Kafka設(shè)計(jì)解析（一）- Kafka背景及架構(gòu)介紹
本文轉(zhuǎn)發(fā)自技術(shù)世界，原文鏈接 http://www.jasongj.com/2015/03/10/KafkaColumn1
摘要Kafka是由LinkedIn開(kāi)發(fā)并開(kāi)源的分布式消息系統(tǒng)，因其分布式及高吞吐率而被廣泛使用，現(xiàn)已與Cloudera Hadoop，Apache Storm，Apache Spark集成。本文介紹了Kafka的創(chuàng)建背景，設(shè)計(jì)目標(biāo)，使用消息系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)以及目前流行的消息系統(tǒng)對(duì)比。并介紹了Kafka的架構(gòu)，Producer消息路由，Consumer Group以及由其實(shí)現(xiàn)的不同消息分發(fā)方式，Topic & Partition，最后介紹了Kafka Consumer為何使用pull模式以及Kafka提供的三種delivery guarantee。
背景介紹Kafka創(chuàng)建背景 Kafka是一個(gè)消息系統(tǒng)，原本開(kāi)發(fā)自LinkedIn，用作LinkedIn的活動(dòng)流（Activity Stream）和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)處理管道（Pipeline）的基礎(chǔ)?，F(xiàn)在它已被多家不同類(lèi)型的公司?作為多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)管道和消息系統(tǒng)使用。
活動(dòng)流數(shù)據(jù)是幾乎所有站點(diǎn)在對(duì)其網(wǎng)站使用情況做報(bào)表時(shí)都要用到的數(shù)據(jù)中最常規(guī)的部分。活動(dòng)數(shù)據(jù)包括頁(yè)面訪問(wèn)量（Page View）、被查看內(nèi)容方面的信息以及搜索情況等內(nèi)容。這種數(shù)據(jù)通常的處理方式是先把各種活動(dòng)以日志的形式寫(xiě)入某種文件，然后周期性地對(duì)這些文件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指的是服務(wù)器的性能數(shù)據(jù)（CPU、IO使用率、請(qǐng)求時(shí)間、服務(wù)日志等等數(shù)據(jù))。運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法種類(lèi)繁多。
近年來(lái)，活動(dòng)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)處理已經(jīng)成為了網(wǎng)站軟件產(chǎn)品特性中一個(gè)至關(guān)重要的組成部分，這就需要一套稍微更加復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)其提供支持。
Kafka是一種分布式的，基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)。主要設(shè)計(jì)目標(biāo)如下：
以時(shí)間復(fù)雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對(duì)TB級(jí)以上數(shù)據(jù)也能保證常數(shù)時(shí)間復(fù)雜度的訪問(wèn)性能高吞吐率。即使在非常廉價(jià)的商用機(jī)器上也能做到單機(jī)支持每秒100K條以上消息的傳輸支持Kafka Server間的消息分區(qū)，及分布式消費(fèi)，同時(shí)保證每個(gè)Partition內(nèi)的消息順序傳輸同時(shí)支持離線數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理Scale out：支持在線水平擴(kuò)展為何使用消息系統(tǒng)解耦
在項(xiàng)目啟動(dòng)之初來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)項(xiàng)目會(huì)碰到什么需求，是極其困難的。消息系統(tǒng)在處理過(guò)程中間插入了一個(gè)隱含的、基于數(shù)據(jù)的接口層，兩邊的處理過(guò)程都要實(shí)現(xiàn)這一接口。這允許你獨(dú)立的擴(kuò)展或修改兩邊的處理過(guò)程，只要確保它們遵守同樣的接口約束。
冗余
