kafka学习笔记总结

2023-10-31

kafka学习笔记总结

参考：
http://orchome.com/kafka/index
https://blog.csdn.net/qq_24084925/article/details/78842844

角色说明

Message
    通信的基本单位，每个 producer 可以向一个 topic（主题）发布一些消息。
Producer
    消息生产者，是消息的产生的源头，负责生成消息并发送到Kafka 服务器上。
Consumer
    消息消费者，是消息的使用方，负责消费Kafka服务器上的消息。
Consumer group：
　　high-level consumer API 中，每个 consumer 都属于一个 consumer group，每条消息只能被 consumer group 中的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer group 消费。
Topic
    主题，由用户定义并配置在Kafka服务器，用于建立生产者和消息者之间的订阅关系：生产者发送消息到指定的Topic下，消息者从这个Topic下消费消息。
Broker
    即Kafka的服务器，用户存储消息，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为 broker
Group
    消费者分组，用于归组同类消费者，在Kafka中，多个消费者可以共同消费一个Topic下的消息，每个消费者消费其中的部分消息，这些消费者就组成了一个分组，拥有同一个分组名称，通常也被称为消费者集群。
Offset
    消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset。
partition：
    kafka 分配的单位是 partition。
　　partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。
    一个 topic可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。
    partition中的每条消息都会被分配一个有序的 id（offset）
replica：
　　partition 的副本，保障 partition 的高可用。
leader：
　　replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
    Leader 是负责给定分区的所有读取和写入的节点。 
    每个分区都有一个服务器充当Leader
follower：
　　replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。
controller：
　　kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及 各种 failover。
zookeeper：
　　kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。

概念

我们认为，一个流处理平台具有三个关键能力：

发布和订阅消息（流），在这方面，它类似于一个消息队列或企业消息系统；
以容错的方式存储消息（流）；
在消息流发生时处理它们；

kafka应用于2大类应用：

构建实时的流数据管道，可靠地获取系统和应用程序之间的数据。
构建实时流的应用程序，对数据流进行转换或反应

一些基本概念（The high-level consumer API）：

kafka作为一个集群运行在一个或多个服务器上
kafka集群存储的消息是以topic为类别记录的，不同的topic之间是相互独立的
Message在Broker中通过Log追加的方式进行持久化存储，并进行分区（patitions)
为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数
无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证)，消息保存一定时间后会被删除
消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息
每个topic可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。
partition中的每条Message包含了以下三个属性：

offset 即：消息唯一标识:对应类型：long
MessageSize 对应类型：int32
data 是message的具体内容。
kafka 的分配单位是 patition，每个 consumer 都属于一个 group，一个 partition 只能被同一个 group 内的一个 consumer 所消费；
保障了一个消息只能被 group 内的一个 consuemr 所消费，但是多个 group 可以同时消费这个 partition；
一个consumer可以消费多个partitions中的消息（消费者数据小于Partions的数量时），consumer 采用 pull 模式从 broker 中读取数据；
kafka的设计原理决定，对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息；
一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多partition(区),每个partition在存储层面是append log文件；
partition是以文件的形式存储在文件系统中的，任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部 - 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）
partition的数据文件索引基于稀疏存储，每隔一定字节的数据建立一条索引；
分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量(offset)，在每个分区中此偏移量都是唯一的（Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性）；

通讯过程：

客户端打开与服务器端的Socket
往Socket写入一个int32的数字(数字表示这次发送的Request有多少字节)
服务器端先读出一个int32的整数从而获取这次Request的大小
然后读取对应字节数的数据从而得到Request的具体内容
服务器端处理了请求后，也用同样的方式来发送响应。

kafka有四个核心API：

应用程序使用 Producer API 发布消息到1个或多个topic（主题）。
应用程序使用 Consumer API 来订阅一个或多个topic，并处理产生的消息。
应用程序使用 Streams API 充当一个流处理器，从1个或多个topic消费输入流，并生产一个输出流到1个或多个输出topic，有效地将输入流转换到输出流。
Connector API允许构建或运行可重复使用的生产者或消费者，将topic连接到现有的应用程序或数据系统。例如，一个关系数据库的连接器可捕获每一个变化。

工作流程

消费模式：

The high-level consumer API

high-level consumer API 提供了 consumer group 的语义；
一个消息只能被 group 内的一个 consumer 所消费，且 consumer 消费消息时不关注 offset，最后一个 offset 由 zookeeper 保存。

