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本质

kafka是个分布式的、支持多分区、多副本，基于zookeeper的分布式消息流平台，同时也是开源的基于发布订阅的消息引擎系统。

编程语言

基于java 和 scala

消息队列的作用

• 解耦
  • 主要用于数据的动态传输，不同的接受者和不定的接受任务，用于减少主系统的复杂性。
• 异步
  • 将一些不必及时响应的业务分发出去，减少主业务的执行时间并提升效率。
• 削峰
  • 阻塞超量请求，限制任务量，防止数据库和机器过载，保证系统的稳健性。

kafka 的基本术语

• 消息：kafka中的数据单元称为
  
消息

  ，可看做数据表中某一行的记录
• 批次：指一组消息。为了提升效率消息会分批次写入kafka。
• 主题：就像是数据库中的表名，起到对消息分类的作用，一个主题（topic）代表一类消息。
• 分区：提升kafka的伸缩性，主题可以被分为若干分区（partition），同一主题的分区可以不在一个机器上，可以部署在多个机器上，单一主题分区有序，但无法确定主题中所有的分区有序。
• 生产者：产生消息的对象即生产者。在kafka中指向主题发布消息的应用程序。
• 消费者；消耗消息的对象即消费者。在kafka中指从指定主题中获取消息的程序。
• 消费者群组：
  
消费者群组即一个或多个消费者组成的群体

  。
• 偏移量：本身元数据，不断递增的整数值；记录消费者发生重平衡的位置，以使用来恢复数据。
• broker：一个独立的kafka服务器即broker，其功能接受生产者的消息，设置消息偏移量，提交消息并保存到磁盘。
• broker：一个或多个broker组成，集群中的活跃成员将选举产生集群控制器，每一个集群中存在一个broker充当
  
集群控制器

  的角色。
• 副本：kafka中消息的备份即副本（Replica）。副本的数量是可以配置的，kafka定义了两类副本：领导者副本和追随者副本，前者对外提供服务，后者只是被动跟随。
• 重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。

kafka的特点（设计原则）

• 高吞吐、低延迟：kafka最大的特点就是收发消息非常快，kafka每秒可以处理几十万条消息，它的最低延迟只有几毫秒。
• 高伸缩性：每个主题（topic）包含多个分区（partition），主题中的粪污可以分布在不同的主机（broker）中。
• 持久性、可靠性：kafaka能允许数据的持久化存储，消息被持久化到磁盘，并支持数据备份方式数据丢失，kafka底层的数据存储是基于zookeeper 存储的，zookeeper我们知道它的数据能够持久存储。
• 容错性：允许集群中的节点失败，某个节点宕机，kafka集群能够正常工作
• 高并发：支持数千个客户端同时读写。

kafka的使用场景

• 活动追踪：跟踪用户行为，比如淘宝的智能推荐，根据你的进入淘宝app的一步步都将记录并成为报告，最终生成你的智能推荐和购买喜好。
• 传递消息：比如应用程序向用户发送通知就是通过传递消息实现的。这些应用组件可以生成消息，而需要关注消息的格式，也不需要关心小事是如何发送的。
• 度量报告：经常用来记录运营监控数据。包括手机各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
• 日志记录：可以将数据库的更新发送到kafka上，用来记录数据库的更新时间，通过kafka以同一接口服务的方式开放给各种consumer。比如hadoop，hbase,Solr等。
• 流式处理：流式处理是有一个能够提供多种应用程序的领域。
• 限流削峰：通过队列存储请求，通过空间换时间，延长请求间隔，避免直接请求后端程序导致服务崩溃。

kafka的消息队列

• kafka的消息队里一般分为两种模式：点对点模式和发布订阅模式。
• 点对点模式
  • 图示

  Producer

  message Broker

  Consumer

• 发布订阅模式
  • 图示

  Producer

  message Broker

  Producer

  Consumer

  Consumer

  一个典型的 Kafka 集群中包含若干Producer，若干broker，若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

核心 API

kafka 有四个核心API，它们分别是

• Producer API，它允许应用程序向一个或多个topics上发送消息记录
• Consumer API，它允许应用程序订阅一个或多个topics并处理为其生成的记录流。
• Streams API，
  
它允许应用程序作为流处理器，从一个或多个主题中消费输入流并为其生成输出流，有效的将输入流转换成输出流。

• Connector API，它允许构建和运行将kafka主题链接到现在应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。

kafka 为何如此之快

kafka实现

零拷贝

原理来快速移动数据，避免了内核之间的切换。kafka可以将数据记录

分批发送

，从生产者到文件系统到消费者，可以端到端的查看这些批次的数据。

批处理能够进行更有效的

数据压缩

并减少I/O延迟，kafka采用

顺序写入磁盘

的方式，避免了随机磁盘寻址的时间浪费。

spark与kafka整合（版本差异）

• kafka 0.8+ spark 2.2
• 实现方式：receiver +direct两种模式
• receiver 主要问题是偏移量的提交不是基于数据处理而是基于receiver对数据的的接收，当接受到数据kafka就认为数据已经消费。这样会造成数据丢失，比如当偏移量提交给zookeeper后，只对应了数据落地，但没有具体的executor对数据的消费处理情况，当还没有处理数据，dirver进程挂掉，那么数据实际上处理多少有没有处理完都是未知，下次重启spark时候，从zookeeper读取偏移量，这部分数据就可以算丢失了。那如何解决数据丢失问题呢，通过writerAheadLog（WAL）机制，就是将每次的数据保存到hdfs上备份一下，( spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable = true)，这样保存文件必将带来一个重复消费和效率低（hdfs存储特性高延迟）下的问题，其中重复消费即你在dirver失效前的计算，都将重新计算。那么这将是个吃力不讨好的方案，所以要根据自己的业务需求来进行选择。基本上的receiver模式接受数据的持久化级别为M_A_D_S_2。
• receiver 数据堆积问题 通过先消费
• recever 参数配置
  • WAL 机制
  • 接收速率 spark.streaming.receiver.maxRate
  • 并行度调整 spark.streaming.blockinterval
    • 根据batchinterval 和 blockInterval的差值得出最大并行度，实际计算并行度还得根据数据密度决定
  • 槽点：调整非常不灵活
• direct 模式
  • 并行度
    • 与kafka中对应topic主题partition个数对应
    • 可以在后续代码中repartition进行调整
  • 端到端的一致性
  • offset
    • 消费者自身管理
      • checkpoint
      • 外存
        • hasoffsetrange
        • 在操作链的头部获取
          • kafkaUtils.createDirectStream
• kafka 0.10和 spark 2.2
  • kafka中移除receiver并进行了direct升级，完全体现在kafka的升级其中动态主题订阅
  • sparkapi的也进行了升级，创建流的时候，位置策略(preferConsistent),偏向一值，preferBrokers，当计算节点和数据节点一致时使用，preferFixed 指定host和topicPartition的对应关系，其后消费策略(subscribe、subscribePattern、assign)，offset(checkpoint,kafka,外存)
  • kafka010+spark2.3之后可以手动提交偏移量
    • CanCommitOffset 最开始的流