有些情況下，處理數(shù)據(jù)的過(guò)程會(huì)失敗。除非數(shù)據(jù)被持久化，否則將造成丟失。消息隊(duì)列把數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化直到它們已經(jīng)被完全處理，通過(guò)這一方式規(guī)避了數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)。許多消息隊(duì)列所采用的”插入-獲取-刪除”范式中，在把一個(gè)消息從隊(duì)列中刪除之前，需要你的處理系統(tǒng)明確的指出該消息已經(jīng)被處理完畢，從而確保你的數(shù)據(jù)被安全的保存直到你使用完畢。
擴(kuò)展性
因?yàn)橄㈥?duì)列解耦了你的處理過(guò)程，所以增大消息入隊(duì)和處理的頻率是很容易的，只要另外增加處理過(guò)程即可。不需要改變代碼、不需要調(diào)節(jié)參數(shù)。擴(kuò)展就像調(diào)大電力按鈕一樣簡(jiǎn)單。
靈活性 & 峰值處理能力
在訪問(wèn)量劇增的情況下，應(yīng)用仍然需要繼續(xù)發(fā)揮作用，但是這樣的突發(fā)流量并不常見(jiàn)；如果為以能處理這類(lèi)峰值訪問(wèn)為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)投入資源隨時(shí)待命無(wú)疑是巨大的浪費(fèi)。使用消息隊(duì)列能夠使關(guān)鍵組件頂住突發(fā)的訪問(wèn)壓力，而不會(huì)因?yàn)橥话l(fā)的超負(fù)荷的請(qǐng)求而完全崩潰。
可恢復(fù)性
系統(tǒng)的一部分組件失效時(shí)，不會(huì)影響到整個(gè)系統(tǒng)。消息隊(duì)列降低了進(jìn)程間的耦合度，所以即使一個(gè)處理消息的進(jìn)程掛掉，加入隊(duì)列中的消息仍然可以在系統(tǒng)恢復(fù)后被處理。
順序保證
在大多使用場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)處理的順序都很重要。大部分消息隊(duì)列本來(lái)就是排序的，并且能保證數(shù)據(jù)會(huì)按照特定的順序來(lái)處理。Kafka保證一個(gè)Partition內(nèi)的消息的有序性。
緩沖
在任何重要的系統(tǒng)中，都會(huì)有需要不同的處理時(shí)間的元素。例如，加載一張圖片比應(yīng)用過(guò)濾器花費(fèi)更少的時(shí)間。消息隊(duì)列通過(guò)一個(gè)緩沖層來(lái)幫助任務(wù)最高效率的執(zhí)行———寫(xiě)入隊(duì)列的處理會(huì)盡可能的快速。該緩沖有助于控制和優(yōu)化數(shù)據(jù)流經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的速度。
異步通信
很多時(shí)候，用戶不想也不需要立即處理消息。消息隊(duì)列提供了異步處理機(jī)制，允許用戶把一個(gè)消息放入隊(duì)列，但并不立即處理它。想向隊(duì)列中放入多少消息就放多少，然后在需要的時(shí)候再去處理它們。
RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang編寫(xiě)的一個(gè)開(kāi)源的消息隊(duì)列，本身支持很多的協(xié)議：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量級(jí)，更適合于企業(yè)級(jí)的開(kāi)發(fā)。同時(shí)實(shí)現(xiàn)了Broker構(gòu)架，這意味著消息在發(fā)送給客戶端時(shí)先在中心隊(duì)列排隊(duì)。對(duì)路由，負(fù)載均衡或者數(shù)據(jù)持久化都有很好的支持。
Redis
Redis是一個(gè)基于Key-Value對(duì)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)維護(hù)很活躍。雖然它是一個(gè)Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，但它本身支持MQ功能，所以完全可以當(dāng)做一個(gè)輕量級(jí)的隊(duì)列服務(wù)來(lái)使用。對(duì)于RabbitMQ和Redis的入隊(duì)和出隊(duì)操作，各執(zhí)行100萬(wàn)次，每10萬(wàn)次記錄一次執(zhí)行時(shí)間。測(cè)試數(shù)據(jù)分為128Bytes、512Bytes、1K和10K四個(gè)不同大小的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明：入隊(duì)時(shí)，當(dāng)數(shù)據(jù)比較小時(shí)Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果數(shù)據(jù)大小超過(guò)了10K，Redis則慢的無(wú)法忍受；出隊(duì)時(shí)，無(wú)論數(shù)據(jù)大小，Redis都表現(xiàn)出非常好的性能，而RabbitMQ的出隊(duì)性能則遠(yuǎn)低于Redis。
