kafka深入研究之路(1)-剖析各原理01

引言：来到了新公司，需要对kafka组件有很深的研究，本人之前对老版的kafka有过一定的研究，但是谈不上深入，新公司力推kafka，比较kafka作为消息系统在目前的市场上的占有率还是很高的，可以看本人之前kafka的博客中有关kafka的优点和为什么要用kafka。
在众多优点中，我本人认为最重要的2个优点如下：

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1、削峰
数据库的处理能力是有限的，在峰值期，过多的请求落到后台，一旦超过系统的处理能力，可能会使系统挂掉。

如上图所示，系统的处理能力是 2k/s，MQ 处理能力是 8k/s，峰值请求 5k/s，MQ 的处理能力远远大于数据库，在高峰期，请求可以先积压在 MQ 中，系统可以根据自身的处理能力以 2k/s 的速度消费这些请求。
这样等高峰期一过，请求可能只有 100/s，系统可以很快的消费掉积压在 MQ 中的请求。
注意，上面的请求指的是写请求，查询请求一般通过缓存解决。

2、解耦
如下场景，S 系统与 A、B、C 系统紧密耦合。由于需求变动，A 系统修改了相关代码，S 系统也需要调整 A 相关的代码。
过几天，C 系统需要删除，S 紧跟着删除 C 相关代码；又过了几天，需要新增 D 系统，S 系统又要添加与 D 相关的代码；再过几天，程序猿疯了...

这样各个系统紧密耦合，不利于维护，也不利于扩展。现在引入 MQ，A 系统变动，A 自己修改自己的代码即可；C 系统删除，直接取消订阅；D 系统新增，订阅相关消息即可。

这样通过引入消息中间件，使各个系统都与 MQ 交互，从而避免它们之间的错综复杂的调用关系。

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kafka架构原理：

最经典的图也就是官方的图了

找了一些其他博主的图：这里自己就懒的画了

详细复杂的kafka架构

通俗点讲：就是producer ----> kafka cluster(brokers) -----> consumer
生产者生产消息 经过 kafka队列 被消费者消费

相关的组件概念见：

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topic and logs

废话不多说，先见图

文字解释如下：
Message 是按照 Topic 来组织的，每个 Topic 可以分成多个 Partition（对server.properties/num.partitions）。 本人习惯性配置文件为num.partitions=broker个数,人为的分配到各个节点上。

Partition 中的每条记录（Message）包含三个属性：Offset，messageSize 和 Data。
其中 Offset 表示消息偏移量；messageSize 表示消息的大小；Data 表示消息的具体内容。

Partition 是以文件的形式存储在文件系统中，位置由 server.properties/log.dirs 指定，其命名规则为 -。
生产配置文件为：log.dirs=/data/kafka/kafka-logs

[hadoop@kafka03-55-13 kafka-logs]$ pwd
/data/kafka/kafka-logs
[hadoop@kafka03-55-13 kafka-logs]$ ls |grep mjh
topic-by-mjh-0
topic-by-mjh-1
topic-by-mjh-10
topic-by-mjh-11
topic-by-mjh-12
...
...
...

Partition 可能位于不同的 Broker 上，Partition 是分段的，每个段是一个 Segment 文件。

Partition 目录下包括了数据文件和索引文件

[hadoop@kafka03-55-13 kafka-logs]$ cd topic-by-mjh-0
[hadoop@kafka03-55-13 topic-by-mjh-0]$ ll
total 4
-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop 10485760 Aug 24 20:13 00000000000000000334.index
-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop        0 Aug 13 17:42 00000000000000000334.log
-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop 10485756 Aug 24 20:13 00000000000000000334.timeindex
-rw-rw-r-- 1 hadoop hadoop        4 Aug 16 14:16 leader-epoch-checkpoint

Index 采用稀疏存储的方式，它不会为每一条 Message 都建立索引，而是每隔一定的字节数建立一条索引，避免索引文件占用过多的空间。
缺点是没有建立索引的 Offset 不能一次定位到 Message 的位置，需要做一次顺序扫描，但是扫描的范围很小。
索引包含两个部分（均为 4 个字节的数字），分别为相对 Offset 和 Position。
相对 Offset 表示 Segment 文件中的 Offset，Position 表示 Message 在数据文件中的位置。

