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kafka的哪几端 kafka的结构

集群架构

搭建一套测试集群,共三个节点,每个节点上面都有procuder/broker/consumer角色。没有WebUI页面,架构如下:

kafka的哪几端 kafka的结构,kafka的哪几端 kafka的结构_消息系统,第1张

kafka架构

在系统架构中,将消息系统独立可起到架构解耦、易扩展、灵活性强、可恢复、数据冗余、异步通讯等优点。

kafka是分布式消息系统软件,实现了消息发布/订阅功能。还有一些其他的消息队列软件,比如RabbitMQ、Redis、ZeroMQ、ActiveMQ、RocketMQ等。这些消息系统各有优缺点。

kafka的优点如下:

  • 时间复杂度为O(1);性能与数据量多少无关;
  • 高吞吐,100k条/s;
  • 消息分区
  • 分布式消费。
  • Scale out。

组件

producers(生产组件,消息来源)

producers是消息来源,提供消息写入接口,与zookeeper来实现数据的写入均衡。具体的写入过程见。

与producers有关的内容有:

  • 写入流程;
  • 如何实现均衡写入;
  • 修改topic的分布;
  • 维护存储的

producers和borders的数据写入方式是push。

 

consumers(消费组件,消息流出)

consumers是消息系统的流出接口,多个consumers逻辑上组成consumer Group。CG的目标是实现同一需求的消费吞吐量。

同一个topic的message,只能被同一CG的一个Consumer消费;但可以被不同多个CG消费;

比如上图中,一条message被CG中的的C161消费,或者被C163消费,但不能同时被C161和C163消费。因为同一CG在zk中维护共同维护对一个topic的消费pos。

与consumers相关的内容有:

  • topic实现广播与单播。
  • 消费的负载均衡。
  • message的消费实现。 

brokers(消息管理,存储/删除/)

brokers的物理结构

kafka的哪几端 kafka的结构,kafka的哪几端 kafka的结构_zookeeper_02,第2张

图片备注:

  • 一共三个broker,存储了不同的topic;
  • 以topic1为例,topic1有多个partitions,图中黄色部分为partition1-4,存储在不同的brokers上,这些是partition的Leader;
  • 灰色的topic1:partition1-4,作为partition的replica,图中我们的的副本数为2,在server.properity配置文件中由参数offsets.topic.replication.factor控制;
  • topic1:partition3有一个segments,由一个offset.index和offset.log组成。
  • offset.log有多个message顺序写入,命名是起始message的offset。

brokers的存储内容归纳如下:

  • broker——>topics——>partitions——>segments(index and logs)
  • 一个broker上存储不同的topic;
  • topic是逻辑结构,相当于query,不同的topic由多个连续的partition组成,每个partition对应一个物理文件夹;
  • kafka实现replica的单元是partitions,由参数offsets.topic.replication.factor控制,默认是3,Leader提供读写,由zk配合进行Leader的选举,选举过程见;
  • 每个partition由多个segments组成(index和log),命名为起始message的offset;

需要了解

  • 信息存储,message的存储格式,
  • Replica的数据同步
  • Leader选举
  • HA方案与故障恢复
  • 过期数据清理 

组件

 zookeepers(负责选举,均衡,meta记录,消费记录)

zookeeper在集群中与broker和consumer进行交互,维护数据和集群高可用。

  • 记录consumer消费message的位置信息;
  • partitions故障时进行Leader Election
  • kafka的meta信息在zookeeper如何存储

kafka在zookeeper的结构图如下:

kafka的哪几端 kafka的结构,kafka的哪几端 kafka的结构_消息系统_03,第3张

 

 三级目录是一些组件:

• consumers consumers的信息,记录对partition访问偏移量,由consumer自己维护,目录/sohudba_kafka/consumers/[consumer]/offsets/[topic]/[partition]
• broders  维护broders的信息,包含borders下的partition,每个partition的ISR,当前leader,目录结构比较复杂,我们后面细说;
• producers  producers的信息,当前zookeeper未记录任何信息
• admin  admin维护删掉的topic,partition的重新分配(过后删除),partition选举Leader(过后删除)
• config
• controlers  增删topic/重新分配replica/RPC通知其他broker
• controler_epoch 
• isr_change_notifications