ZeroMQ
ZeroMQ號(hào)稱(chēng)最快的消息隊(duì)列系統(tǒng)，尤其針對(duì)大吞吐量的需求場(chǎng)景。ZMQ能夠?qū)崿F(xiàn)RabbitMQ不擅長(zhǎng)的高級(jí)/復(fù)雜的隊(duì)列，但是開(kāi)發(fā)人員需要自己組合多種技術(shù)框架，技術(shù)上的復(fù)雜度是對(duì)這MQ能夠應(yīng)用成功的挑戰(zhàn)。ZeroMQ具有一個(gè)獨(dú)特的非中間件的模式，你不需要安裝和運(yùn)行一個(gè)消息服務(wù)器或中間件，因?yàn)槟愕膽?yīng)用程序?qū)缪葸@個(gè)服務(wù)器角色。你只需要簡(jiǎn)單的引用ZeroMQ程序庫(kù)，可以使用NuGet安裝，然后你就可以愉快的在應(yīng)用程序之間發(fā)送消息了。但是ZeroMQ僅提供非持久性的隊(duì)列，也就是說(shuō)如果宕機(jī)，數(shù)據(jù)將會(huì)丟失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默認(rèn)使用ZeroMQ作為數(shù)據(jù)流的傳輸（Storm從0.9版本開(kāi)始同時(shí)支持ZeroMQ和Netty作為傳輸模塊）。
ActiveMQ
ActiveMQ是Apache下的一個(gè)子項(xiàng)目。 類(lèi)似于ZeroMQ，它能夠以代理人和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)隊(duì)列。同時(shí)類(lèi)似于RabbitMQ，它少量代碼就可以高效地實(shí)現(xiàn)高級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景。
Kafka/Jafka
Kafka是Apache下的一個(gè)子項(xiàng)目，是一個(gè)高性能跨語(yǔ)言分布式發(fā)布/訂閱消息隊(duì)列系統(tǒng)，而Jafka是在Kafka之上孵化而來(lái)的，即Kafka的一個(gè)升級(jí)版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)下進(jìn)行消息持久化；高吞吐，在一臺(tái)普通的服務(wù)器上既可以達(dá)到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系統(tǒng)，Broker、Producer、Consumer都原生自動(dòng)支持分布式，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡；支持Hadoop數(shù)據(jù)并行加載，對(duì)于像Hadoop的一樣的日志數(shù)據(jù)和離線分析系統(tǒng)，但又要求實(shí)時(shí)處理的限制，這是一個(gè)可行的解決方案。Kafka通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制統(tǒng)一了在線和離線的消息處理。Apache Kafka相對(duì)于ActiveMQ是一個(gè)非常輕量級(jí)的消息系統(tǒng)，除了性能非常好之外，還是一個(gè)工作良好的分布式系統(tǒng)。
Kafka集群包含一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器，這種服務(wù)器被稱(chēng)為brokerTopic
每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個(gè)類(lèi)別，這個(gè)類(lèi)別被稱(chēng)為T(mén)opic。（物理上不同Topic的消息分開(kāi)存儲(chǔ)，邏輯上一個(gè)Topic的消息雖然保存于一個(gè)或多個(gè)broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費(fèi)數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）Partition
Parition是物理上的概念，每個(gè)Topic包含一個(gè)或多個(gè)Partition.Producer
負(fù)責(zé)發(fā)布消息到Kafka brokerConsumer
消息消費(fèi)者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。Consumer Group
每個(gè)Consumer屬于一個(gè)特定的Consumer Group（可為每個(gè)Consumer指定group name，若不指定group name則屬于默認(rèn)的group）。Kafka拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