Segment下的log文件就是存储消息的地方
每个消息都会包含消息体、offset、timestamp、key、size、压缩编码器、校验和、消息版本号等。

在磁盘上的数据格式和producer发送到broker的数据格式一模一样，也和consumer收到的数据格式一模一样。由于磁盘格式与consumer以及producer的数据格式一模一样，这样就使得Kafka可以通过零拷贝（zero-copy）技术来提高传输效率。 // 关于零拷贝技术，后期会专门写一遍博客来解释

小结：
1、Partition 是一个顺序的追加日志，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 Kafka 吞吐率）。
2、Kafka 的 Message 存储采用了分区（Partition），磁盘顺序读写，分段（LogSegment）和稀疏索引这几个手段来达到高效性。
3、在 Kafka 的文件存储中，同一个 Topic 下有多个不同的 Partition，每个 Partition 都为一个目录，而每一个目录又被平均分配成多个大小相等的 Segment File 中(Segment 大小我们在生产上设置成1G或者 500MB )，Segment File 又由 index file 和 data file 组成，他们总是成对出现，后缀 ".index" 和 ".log" 分表表示 Segment 索引文件和数据文件。

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Partition and Replica

一个 Topic 物理上分为多个 Partition，位于不同的 Broker 上。如果没有 Replica，一旦 Broker 宕机，其上所有的 Patition 将不可用。

每个 Partition 可以有多个Replica（对应server.properties/default.replication.factor），分配到不同的 Broker 上。本人默认习惯为 default.replication.factor=2 也就是默认2个副本，比较合理

其中有一个 Leader 负责读写，处理来自 Producer 和 Consumer 的请求；其他作为 Follower 从 Leader Pull 消息，保持与 Leader 的同步。

如何分配 Partition 和 Replica 到 Broker 上？步骤如下：

1、将所有 Broker（假设共 n 个 Broker）和待分配的 Partition 排序。
2、将第 i 个 Partition 分配到第（i mod n）个 Broker 上。
3、将第 i 个 Partition 的第 j 个 Replica 分配到第（(i + j) mode n）个 Broker 上。
根据上面的分配规则，若 Replica 的数量大于 Broker 的数量，必定会有两个相同的 Replica 分配到同一个 Broker 上，产生冗余。因此 Replica 的数量应该小于或等于 Broker 的数量。
//这里kafka硬性规定了创建的replica不能超过broker的数量，必须等于小于broker的数量

这里有2个算法函数解释一下
1、mod：求余函数；
2、mode：返回在某数组或数据区域中出现频率最多的数值，mode是一个位置测量函数。

我这里只有3个broker 创建4个replica就出现报错 具体见下
[root@kafka02-55-12 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper 10.211.55.11:2181,10.211.55.12:2181,10.211.55.13:2181/kafkagroup  --replication-factor 4 --partitions 9 --create  --topic topic-zhuhair
**Error while executing topic command : Replication factor: 4 larger than available brokers: 3.**
[2019-08-24 20:41:40,611] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 4 larger than available brokers: 3.

pratition的leader是如何选举的---broker failover故障转移
//通俗点讲也就是当broker发生宕机了，如何保证高可用的

文字描述如下：
Kafka 在 Zookeeper 中（/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state）动态维护了一个 ISR（in-sync replicas）。
ISR 里面的所有 Replica 都"跟上"了 Leader，Controller 将会从 ISR 里选一个做 Leader。

具体流程文字描述如下：
1、Controller 在 Zookeeper 的 /brokers/ids/[brokerId] 节点注册 Watcher，
2、当 Broker 宕机时 Zookeeper 会 Fire Watch。
3、Controller 从 /brokers/ids 节点读取可用 Broker。
4、Controller 决定 set_p，该集合包含宕机 Broker 上的所有 Partition。
5、对 set_p 中的每一个 Partition，从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state 节点读取 ISR，决定新 Leader，将新 Leader、ISR、controller_epoch 和 leader_epoch 等信息写入 State 节点。
6、zk通过 RPC 向相关 Broker 发送 leaderAndISRRequest 命令。

极端情况下需要考虑的是：
当 ISR 为空时，会选一个 Replica（不一定是 ISR 成员）作为 Leader；
当所有的 Replica 都歇菜了，会等任意一个 Replica 复活，将其作为 Leader。
//
这就需要在可用性和一致性当中作出一个简单的折衷。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。

ISR（同步列表）中的 Follower 都"跟上"了Leader，"跟上"并不表示完全一致，它由 server.properties/replica.lag.time.max.ms 配置。表示 Leader 等待 Follower 同步消息的大时间，如果超时，Leader 将 Follower 移除 ISR。配置项 replica.lag.max.messages 已经移除。