The SimpleConsumer API

如果你想要对 patition 有更多的控制权，那就应该使用 SimpleConsumer API，比如：
    1. 多次读取一个消息
    2. 只消费一个 patition 中的部分消息
    3. 使用事务来保证一个消息仅被消费一次
但是使用此 API 时，partition、offset、broker、leader 等对你不再透明，需要自己去管理。你需要做大量的额外工作：
    1. 必须在应用程序中跟踪 offset，从而确定下一条应该消费哪条消息
    2. 应用程序需要通过程序获知每个 Partition 的 leader 是谁
    3. 需要处理 leader 的变更
使用 SimpleConsumer API 的一般流程如下：
    1. 查找到一个“活着”的 broker，并且找出每个 partition 的 leader
    2. 找出每个 partition 的 follower
    3. 定义好请求，该请求应该能描述应用程序需要哪些数据
    4. fetch 数据
    5. 识别 leader 的变化，并对之作出必要的响应

发布-订阅消息的工作流程（The high-level consumer API）

    生产者定期向主题发送消息。
    Kafka代理存储为该特定主题配置的分区中的所有消息。 它确保消息在分区之间平等共享。 如果生产者发送两个消息并且有两个分区，Kafka将在第一分区中存储一个消息，在第二分区中存储第二个消息。
    消费者订阅特定主题。
    一旦消费者订阅主题，Kafka将向消费者提供主题的当前偏移，并且还将偏移保存在Zookeeper系综中。
    消费者将定期请求Kafka新消息。
    一旦Kafka收到来自生产者的消息，它将这些消息转发给消费者。
    消费者将收到消息并进行处理。
    一旦消息被处理，消费者将向Kafka代理发送确认。
    一旦Kafka收到确认，它将偏移更改为新值，并在Zookeeper中更新它。 由于偏移在Zookeeper中维护，消费者可以正确地读取下一封邮件。
    以上流程将重复，直到消费者停止请求。
    消费者可以随时回退/跳到所需的主题偏移量，并阅读所有后续消息。

订阅具有相同 Group ID 的主题的消费者被认为是单个组，并且消息在它们之间共享。让我们检查这个系统的实际工作流程：

队列消息/用户组的工作流（The high-level consumer API）

    生产者以固定间隔向某个主题发送消息。
    Kafka存储在为该特定主题配置的分区中的所有消息，类似于前面的方案。
    单个消费者订阅特定主题，假设 Topic ID为Topic-01，Group ID 为 Group-1 。
    Kafka以与发布 - 订阅消息相同的方式与消费者交互，直到新消费者以相同的组ID 订阅相同主题 Topic-01  1 。
    一旦新消费者到达，Kafka将其操作切换到共享模式，并在两个消费者之间共享数据。 此共享将继续，直到用户数达到为该特定主题配置的分区数。
    一旦消费者的数量超过分区的数量，新消费者将不会接收任何进一步的消息，直到现有消费者取消订阅。 出现这种情况是因为Kafka中的每个消费者将被分配至少一个分区（一个分区同时最多分配给一个消费者），并且一旦所有分区被分配给现有消费者，新消费者将必须等待。
    此功能也称为消费者组。

ZooKeeper的作用

    Apache Kafka的一个关键依赖是Apache Zookeeper，它是一个分布式配置和同步服务。 Zookeeper是Kafka代理和消费者之间的协调接口。 Kafka服务器通过Zookeeper集群共享信息。 Kafka在Zookeeper中存储基本元数据，例如关于主题，代理，消费者偏移(队列读取器)等的信息。
    由于所有关键信息存储在Zookeeper中，并且它通常在其整体上复制此数据，因此Kafka代理/ Zookeeper的故障不会影响Kafka集群的状态。 Kafka将恢复状态，一旦Zookeeper重新启动。 这为Kafka带来了零停机时间。 Kafka代理之间的领导者选举也通过使用Zookeeper在领导者失败的情况下完成。

这里写图片描述

Topic创建、删除流程

//创建
1. controller 在 ZooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被创建，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。
2. controller从 /brokers/ids 读取当前所有可用的 broker 列表，对于 set_p 中的每一个 partition：
2.1 从分配给该 partition 的所有 replica（称为AR）中任选一个可用的 broker 作为新的 leader，并将AR设置为新的 ISR
2.2 将新的 leader 和 ISR 写入 /brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state
3. controller 通过 RPC 向相关的 broker 发送 LeaderAndISRRequest