如上圖所示，一個(gè)典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端產(chǎn)生的Page View，或者是服務(wù)器日志，系統(tǒng)CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平擴(kuò)展，一般broker數(shù)量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一個(gè)Zookeeper集群。Kafka通過(guò)Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發(fā)生變化時(shí)進(jìn)行rebalance。Producer使用push模式將消息發(fā)布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱并消費(fèi)消息。
Topic在邏輯上可以被認(rèn)為是一個(gè)queue，每條消費(fèi)都必須指定它的Topic，可以簡(jiǎn)單理解為必須指明把這條消息放進(jìn)哪個(gè)queue里。為了使得Kafka的吞吐率可以線性提高，物理上把Topic分成一個(gè)或多個(gè)Partition，每個(gè)Partition在物理上對(duì)應(yīng)一個(gè)文件夾，該文件夾下存儲(chǔ)這個(gè)Partition的所有消息和索引文件。若創(chuàng)建topic1和topic2兩個(gè)topic，且分別有13個(gè)和19個(gè)分區(qū)，則整個(gè)集群上會(huì)相應(yīng)會(huì)生成共32個(gè)文件夾（本文所用集群共8個(gè)節(jié)點(diǎn)，此處topic1和topic2 replication-factor均為1），如下圖所示。
每個(gè)日志文件都是一個(gè)log entry序列，每個(gè)log entry包含一個(gè)4字節(jié)整型數(shù)值（值為N+5），1個(gè)字節(jié)的”magic value”，4個(gè)字節(jié)的CRC校驗(yàn)碼，其后跟N個(gè)字節(jié)的消息體。每條消息都有一個(gè)當(dāng)前Partition下唯一的64字節(jié)的offset，它指明了這條消息的起始位置。磁盤(pán)上存儲(chǔ)的消息格式如下：
message length ： 4 bytes (value: 1+4+n)
“magic” value ： 1 byte
crc ： 4 bytes
payload ： n byteslog entry并非由一個(gè)文件構(gòu)成，而是分成多個(gè)segment，每個(gè)segment以該segment第一條消息的offset命名并以“.kafka”為后綴。另外會(huì)有一個(gè)索引文件，它標(biāo)明了每個(gè)segment下包含的log entry的offset范圍，如下圖所示。因?yàn)槊織l消息都被append到該P(yáng)artition中，屬于順序?qū)懘疟P(pán)，因此效率非常高（經(jīng)驗(yàn)證，順序?qū)懘疟P(pán)效率比隨機(jī)寫(xiě)內(nèi)存還要高，這是Kafka高吞吐率的一個(gè)很重要的保證）。
對(duì)于傳統(tǒng)的message queue而言，一般會(huì)刪除已經(jīng)被消費(fèi)的消息，而Kafka集群會(huì)保留所有的消息，無(wú)論其被消費(fèi)與否。當(dāng)然，因?yàn)榇疟P(pán)限制，不可能永久保留所有數(shù)據(jù)（實(shí)際上也沒(méi)必要），因此Kafka提供兩種策略刪除舊數(shù)據(jù)。一是基于時(shí)間，二是基于Partition文件大小。例如可以通過(guò)配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，讓Kafka刪除一周前的數(shù)據(jù)，也可在Partition文件超過(guò)1GB時(shí)刪除舊數(shù)據(jù)，配置如下所示。
# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false? ? ? ?這里要注意，因?yàn)镵afka讀取特定消息的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，即與文件大小無(wú)關(guān)，所以這里刪除過(guò)期文件與提高Kafka性能無(wú)關(guān)。選擇怎樣的刪除策略只與磁盤(pán)以及具體的需求有關(guān)。另外，Kafka會(huì)為每一個(gè)Consumer Group保留一些metadata信息——當(dāng)前消費(fèi)的消息的position，也即offset。這個(gè)offset由Consumer控制。正常情況下Consumer會(huì)在消費(fèi)完一條消息后遞增該offset。當(dāng)然，Consumer也可將offset設(shè)成一個(gè)較小的值，重新消費(fèi)一些消息。因?yàn)閛ffet由Consumer控制，所以Kafka broker是無(wú)狀態(tài)的，它不需要標(biāo)記哪些消息被哪些消費(fèi)過(guò)，也不需要通過(guò)broker去保證同一個(gè)Consumer Group只有一個(gè)Consumer能消費(fèi)某一條消息，因此也就不需要鎖機(jī)制，這也為Kafka的高吞吐率提供了有力保障。