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Replica 副本如何同步 消息传递同步策略

1、Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，
2、无论该Topic的Replication Factor为多少，Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。
3、Leader会将该消息写入其本地Log。
4、每个Follower都从Leader pull数据。这种方式上，Follower存储的数据顺序与Leader保持一致。
5、Follower在收到该消息并写入其Log后，向Leader发送ACK。
6、一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。

为了提高性能，每个Follower在接收到数据后就立马向Leader发送ACK，而非等到数据写入Log中。
因此，对于已经commit的消息，Kafka只能保证它被存于多个Replica的内存中，而不能保证它们被持久化到磁盘中，也就不能完全保证异常发生后该条消息一定能被Consumer消费。

Consumer读消息也是从Leader读取，只有被commit过的消息才会暴露给Consumer。

具体的可靠性，是由生产者（根据配置项 producer.properties/acks）来决定的。
有资料说 最新的文档 2.2.x request.required.acks 已经不存在了，这一点有待我去确认

通俗一点讲对ack的三个参数的含义为
Kafka producer有三种ack机制  初始化producer时在config中进行配置

0 ：意味着producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条(批)信息
提供了最低的延迟。但是最弱的持久性，当服务器发生故障时，就很可能发生数据丢失。例如leader已经死亡，producer不知情，还会继续发送消息broker接收不到数据就会数据丢失
1：意味着producer要等待leader成功收到数据并得到确认，才发送下一条message。此选项提供了较好的持久性较低的延迟性。Partition的Leader死亡，follwer尚未复制，数据就会丢失
-1：意味着producer得到follwer确认，才发送下一条数据

持久性最好，延时性最差。

在这里强调的一点是，在kafak的partition中的fllower和leader中的复制不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制
同步复制：所有的fllower复制完才提交 这样的缺点是极大的影响了吞吐率
异步复制：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Follower都复制完都落后于Leader，而如果Leader突然宕机，则会丢失数据。
所有 kafak采用的是ISR 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。

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producer如何发送消息
Producer 首先将消息封装进一个 ProducerRecord 实例中。

写消息的路由模式

1、 指定了 patition，则直接使用；
2、 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition
这个 Hash（即分区机制）由 producer.properties/partitioner.class 指定的类实现，这个路由类需要实现 Partitioner 接口。
3、 patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

备注：消息并不会立即发送，而是先进行序列化后，发送给 Partitioner，
也就是上面提到的 Hash 函数，由 Partitioner 确定目标分区后，发送到一块内存缓冲区中（发送队列）。Producer 的另一个工作线程（即 Sender 线程），
则负责实时地从该缓冲区中提取出准备好的消息封装到一个批次内，统一发送到对应的 Broker 中。

具体写数据流程如下：

具体流程如下：
1、 producer 先从 zookeeper 的 "/brokers/.../state" 节点找到该 partition 的 leader
2、 producer 将消息发送给该 leader
3、 leader 将消息写入本地 log
4、 followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 leader 发送 ACK
5、 leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK

参考网上的资料，有的文字版的解释是这样的 个人觉得下面的这样的文字解释的更加通俗易懂
流程如下：
1、首先，我们需要创建一个ProducerRecord，这个对象需要包含消息的主题（topic）和值（value），可以选择性指定一个键值（key）或者分区（partition）。
2、发送消息时，生产者会对键值和值序列化成字节数组，然后发送到分配器（partitioner）。
3、如果我们指定了分区，那么分配器返回该分区即可；否则，分配器将会基于键值来选择一个分区并返回。
4、选择完分区后，生产者知道了消息所属的主题和分区，它将这条记录添加到相同主题和分区的批量消息中，另一个线程负责发送这些批量消息到对应的Kafka broker。
5、当broker接收到消息后，如果成功写入则返回一个包含消息的主题、分区及位移的RecordMetadata对象，否则返回异常。
6、生产者接收到结果后，对于异常可能会进行重试。

参考链接：
架构成长之路：Kafka设计原理看了又忘，忘了又看？一文让你掌握： https://www.toutiao.com/i6714606866355192328/
Kafka的ACK机制有三种，是哪三种 ： https://blog.csdn.net/Sun1181342029/article/details/87806207
kafka原理系列ACK机制（数据可靠性和持久性保证） https://blog.csdn.net/bluehawksk/article/details/96120803
kafka入门介绍 https://www.orchome.com/5
Kafka学习之路 （三）Kafka的高可用 https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/9004703.html

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