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Kafka基础


消息系统的作用

应该大部分小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子。

所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用。


引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析。


按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存,且仅仅是起到了缓存的作用而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存。

Topic主题

Kafka学习了数据库里面的设计,在里面设计了topic(主题),这个东西类似于关系型数据库的表。


此时我需要获取中国移动的数据,那就直接监听TopicA即可。

Partition分区

kafka还有一个概念叫Partition(分区),分区具体在服务器上面表现起初就是一个目录,一个主题下面有多个分区,这些分区会存储到不同的服务器上面,或者说,其实就是在不同的主机上建了不同的目录。这些分区主要的信息就存在了.log文件里面。跟数据库里面的分区差不多,是为了提高性能。


至于为什么提高了性能,很简单,多个分区多个线程,多个线程并行处理肯定会比单线程好得多。

Topic和partition像是HBASE里的table和region的概念,table只是一个逻辑上的概念,真正存储数据的是region,这些region会分布式地存储在各个服务器上面,对应于Kafka,也是一样,Topic也是逻辑概念,而partition就是分布式存储单元。这个设计是保证了海量数据处理的基础。我们可以对比一下,如果HDFS没有block的设计,一个100T的文件也只能单独放在一个服务器上面,那就直接占满整个服务器了,引入block后,大文件可以分散存储在不同的服务器上。

注意:

  • 分区会有单点故障问题,所以我们会为每个分区设置副本数;

  • 分区的编号是从0开始的。


Producer - 生产者

往消息系统里面发送数据的就是生产者。


Consumer - 消费者

从Kafka里读取数据的就是消费者。


Message - 消息

Kafka里面的我们处理的数据叫做消息。


Kafka的集群架构


创建一个TopicA的主题,3个分区分别存储在不同的服务器,也就是broker下面。Topic是一个逻辑上的概念,并不能直接在图中把Topic的相关单元画出。


需要注意:Kafka在0.8版本以前是没有副本机制的,所以在面对服务器宕机的突发情况时会丢失数据,所以尽量避免使用这个版本之前的Kafka。

Replica - 副本

Kafka中的partition为了保证数据安全,所以每个partition可以设置多个副本。

此时我们对分区0,1,2分别设置3个副本(其实设置两个副本是比较合适的)。


而且其实每个副本都是有角色之分的,它们会选取一个副本作为leader,而其余的作为follower,我们的生产者在发送数据的时候,是直接发送到leader partition里面,然后follower partition会去leader那里自行同步数据,消费者消费数据的时候,也是从leader那去消费数据的。


Consumer Group - 消费者组

我们在消费数据时会在代码里面指定一个group.id,这个id代表的是消费组的名字,而且这个group.id就算不设置,系统也会默认设置。

conf.setProperty("group.id","tellYourDream")

我们所熟知的一些消息系统一般来说会这样设计,就是只要有一个消费者去消费了消息系统里面的数据,那么其余所有的消费者都不能再去消费这个数据。可是Kafka并不是这样,比如现在consumerA去消费了一个topicA里面的数据。

consumerA:
    group.id = a
consumerB:
    group.id = a
    
consumerC:
    group.id = b
consumerD:
    group.id = b

再让consumerB也去消费TopicA的数据,它是消费不到了,但是我们在consumerC中重新指定一个另外的group.id,consumerC是可以消费到topicA的数据的。而consumerD也是消费不到的,所以在Kafka中,不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。

所以消费者组就是让多个消费者并行消费信息而存在的,而且它们不会消费到同一个消息,如下,consumerA,B,C是不会互相干扰的。

consumer group:a
    consumerA
    consumerB
    consumerC



如图,因为前面提到过了消费者会直接和leader建立联系,所以它们分别消费了三个leader,所以一个分区不会让消费者组里面的多个消费者去消费,但是在消费者不饱和的情况下,一个消费者是可以去消费多个分区的数据的。