信息存储

message结构

kafka的哪几端 kafka的结构,kafka的哪几端 kafka的结构_zookeeper_04,第4张

zookeeper对各节点的数据存储

borker数据存储目录:/borker/topics/[topic]/partitions/[partition]/state

state数据结构:

{"controller_epoch":5,           ##表示kafka集群中的中央控制器选举次数
"leader":1,                      ##当前partition的leader所在的borker id
"version":1,                     ##版本编号默认为1
"leader_epoch":6,                ##leader选举次数
"isr":[2,1,3]                    ##当前partition的In-sync replica,副本组的borker id列表
}

borker数据存储示例:

{"version":1,
"partitions":{
        "45":[2,1,3],
        "34":[3,2,1],
        "12":[2,3,1],
        "8":[1,2,3],
        "19":[3,1,2],
        "23":[1,3,2],
        "4":[3,2,1],
        "40":[3,2,1],
        "15":[2,1,3],
        "11":[1,3,2],
        "9":[2,1,3],
        "44":[1,2,3],
        "33":[2,1,3],
        "22":[3,2,1],
        "26":[1,2,3],
        "37":[3,1,2],
        "13":[3,1,2],
        "46":[3,2,1],
        "24":[2,3,1],
        "35":[1,3,2],
        "16":[3,2,1],
        "5":[1,3,2],
        "10":[3,2,1],
        "48":[2,3,1],
        "21":[2,1,3],
        "43":[3,1,2],
        "32":[1,2,3],
        "49":[3,1,2],
        "6":[2,3,1],
        "36":[2,3,1],
        "1":[3,1,2],
        "39":[2,1,3],
        "17":[1,3,2],
        "25":[3,1,2],
        "14":[1,2,3],
        "47":[1,3,2],
        "31":[3,1,2],
        "42":[2,3,1],
        "0":[2,3,1],
        "20":[1,2,3],
        "27":[2,1,3],
        "2":[1,2,3],
        "38":[1,2,3],
        "18":[2,3,1],
        "30":[2,3,1],
        "7":[3,1,2],
        "29":[1,3,2],
        "41":[1,3,2],
        "3":[2,1,3],
        "28":[3,2,1]
        }
}

数据操作

为避免broker挂后造成数据丢失,kafka实现了高可用方式。

  • 基于partition实现Replica。并与zookeeper配合实现Leader的选举。
  • 通过算法,将partition的Leader与Fellowers分散于不同的broker。

replica实现

在“brokers的物理结构”中,replication有多个follewers,分散于不同的brokers。通过增量日志实现。

kafka的哪几端 kafka的结构,kafka的哪几端 kafka的结构_kafka的哪几端_05,第5张

 

partition的log记录是顺序的,通过server.properties中log.retention.hours参数定义日志保留时长,过期则删除。新写入的message append记录在partition中。

为提升效率,

  • follewers会在message未写入log时,读到message则将ACK发送给Leader,因此只能保证存在Replica,不能保证数据一定持久化了。
  • 批量复制

ISR是In-Sync Replicate 记录与Leader保持同步的列表。

Leader Election 

判断Replica活着,(1)与zk有心跳通讯;(2)与Leader通讯及时。两者有一不满足,fellower都会从ISR中移除。

选举算法

一般的leader选举算法,有Majority Vote/Zab/Raft/PacificA。kafka采用的即PacificA,kafka维护多个ISR,但不不像Majorty Vote算法,限制最少的2N+1节点和N+1以上投票。

即使只有1个follewer,也可完成Leader选举。

选举过程

kafka的哪几端 kafka的结构,kafka的哪几端 kafka的结构_kafka_06,第6张


https://www.xamrdz.com/database/6n21959954.html

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