Producer消息路由 Producer發(fā)送消息到broker時(shí)，會(huì)根據(jù)Paritition機(jī)制選擇將其存儲(chǔ)到哪一個(gè)Partition。如果Partition機(jī)制設(shè)置合理，所有消息可以均勻分布到不同的Partition里，這樣就實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡。如果一個(gè)Topic對(duì)應(yīng)一個(gè)文件，那這個(gè)文件所在的機(jī)器I/O將會(huì)成為這個(gè)Topic的性能瓶頸，而有了Partition后，不同的消息可以并行寫(xiě)入不同broker的不同Partition里，極大的提高了吞吐率?？梢栽?code style="color:rgb(85,85,85);font-family:consolas, Menlo, 'PingFang SC', 'Microsoft YaHei', monospace;background:rgb(238,238,238);">$KAFKA_HOME/config/server.properties中通過(guò)配置項(xiàng)num.partitions來(lái)指定新建Topic的默認(rèn)Partition數(shù)量，也可在創(chuàng)建Topic時(shí)通過(guò)參數(shù)指定，同時(shí)也可以在Topic創(chuàng)建之后通過(guò)Kafka提供的工具修改。
在發(fā)送一條消息時(shí)，可以指定這條消息的key，Producer根據(jù)這個(gè)key和Partition機(jī)制來(lái)判斷應(yīng)該將這條消息發(fā)送到哪個(gè)Parition。Paritition機(jī)制可以通過(guò)指定Producer的paritition. class這一參數(shù)來(lái)指定，該class必須實(shí)現(xiàn)kafka.producer.Partitioner接口。本例中如果key可以被解析為整數(shù)則將對(duì)應(yīng)的整數(shù)與Partition總數(shù)取余，該消息會(huì)被發(fā)送到該數(shù)對(duì)應(yīng)的Partition。（每個(gè)Parition都會(huì)有個(gè)序號(hào),序號(hào)從0開(kāi)始)
import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class JasonPartitioner implements Partitioner {
public JasonPartitioner(VerifiableProperties verifiableProperties) {}
@Override
public int partition(Object key, int numPartitions) {
try {
int partitionNum = Integer.parseInt((String) key);
return Math.abs(Integer.parseInt((String) key) % numPartitions);
} catch (Exception e) {
return Math.abs(key.hashCode() % numPartitions);
}
}
} ? ? ? ?如果將上例中的類(lèi)作為partition.class，并通過(guò)如下代碼發(fā)送20條消息（key分別為0，1，2，3）至topic3（包含4個(gè)Partition）。
public void sendMessage() throws InterruptedException{
for(int i = 1; i <= 5; i++){
List messageList = new ArrayList>();
for(int j = 0; j < 4; j++）{
messageList.add(new KeyedMessage("topic2", String.valueOf(j), String.format("The %d message for key %d", i, j));
}
producer.send(messageList);
}
producer.close();
