kafka学习笔记

1、kafka定义

kafka是一个开源的分布式事件流平台

2.为什要使用kafka？

1.缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能虹不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗
余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己
的节奏进行慢慢处理。
2.解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重
要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。
3.冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发布消息，可以被多个订阅toic的服务消费到，供
多个毫无关联的业务使用。
4.健壮性：消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常
进行。
5.异步通信：很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用
户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的
时候再去处理它们。

3、消息队列的两种模式

3.1）点对点模式

*消费者主动拉取数据，收到消息后清除消息

3.1）发布/订阅模式

*可以有多个topic主题

*消费者消费数据之后，不删除数据

*每个消费者相互独立，都可以消费到数据

4.kafka角色定义

1. producer:消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端
2. Consumer：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。
3. Consumer group：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个消费组内消费者消费；消费者组之间互不影响。
4. Broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成，一个broker可以容纳多个topic。
5. topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic。
6. partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition就是一个有序的队列。
7. replica：副本。一个topic的每个分区都有若干个副本，一个leader和若干个follower。
8. leader：每个分区有多个副本的“领导”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader。
9. follower：每个分区多个多个副本的“跟从者”，实时从leader中同步数据，保持和leader数据的同步，leader发送故障时，某个follow会成为新的leader。

5、kafka发送原理

发送原理：在消息发送过程中，涉及到了两个线程——main线程和sender线程在main线程中创建了一个双端队列RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka Broker。

3.1.2 生产者重要参数列表

参数名称	描述
bootstrap.servers	生产者连接集群所需的broker地址清单。例如hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置1个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的broker地址，因为生产者从给定的broker里查找到其他broker信息。
key.serializer和value.serializer	指定发送消息的key和value的序列化类型。一定要写全类名。
buffer.memory	RecordAccumulator缓冲区总大小，默认32m。
batch.size	缓冲区一批数据最大值，默认16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。
linger.ms	如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据。单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为5-100ms之间。
acks	0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和isr队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1和all是等价的。
max.in.flight.requests.per.connection	允许最多没有返回ack的次数，默认为5，开启幂等性要保证该值是 1-5的数字。
retries	当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是int最大值，2147483647。 如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置 MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。
retry.backoff.ms	两次重试之间的时间间隔，默认是100ms。
enable.idempotence	是否开启幂等性，默认true，开启幂等性。
compression.type	生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是none，也就是不压缩。 支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4和zstd。

6.生产者分区

kafka分区的好处：

1.便于合理使用存储资源，每个partition在一个broker上储存，可以吧海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台broker上，合理控制分区，可以实现负载均衡的效果

2.提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据，消费者可以以分区为单位进行消费数据。

6.生产经验——数据去重

数据传递语意：

至少一次=ACK级别设置为-1+分区副本数大于等于2+ISR里应答的最小副本数量大于等于2

最多一次=ACK级别设置为0

总结：

至少一次可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复，

最多一次可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。

精确一次：对于一些非常重要的信息，要求数据既不能重复也不能丢失，kafka在0.11版本后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。

7.幂等性原理

幂等性就是指producer不论向broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条数据，保证了不重复。

精确一次=幂等性+至少一次（Ack= -1 +分区副本数>=2+ISR最小副本数量>=2）.

重复数据的判断标准：具有相同主键的消息提交时，broker只会持久化一条，其中PID是kafka每次启动都会分配一个新的：partition表示分区号；sequence Number是单调自增的

所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复

如何使用幂等性

开启参数enable.idempotence 默认为true，false关闭。

8 Kafka 副本 副本基本信息

（1）Kafka副本作用：提高数据可靠性。

（2）Kafka默认副本1个，生产环境一般配置为2个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。

（3）Kafka中副本分为：Leader和Follower。Kafka生产者只会把数据发往Leader，然后Follower找Leader进行同步数据。

（4）Kafka分区中的所有副本统称为AR（Assigned Repllicas）。

 AR = ISR + OSR

ISR，表示和Leader保持同步的Follower集合。如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据，则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定，默认30s。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的Leader。

       OSR，表示Follower与Leader副本同步时，延迟过多的副本。

9.文件存储机制

topic数据的存贮机制

每个partition对应一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据，producer生产的数据会被不断的追加到该log文件末端，为了防止log文件过大导致数据定位效率低下，kafka采用了分片和索引机制，每个partition分为多个多个segment，每个segment包括（index文件（偏移量索引文件），log文件（日志文件），timeindex时间戳索引文件）

10、高效读写数据

1）Kafka本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高

2）读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据

3）顺序写磁盘

Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

4）页缓存 + 零拷贝技术

 

11、kafka消费者

kafka消费方式

pull模式：consumer采用从broker中主动拉取数据。

pull模式不足之处就是：如果kafka中没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。

Consumer Group(CG):消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。

1、coordinator:辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。
coordinator-节点选择=groupid的hashcode值%50(_consumer_.offsets的分区数量)
例如：groupid的nashcode值=1,1%50=1，那么consumer_.offsets主题的1号分区，在哪个broker_上，就选择这个节点的coordinator
作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。