Controller

熟知一个规律:在大数据分布式文件系统里面,95%的都是主从式的架构,个别是对等式的架构,比如ElasticSearch。

Kafka也是主从式的架构,主节点就叫controller,其余的为从节点,controller是需要和ZooKeeper进行配合管理整个Kafka集群。

Kafka和ZooKeeper如何配合工作

Kafka严重依赖于ZooKeeper集群。所有的broker在启动的时候都会往ZooKeeper进行注册,目的就是选举出一个controller,这个选举过程非常简单粗暴,就是一个谁先谁当的过程,不涉及什么算法问题。

那成为controller之后要做啥呢,它会监听ZooKeeper里面的多个目录,例如有一个目录/brokers/,其他从节点往这个目录上注册(就是往这个目录上创建属于自己的子目录而已)自己,这时命名规则一般是它们的id编号,比如/brokers/0,1,2。

注册时各个节点必定会暴露自己的主机名,端口号等等的信息,此时controller就要去读取注册上来的从节点的数据(通过监听机制),生成集群的元数据信息,之后把这些信息都分发给其他的服务器,让其他服务器能感知到集群中其它成员的存在。

此时模拟一个场景,我们创建一个主题(其实就是在ZooKeeper上/topics/topicA这样创建一个目录而已),Kafka会把分区方案生成在这个目录中,此时controller就监听到了这一改变,它会去同步这个目录的元信息,然后同样下放给它的从节点,通过这个方法让整个集群都得知这个分区方案,此时从节点就各自创建好目录等待创建分区副本即可。这也是整个集群的管理机制。

加餐时间


Kafka性能好在什么地方?

顺序写

操作系统每次从磁盘读写数据的时候,需要先寻址,也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置,然后再进行数据读写,如果是机械硬盘,寻址就需要较长的时间。

Kafka的设计中,数据其实是存储在磁盘上面,一般来说,会把数据存储在内存上面性能才会好。但是Kafka用的是顺序写,追加数据是追加到末尾,磁盘顺序写的性能极高,在磁盘个数一定,转数达到一定的情况下,基本和内存速度一致。

随机写的话是在文件的某个位置修改数据,性能会较低。

零拷贝

先来看看非零拷贝的情况。


可以看到数据的拷贝从内存拷贝到Kafka服务进程那块,又拷贝到socket缓存那块,整个过程耗费的时间比较高,Kafka利用了Linux的sendFile技术(NIO),省去了进程切换和一次数据拷贝,让性能变得更好。


日志分段存储

Kafka规定了一个分区内的.log文件最大为1G,做这个限制目的是为了方便把.log加载到内存去操作。

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000000000.timeindex

00000000000005367851.index
00000000000005367851.log
00000000000005367851.timeindex

00000000000009936472.index
00000000000009936472.log
00000000000009936472.timeindex

这个9936472之类的数字,就是代表了这个日志段文件里包含的起始offset,也就说明这个分区里至少都写入了接近1000万条数据了。Kafka broker有一个参数,log.segment.bytes,限定了每个日志段文件的大小,最大就是1GB,一个日志段文件满了,就自动开一个新的日志段文件来写入,避免单个文件过大,影响文件的读写性能,这个过程叫做log rolling,正在被写入的那个日志段文件,叫做active log segment。

如果大家有看前面的两篇有关于HDFS的文章时,就会发现NameNode的edits log也会做出限制,所以这些框架都是会考虑到这些问题。

Kafka的网络设计

Kafka的网络设计和Kafka的调优有关,这也是为什么它能支持高并发的原因。


首先客户端发送请求全部会先发送给一个Acceptor,broker里面会存在3个线程(默认是3个),这3个线程都是叫做processor,Acceptor不会对客户端的请求做任何的处理,直接封装成一个个socketChannel发送给这些processor形成一个队列,发送的方式是轮询,就是先给第一个processor发送,然后再给第二个,第三个,然后又回到第一个。消费者线程去消费这些socketChannel时,会获取一个个request请求,这些request请求中就会伴随着数据。

线程池里面默认有8个线程,这些线程是用来处理request的,解析请求,如果request是写请求,就写到磁盘里。读的话返回结果。

processor会从response中读取响应数据,然后再返回给客户端。这就是Kafka的网络三层架构。

所以如果我们需要对Kafka进行增强调优,增加processor并增加线程池里面的处理线程,就可以达到效果。request和response那一块部分其实就是起到了一个缓存的效果,是考虑到processor们生成请求太快,线程数不够不能及时处理的问题。

