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标题: 一文详解kafka知识点 [打印本页]

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作者: 海哥    时间: 2024-12-7 19:43
标题: 一文详解kafka知识点
目录

1、kafka定义
  2、消息队列
2.1、产品选择
  2.2、应用场景
2.3、消息队列的两种模式
3、kafka架构
  4、kafka生产者
4.1、kafka生产者原理
4.2、kafka生产者异步发送
  4.3、同步发送
4.4、分区
4.4.1、kafka分区利益
4.4.2、分区策略
4.4.3、自定义分区
4.5、天生吞吐量
4.6、数据可靠性
4.7、数据重复分析
4.7.1、幂等性
4.7.2、事务原理
4.8、数据有序
4.9、数据乱序
5、kafka-broker
5.1、zk存储
5.2、broker-工作原理
5.3、节点服役和退役
5.4、kafka-副本
5.5、Leader选举
5.6、Follower故障
5.7、Leader故障
  5.8、分区副本分配
  5.9、Leader Partition自动均衡
5.10、文件存储机制
5.10.1、Log文件和Index文件详解
5.11、文件清除策略
5.12、高效读写数据
6、kafka消费者
6.1、kafka消费方式
6.2、kafka消费者总体工作流程
6.3、消费者组
6.3.1、消费者组初始化流程
  6.3.2、消费者组详细消费流程
  6.4、kafka分区分配策略
6.4.1、Range
6.4.2、RoundRobin
6.4.3、Sticky
6.5、offset
6.5.1、自动提交offset
6.5.2、手动提交offset
  6.5.3、指定offset消费
  6.6、指定时间消费
6.7、漏消费与重复消费
  6.8、消费者事务
  6.9、数据积压

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1、kafka定义

传统定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），重要应用于大数据实时处理领域。
发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发生给特定的订阅者。而是将发布的消息分为不同的种别，订阅者只接收感兴趣的消息。
新定义：kafka是一个开源的分布式变乱流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务。

2、消息队列

2.1、产品选择

目前企业中比较常见的消息队列产品重要有kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RoketMQ等

	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	kafka	Pulsar
单机吞吐量	较低(万级)	一般（万级）	高（十万级）	高（十万级）	高（十万级）
开发语言	Java	Erlang	Java	Java/Scala	Java
维护者	Apache	Spring	Apache（Alibaba）	Apache（Confluent）	Apache（StreamNative）
Star数量	2.1K	10.4K	18.8K	24.3K	12.4K
Contributor	126	246	438	991	600
社区活跃度	低	高	较高	高	高
消费模式	P2P、Pub-Sub	direct、topic、Headers、fanout	基于Topic和MessageTag的的Pub-Sub	基于Topic的Pub-Sub	基于Topic的Pub-Sub，支持独占（exclusive）、共享（shared）、灾备（failover）、key共享（key_shared）4种模式
持久化	支持（小）	支持（小）	支持（大）	支持（大）	支持（大）
次序消息	不支持	不支持	支持	支持	支持
性能稳固性	好	好	一般	较差	一般
集群支持	主备模式	复制模式	主备模式	Leader-Slave每台既是master也是slave，集群可扩展性强	集群模式，broker无状态，易迁徙，支持跨数据中心
管理界面	一般	较好	一般	无	无
计算和存储分离	不支持	不支持	不支持	不支持	支持
AMQP支持	支持	支持	支持	不完全支持	不完全支持

2.2、应用场景

传统的消息队列的重要应用场景包罗：缓存/消峰、解耦和异步通信。
（1）缓存/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速率，办理生产消息和消费消息的处理速率不一致的环境。

（2）解耦：答应你独立的扩展或修改两边的处理过程，只确保他们遵循同样的接口束缚

（3） 异步通信：答应用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在必要的时候再行止理它们。

2.3、消息队列的两种模式

（1）点对点

• 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
  

（2）发布/订阅模式

• 可以有多个topic主题（欣赏、点赞、收藏、品评等）
  
• 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
  

    思考：那么什么时候删呢？
  3、kafka架构

1、为方便扩展，并进步吞吐量，一个topic分为多个partition
2、配合分区的计划，提出消费者组的概念，组内每个消费者并行消费，一个分区partition只能由一个消费者来消费。
3、为了进步可用性，为每个partition增加若干副本，范例NameNode HA。分区挂掉之后follow可以成为leader。
4、ZK中记录谁是leader，kafka2.8以后也可以不配置不接纳ZK。

  

4、kafka生产者

4.1、kafka生产者原理

（1）主线程：kafka producer生产者send(ProduceRecord)、可选的拦截器Interceptor、序列化器、分区器。
创建多个分配，都是在内存内里完成的，（RecordAccumulator）总大小默认32M，（ProducerBatch）一批次16k。
（2）sender线程：NetWorkClient 汽车、各个哀求。以每个broker为key，把数据放到一个队列内里，发送给broker应答，每个队列最多缓存5个哀求。selector：高速公路，链路。
   什么时候拉数据发生？
  

  

• batch.size：只有数据积聚到batch.size之后，sender才会发生数据。默认16k  
  
• linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size,sender等候linger.ms设置的时间到了之后就会发送数据。单元ms，默认值是0ms，表示没有耽误。
  

  （3）kafka集群：分为多个broker、拥有备份的能力，收到数据之后，发送acks应答。

• 0：生产者发送过来的数据，不必要等候数据落盘应答；
  
• 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队列内里的全部节点收齐数据后应答。-1和all等价。
  

   什么是ISR？
  

  

• AR（Assigned Repllicas）：一个partition的全部副本（就是replica，不区分leader或follower）  
  
• ISR（In-Sync Replicas）能够和 leader 保持同步的 follower + leader自己 组成的聚集。  
  
• OSR（Out-Sync Relipcas）不能和 leader 保持同步的 follower 聚集  
  
• 公式：AR = ISR + OSR
  

  

应答机制-乐成：清理掉每个分区的数据。
应答机制-失败：默认是不停重试，可以修改retries重试次数。

4.2、kafka生产者异步发送

异步发送：外部的数据发送到队列内里的，kafka回调异步发送。

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