//删除
1. controller 在 zooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被删除，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。
2. 若 delete.topic.enable=false，结束；否则 controller 注册在 /admin/delete_topics 上的 watch 被 fire，controller 通过回调向对应的 broker 发送 StopReplicaRequest。

写入流程

producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader
producer 将消息发送给该 leader
leader 将消息写入本地 log
followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 leader 发送 ACK
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

数据传输的事务定义

At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输
Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次

当 producer 向 broker 发送消息时，一旦这条消息被 commit，由于 replication 的存在，它就不会丢；
但是如果 producer 发送数据给 broker 后，遇到网络问题而造成通信中断，那 Producer 就无法判断该条消息是否已经 commit；
虽然 Kafka 无法确定网络故障期间发生了什么，但是 producer 可以生成一种类似于主键的东西，发生故障时幂等性的重试多次，这样就做到了 Exactly once，但目前还并未实现；
所以目前默认情况下一条消息从 producer 到 broker 是确保了 At least once，可通过设置 producer 异步发送实现At most once。

kafka-php使用

参考：
https://github.com/weiboad/kafka-php/blob/master/README_CH.md
https://github.com/weiboad/kafka-php/blob/master/docs/ch/Configure.md

使用 Composer 安装

    添加 composer 依赖 nmred/kafka-php 到项目的 composer.json 文件中即可，如：

    {
        "require": {
            "nmred/kafka-php": "0.2.*"
        }
    }

Produce:

异步回调方式调用

<?php
    require '../vendor/autoload.php';
    date_default_timezone_set('PRC');
    use Monolog\Logger;
    use Monolog\Handler\StdoutHandler;
    // Create the logger
    $logger = new Logger('my_logger');
    // Now add some handlers
    $logger->pushHandler(new StdoutHandler());

    $config = \Kafka\ProducerConfig::getInstance();
    $config->setMetadataRefreshIntervalMs(10000);
    $config->setMetadataBrokerList('10.13.4.159:9192');
    $config->setBrokerVersion('0.9.0.1');
    $config->setRequiredAck(1);
    $config->setIsAsyn(false);
    $config->setProduceInterval(500);
    $producer = new \Kafka\Producer(function() {
        return array(
            array(
                'topic' => 'test',
                'value' => 'test....message.',
                'key' => 'testkey',
            ),
        );
    });
    $producer->setLogger($logger);
    $producer->success(function($result) {
        var_dump($result);
    });
    $producer->error(function($errorCode) {
        var_dump($errorCode);
    });
    $producer->send(true);

同步方式调用

<?php
    require '../vendor/autoload.php';
    date_default_timezone_set('PRC');
    use Monolog\Logger;
    use Monolog\Handler\StdoutHandler;
    // Create the logger
    $logger = new Logger('my_logger');
    // Now add some handlers
    $logger->pushHandler(new StdoutHandler());

    $config = \Kafka\ProducerConfig::getInstance();
    $config->setMetadataRefreshIntervalMs(10000);
    $config->setMetadataBrokerList('127.0.0.1:9192');
    $config->setBrokerVersion('0.9.0.1');
    $config->setRequiredAck(1);
    $config->setIsAsyn(false);
    $config->setProduceInterval(500);
    $producer = new \Kafka\Producer();
    $producer->setLogger($logger);

    for($i = 0; $i < 100; $i++) {
            $result = $producer->send(array(
                    array(
                            'topic' => 'test1',
                            'value' => 'test1....message.',
                            'key' => '',
                    ),
            ));
            var_dump($result);
    }

Consumer

<?php
    require '../vendor/autoload.php';
    date_default_timezone_set('PRC');
    use Monolog\Logger;
    use Monolog\Handler\StdoutHandler;
    // Create the logger
    $logger = new Logger('my_logger');
    // Now add some handlers
    $logger->pushHandler(new StdoutHandler());

    $config = \Kafka\ConsumerConfig::getInstance();
    $config->setMetadataRefreshIntervalMs(10000);
    $config->setMetadataBrokerList('10.13.4.159:9192');
    $config->setGroupId('test');
    $config->setBrokerVersion('0.9.0.1');
    $config->setTopics(array('test'));
    //$config->setOffsetReset('earliest');
    $consumer = new \Kafka\Consumer();
    $consumer->setLogger($logger);
    $consumer->start(function($topic, $part, $message) {
        var_dump($message);
    });

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