} ? ? ?則key相同的消息會(huì)被發(fā)送并存儲(chǔ)到同一個(gè)partition里，而且key的序號(hào)正好和Partition序號(hào)相同。（Partition序號(hào)從0開(kāi)始，本例中的key也從0開(kāi)始）。下圖所示是通過(guò)Java程序調(diào)用Consumer后打印出的消息列表。
Consumer Group ?。ū竟?jié)所有描述都是基于Consumer hight level API而非low level API）。
使用Consumer high level API時(shí)，同一Topic的一條消息只能被同一個(gè)Consumer Group內(nèi)的一個(gè)Consumer消費(fèi)，但多個(gè)Consumer Group可同時(shí)消費(fèi)這一消息。
這是Kafka用來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)Topic消息的廣播（發(fā)給所有的Consumer）和單播（發(fā)給某一個(gè)Consumer）的手段。一個(gè)Topic可以對(duì)應(yīng)多個(gè)Consumer Group。如果需要實(shí)現(xiàn)廣播，只要每個(gè)Consumer有一個(gè)獨(dú)立的Group就可以了。要實(shí)現(xiàn)單播只要所有的Consumer在同一個(gè)Group里。用Consumer Group還可以將Consumer進(jìn)行自由的分組而不需要多次發(fā)送消息到不同的Topic。
實(shí)際上，Kafka的設(shè)計(jì)理念之一就是同時(shí)提供離線處理和實(shí)時(shí)處理。根據(jù)這一特性，可以使用Storm這種實(shí)時(shí)流處理系統(tǒng)對(duì)消息進(jìn)行實(shí)時(shí)在線處理，同時(shí)使用Hadoop這種批處理系統(tǒng)進(jìn)行離線處理，還可以同時(shí)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份到另一個(gè)數(shù)據(jù)中心，只需要保證這三個(gè)操作所使用的Consumer屬于不同的Consumer Group即可。下圖是Kafka在Linkedin的一種簡(jiǎn)化部署示意圖。
下面這個(gè)例子更清晰地展示了Kafka Consumer Group的特性。首先創(chuàng)建一個(gè)Topic (名為topic1，包含3個(gè)Partition)，然后創(chuàng)建一個(gè)屬于group1的Consumer實(shí)例，并創(chuàng)建三個(gè)屬于group2的Consumer實(shí)例，最后通過(guò)Producer向topic1發(fā)送key分別為1，2，3的消息。結(jié)果發(fā)現(xiàn)屬于group1的Consumer收到了所有的這三條消息，同時(shí)group2中的3個(gè)Consumer分別收到了key為1，2，3的消息。如下圖所示。
作為一個(gè)消息系統(tǒng)，Kafka遵循了傳統(tǒng)的方式，選擇由Producer向broker push消息并由Consumer從broker pull消息。一些logging-centric system，比如Facebook的Scribe和Cloudera的Flume，采用push模式。事實(shí)上，push模式和pull模式各有優(yōu)劣。
push模式很難適應(yīng)消費(fèi)速率不同的消費(fèi)者，因?yàn)橄l(fā)送速率是由broker決定的。push模式的目標(biāo)是盡可能以最快速度傳遞消息，但是這樣很容易造成Consumer來(lái)不及處理消息，典型的表現(xiàn)就是拒絕服務(wù)以及網(wǎng)絡(luò)擁塞。而pull模式則可以根據(jù)Consumer的消費(fèi)能力以適當(dāng)?shù)乃俾氏M(fèi)消息。
對(duì)于Kafka而言，pull模式更合適。pull模式可簡(jiǎn)化broker的設(shè)計(jì)，Consumer可自主控制消費(fèi)消息的速率，同時(shí)Consumer可以自己控制消費(fèi)方式——即可批量消費(fèi)也可逐條消費(fèi)，同時(shí)還能選擇不同的提交方式從而實(shí)現(xiàn)不同的傳輸語(yǔ)義。
有這么幾種可能的delivery guarantee：