所以这就是一个加强版的reactor网络线程模型。


Kafka的生产集群部署


方案背景

假设每天集群需要承载10亿数据。一天24小时,晚上12点到凌晨8点几乎没多少数据。

使用二八法则估计,也就是80%的数据(8亿)会在16个小时涌入,而且8亿的80%的数据(6.4亿)会在这16个小时的20%时间(3小时)涌入。

QPS计算公式:640000000 ÷ (3x60x60) = 60000,也就是说高峰期的时候Kafka集群要扛住每秒6万的并发。

磁盘空间计算,每天10亿数据,每条50kb,也就是46T的数据。保存2个副本(在上一篇中也提到过其实两个副本会比较好,因为follower需要去leader那里同步数据,同步数据的过程需要耗费网络,而且需要磁盘空间,但是这个需要根据实际情况考虑),46 * 2 = 92T,保留最近3天的数据。故需要 92 * 3 = 276T。

QPS方面

部署Kafka,Hadoop,MySQL……等核心分布式系统,一般建议直接采用物理机,抛弃使用一些低配置的虚拟机的想法。高并发这个东西,不可能是说,你需要支撑6万QPS,你的集群就刚好把这6万并发卡的死死的。假如某一天出一些活动让数据量疯狂上涨,那整个集群就会垮掉。

但是,假如说你只要支撑6w QPS,单台物理机本身就能扛住4~5万的并发。所以这时2台物理机绝对绝对够了。但是这里有一个问题,我们通常是建议,公司预算充足,尽量是让高峰QPS控制在集群能承载的总QPS的30%左右(也就是集群的处理能力是高峰期的3~4倍这个样子),所以我们搭建的kafka集群能承载的总QPS为20万~30万才是安全的。所以大体上来说,需要5~7台物理机来部署,基本上就很安全了,每台物理机要求吞吐量在每秒4~5万条数据就可以了,物理机的配置和性能也不需要特别高。

磁盘方面

磁盘数量

需要5台物理机的情况,需要存储276T的数据,平均下来差不多一台56T的数据。这个具体看磁盘数和盘的大小。

SAS还是SSD

现在我们需要考虑一个问题:是需要SSD固态硬盘,还是普通机械硬盘?

SSD就是固态硬盘,比机械硬盘要快,那么到底是快在哪里呢?其实SSD的快主要是快在磁盘随机读写,就要对磁盘上的随机位置来读写的时候,SSD比机械硬盘要快。比如说MySQL这种就应该使用SSD了(MySQL需要随机读写)。比如说我们在规划和部署线上系统的MySQL集群的时候,一般来说必须用SSD,性能可以提高很多,这样MySQL可以承载的并发请求量也会高很多,而且SQL语句执行的性能也会提高很多。

因为写磁盘的时候Kafka是顺序写的。机械硬盘顺序写的性能机会跟内存读写的性能是差不多的,所以对于Kafka集群来说其实使用机械硬盘就可以了。如果是需要自己创业或者是在公司成本不足的情况下,经费是能够缩减就尽量缩减的。

内存角度

JVM非常怕出现full gc的情况。Kafka自身的JVM是用不了过多堆内存的,因为Kafka设计就是规避掉用JVM对象来保存数据,避免频繁full gc导致的问题,所以一般Kafka自身的JVM堆内存,分配个10G左右就够了,剩下的内存全部留给OS cache。

那服务器需要多少内存呢。我们估算一下,大概有100个topic,所以要保证有100个topic的leader partition的数据在操作系统的内存里。100个topic,一个topic有5个partition。那么总共会有500个partition。每个partition的大小是1G(在上一篇中的日志分段存储中规定了.log文件不能超过1个G),我们有2个副本,也就是说要把100个topic的leader partition数据都驻留在内存里需要1000G的内存。

