Consumer Rebalance

1. Kafka保证同一consumer group中只有一个consumer会消费某条消息，实际上，Kafka保证的是稳定状态下每一个consumer实例只会消费某一个或多个特定partition的数据，而某个partition的数据只会被某一个特定的consumer实例所消费。这样设计的劣势是无法让同一个consumer group里的consumer均匀消费数据，优势是每个consumer不用都跟大量的broker通信，减少通信开销，同时也降低了分配难度，实现也更简单。另外，因为同一个partition里的数据是有序的，这种设计可以保证每个partition里的数据也是有序被消费。
2. 如果某consumer group中consumer数量少于partition数量，则至少有一个consumer会消费多个partition的数据，如果consumer的数量与partition数量相同，则正好一个consumer消费一个partition的数据，而如果consumer的数量多于partition的数量时，会有部分consumer无法消费该topic下任何一条消息。

• 如果topic1有0，1，2共三个partition，当group1只有一个consumer(名为consumer1)时，该 consumer可消费这3个partition的所有数据。
• 增加一个consumer(consumer2)后，其中一个consumer（consumer1）可消费2个partition的数据，另外一个consumer(consumer2)可消费另外一个partition的数据
• 再增加一个consumer(consumer3)后，每个consumer可消费一个partition的数据。consumer1消费partition0，consumer2消费partition1，consumer3消费partition2
• 再增加一个consumer（consumer4）后，其中3个consumer可分别消费一个partition的数据，另外一个consumer（consumer4）不能消费topic1任何数据。
• 此时关闭consumer1，剩下的consumer可分别消费一个partition的数据。
• 接着关闭consumer2，剩下的consumer3可消费2个partition，consumer4可消费1个partition。
• 再关闭consumer3，剩下的consumer4可同时消费topic1的3个partition。

3. 目前consumer rebalance的控制策略是由每一个consumer通过Zookeeper完成的。在这种策略下，每一个consumer或者broker的增加或者减少都会触发consumer rebalance。因为每个consumer只负责调整自己所消费的partition，为了保证整个consumer group的一致性，所以当一个consumer触发了rebalance时，该consumer group内的其它所有consumer也应该同时触发rebalance。