At most once?消息可能會(huì)丟，但絕不會(huì)重復(fù)傳輸At least one?消息絕不會(huì)丟，但可能會(huì)重復(fù)傳輸Exactly once?每條消息肯定會(huì)被傳輸一次且僅傳輸一次，很多時(shí)候這是用戶所想要的。當(dāng)Producer向broker發(fā)送消息時(shí)，一旦這條消息被commit，因數(shù)replication的存在，它就不會(huì)丟。但是如果Producer發(fā)送數(shù)據(jù)給broker后，遇到網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題而造成通信中斷，那Producer就無(wú)法判斷該條消息是否已經(jīng)commit。雖然Kafka無(wú)法確定網(wǎng)絡(luò)故障期間發(fā)生了什么，但是Producer可以生成一種類(lèi)似于主鍵的東西，發(fā)生故障時(shí)冪等性的重試多次，這樣就做到了
Exactly once。截止到目前(Kafka 0.8.2版本，2015-03-04)，這一Feature還并未實(shí)現(xiàn)，有希望在Kafka未來(lái)的版本中實(shí)現(xiàn)。（所以目前默認(rèn)情況下一條消息從Producer到broker是確保了At least once，可通過(guò)設(shè)置Producer異步發(fā)送實(shí)現(xiàn)At most once）。接下來(lái)討論的是消息從broker到Consumer的delivery guarantee語(yǔ)義。（僅針對(duì)Kafka consumer high level API）。Consumer在從broker讀取消息后，可以選擇commit，該操作會(huì)在Zookeeper中保存該Consumer在該P(yáng)artition中讀取的消息的offset。該Consumer下一次再讀該P(yáng)artition時(shí)會(huì)從下一條開(kāi)始讀取。如未commit，下一次讀取的開(kāi)始位置會(huì)跟上一次commit之后的開(kāi)始位置相同。當(dāng)然可以將Consumer設(shè)置為autocommit，即Consumer一旦讀到數(shù)據(jù)立即自動(dòng)commit。如果只討論這一讀取消息的過(guò)程，那Kafka是確保了
Exactly once。但實(shí)際使用中應(yīng)用程序并非在Consumer讀取完數(shù)據(jù)就結(jié)束了，而是要進(jìn)行進(jìn)一步處理，而數(shù)據(jù)處理與commit的順序在很大程度上決定了消息從broker和consumer的delivery guarantee semantic。讀完消息先commit再處理消息。這種模式下，如果Consumer在commit后還沒(méi)來(lái)得及處理消息就crash了，下次重新開(kāi)始工作后就無(wú)法讀到剛剛已提交而未處理的消息，這就對(duì)應(yīng)于At most once讀完消息先處理再commit。這種模式下，如果在處理完消息之后commit之前Consumer crash了，下次重新開(kāi)始工作時(shí)還會(huì)處理剛剛未commit的消息，實(shí)際上該消息已經(jīng)被處理過(guò)了。這就對(duì)應(yīng)于At least once。在很多使用場(chǎng)景下，消息都有一個(gè)主鍵，所以消息的處理往往具有冪等性，即多次處理這一條消息跟只處理一次是等效的，那就可以認(rèn)為是Exactly once。（筆者認(rèn)為這種說(shuō)法比較牽強(qiáng)，畢竟它不是Kafka本身提供的機(jī)制，主鍵本身也并不能完全保證操作的冪等性。而且實(shí)際上我們說(shuō)delivery guarantee 語(yǔ)義是討論被處理多少次，而非處理結(jié)果怎樣，因?yàn)樘幚矸绞蕉喾N多樣，我們不應(yīng)該把處理過(guò)程的特性——如是否冪等性，當(dāng)成Kafka本身的Feature）如果一定要做到Exactly once，就需要協(xié)調(diào)offset和實(shí)際操作的輸出。經(jīng)典的做法是引入兩階段提交。如果能讓offset和操作輸入存在同一個(gè)地方，會(huì)更簡(jiǎn)潔和通用。這種方式可能更好，因?yàn)樵S多輸出系統(tǒng)可能不支持兩階段提交。比如，Consumer拿到數(shù)據(jù)后可能把數(shù)據(jù)放到HDFS，如果把最新的offset和數(shù)據(jù)本身一起寫(xiě)到HDFS，那就可以保證數(shù)據(jù)的輸出和offset的更新要么都完成，要么都不完成，間接實(shí)現(xiàn)Exactly once。（目前就high level API而言，offset是存于Zookeeper中的，無(wú)法存于HDFS，而low level API的offset是由自己去維護(hù)的，可以將之存于HDFS中）總之，Kafka默認(rèn)保證
At least once，并且允許通過(guò)設(shè)置Producer異步提交來(lái)實(shí)現(xiàn)At most once。而Exactly once要求與外部存儲(chǔ)系統(tǒng)協(xié)作，幸運(yùn)的是Kafka提供的offset可以非常直接非常容易得使用這種方式。 
下載文檔