我们现在有5台服务器,所以平均下来每天服务器需要200G的内存,但是其实partition的数据我们没必要所有的都要驻留在内存里面,只需要25%的数据在内存就行,200G * 0.25 = 50G就可以了(因为在集群中的生产者和消费者几乎也算是实时的,基本不会出现消息积压太多的情况)。所以一共需要60G(附带上刚刚的10G Kafka服务)的内存,故我们可以挑选64G内存的服务器也行,大不了partition的数据再少一点在内存,当然如果能够提供128G内存那就更好。

CPU core

CPU规划,主要是看你的这个进程里会有多少个线程,线程主要是依托多核CPU来执行的,如果你的线程特别多,但是CPU核很少,就会导致你的CPU负载很高,会导致整体工作线程执行的效率不太高,上一篇的Kafka的网络设计中讲过Kafka的Broker的模型。acceptor线程负责去接入客户端的连接请求,但是他接入了之后其实就会把连接分配给多个processor,默认是3个,但是一般生产环境建议大家还是多加几个,整体可以提升kafka的吞吐量比如说你可以增加到6个,或者是9个。另外就是负责处理请求的线程,是一个线程池,默认是8个线程,在生产集群里,建议大家可以把这块的线程数量稍微多加个2倍~3倍,其实都正常,比如说搞个16个工作线程,24个工作线程。

后台会有很多的其他的一些线程,比如说定期清理7天前数据的线程,Controller负责感知和管控整个集群的线程,副本同步拉取数据的线程,这样算下来每个broker起码会有上百个线程。根据经验4个CPU core,一般来说几十个线程,在高峰期CPU几乎都快打满了。8个CPU core,也就能够比较宽裕的支撑几十个线程繁忙的工作。所以Kafka的服务器一般是建议16核,基本上可以hold住一两百线程的工作。当然如果可以给到32 CPU core那就最好不过了。

网卡

现在的网基本就是千兆网卡(1GB / s),还有万兆网卡(10GB / s)。kafka集群之间,broker和broker之间是会做数据同步的,因为leader要同步数据到follower上去,他们是在不同的broker机器上的,broker机器之间会进行频繁的数据同步,传输大量的数据。那每秒两台broker机器之间大概会传输多大的数据量?

高峰期每秒大概会涌入6万条数据,约每天处理10000个请求,每个请求50kb,故每秒约进来488M数据,我们还有副本同步数据,故高峰期的时候需要488M * 2 = 976M/s的网络带宽,所以在高峰期的时候,使用千兆带宽,网络还是非常有压力的。

综上描述

10亿数据,6w/s的吞吐量,276T的数据,5台物理机
硬盘:11(SAS) * 7T,7200转
内存:64GB/128GB,JVM分配10G,剩余的给os cache
CPU:16核/32核
网络:千兆网卡,万兆更好


Kafka的集群搭建


进到Kafka的config文件夹下,会发现有很多很多的配置文件,可是都不需要你来修改,你仅仅需要点开一个叫作server.properties的文件就够了。

【broker.id】
每个broker都必须自己设置的一个唯一id,可以在0~255之间

【log.dirs】
这个极为重要,Kafka的所有数据就是写入这个目录下的磁盘文件中的,如果说机器上有多块物理硬盘,那么可以把多个目录挂载到不同的物理硬盘上,然后这里可以设置多个目录,这样Kafka可以数据分散到多块物理硬盘,多个硬盘的磁头可以并行写,这样可以提升吞吐量。ps:多个目录用英文逗号分隔

【zookeeper.connect】
连接Kafka底层的ZooKeeper集群的

【Listeners】
broker监听客户端发起请求的端口号,默认是9092

【num.network.threads】默认值为3
【num.io.threads】默认值为8
细心的朋友们应该已经发现了,这就是上一篇我们在网络架构上提到的processor和处理线程池的线程数目。
所以说掌握Kafka网络架构显得尤为重要。
现在你看到这两个参数,就知道这就是Kafka集群性能的关键参数了

【unclean.leader.election.enable】
默认是false,意思就是只能选举ISR列表里的follower成为新的leader,1.0版本后才设为false,之前都是true,允许非ISR列表的follower选举为新的leader

【delete.topic.enable】
默认true,允许删除topic

【log.retention.hours】
可以设置一下,要保留数据多少个小时,这个就是底层的磁盘文件,默认保留7天的数据,根据自己的需求来就行了

【min.insync.replicas】
acks=-1(一条数据必须写入ISR里所有副本才算成功),你写一条数据只要写入leader就算成功了,不需要等待同步到follower才算写成功。但是此时如果一个follower宕机了,你写一条数据到leader之后,leader也宕机,会导致数据的丢失。

因为实际的集群搭建说真的没有太大难度,所以搭建的过程就不详细展开了,网上应该很多相关资料。


Kafka的简单集群操作


在操作Kafka集群的时候,不同的Kafka版本命令的写法是不一样的,所以其实如果需要了解一下,推荐直接到官网去查看。

上一篇时也有提到说Kafka在0.8版本以前存在比较大的问题,1.x的算是目前生产环境中使用较多的版本。


在quickStart就能看到相关的命令,比如:

创建主题



bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
将该命令修改一下

zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic tellYourDream
这时候就是zookeeper的地址为localhost:2181
两个分区,两个副本,一共4个副本,topic名称为“tellYourDream”了


还得注意,一般来说设置分区数建议是节点的倍数,这是为了让服务节点分配均衡的举措。

查看主题

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181


生产信息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message


消费信息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message

这里有个细节需要提及一下,就是我们0.8版本的Kafka找的是ZooKeeper,ZooKeeper上确实是也存在着元数据信息。

不过这存在着一些问题,ZooKeeper本身有一个过半服务的特性,这是一个限制,过半服务是指任何的请求都需要半数节点同意才能执行。每次有写请求,它都要投票,因为它要保持数据的强一致性,做到节点状态同步,所以高并发写的性能不好。不适合做高并发的事。ZooKeeper是Kafka存储元数据和交换集群信息的工具,主要是处理分布式一致性的问题。


集群测试

下面的命令就是生产50W条数据,每条数据200字节,这条命令一运行就会产生一条报告,可以很直观的看到集群性能,看不懂的情况搜索引擎也可以很好地帮助你解决问题。

测试生产数据
bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test-topic --num-records 500000 --record-size 200 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop03:9092,hadoop04:9092,hadoop05:9092 acks=-1

每次消费2000条,集群没跑挂那就稳妥了。

测试消费数据
bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list hadoop03:9092,hadoop04:9092,hadoop53:9092 --fetch-size 2000 --messages 500000 --topic test-topic


KafkaManager


KafkaManager使用scala写的项目,非常不错。使用方法可以通过搜索引擎查找。

安装步骤可以参考:https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8205302.html

安装好了之后可以使用jps命令查看一下,会多出一个名字叫做ProdServerStart的服务。

功能介绍:

  • 管理多个Kafka集群

  • 便捷的检查Kafka集群状态(topics,brokers,备份分布情况,分区分布情况)

  • 选择你要运行的副本

  • 基于当前分区状况进行

  • 可以选择topic配置并创建topic(0.8.1.1和0.8.2的配置不同)

  • 删除topic(只支持0.8.2以上的版本并且要在broker配置中设置delete.topic.enable=true)

  • Topic list会指明哪些topic被删除(在0.8.2以上版本适用)

  • 为已存在的topic增加分区

  • 为已存在的topic更新配置

  • 在多个topic上批量重分区

  • 在多个topic上批量重分区(可选partition broker位置)



KafkaOffsetMonitor


KafkaOffsetMonitor就是一个jar包而已,是一个针对于消费者的工具。它可以用于监控消费延迟的问题,不过对于重复消费和消息丢失等就无法解决,因为之后如果需要讲解SparkStreaming,flink这些用于消费者的实践的话,会使用到这个工具,所以现在先不展开,了解一下即可。

启动命令:

java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.3.0-SNAPSHOT.jar \
 com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb \
 --offsetStorage kafka \
 --zk xx:2181,xx:2181,xx:2181/kafka_cluster \
 --port 8088 \
 --refresh 60.seconds \
 --retain 2.days



还有一些跨机房同步数据的像MirrorMaker这些,酌情使用。



END

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刘遄老师QQ:5604922

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