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分布式之全面了解Kafka的使用与特性

2024-04-02 19:55

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引言

2020年，Kafka 依旧炙手可热，一线大公司即使不用Kafka，但是自研产品也都是基于Kafka，或者完全借鉴Kafka设计思想，理论上来说，如果你还没熟练掌握一个MQ框架，Kafka绝对是不错的选择。

关于历史，如果你感兴趣了解一下，至少知道是哪个公司开源的，Kafka最初于2011年在 LinkedIn 开发，自那时起经历了很多改进，后来捐献给Apache基金，如今发展成为一个完整的平台，采用Scala和Java开发的开源流处理软件。

Kafka 是我工作多年使用最多的消息中间件，特点是拥有巨大吞吐量（数百万/秒），作为当下最流行的分布式，可水平扩展，可容错的“消息系统”。

1、面试官：可以简述下Kafka架构中比较重要的关键字吗？

比如Partition，Broker，你都是怎么理解的？

问题分析：Kafka基础知识考察，因为Kafka出色的性能，在集群结构上也有所不同，一些新的概念设计名字初学者可能搞不懂，构建一个 Kafka cluster 首先需要理解 topics, producers, consumers, and brokers 的概念。

答：关于Kafka我做了一些深入了解，它的设计思路还是很值得借鉴的，这其中有6个比较关键的名字概念，弄懂这几个概念才能更好地了解Kafka的工作机制。

Producer
消息的生产方，如支付系统确认用户已经支付，支付系统要通知订单系统和物流系统，支付系统就是生产者。

Consumer
消费的接收方，Producer 的案例中，物流系统就是消费方，前两个都比较简单，我就不多说了。

Topic
每条发布到MQ集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic，可以理解成一类消息的名字。所有的消息都已topic作为单位进行归类。

Partition
Kafka 物理上分区的概念，每个 Topic 会分散在一个或多个 Partition。一个 Topic 的数据太大了，就分成小片，Kafka 为分区引入多副本模型，副本之间采用“一个leader多follower”的设计，通过多副本实现故障自动转移，保证可用性。

Broker：
可以理解成一个服务器的节点，集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为 broker。对应用来说，生产者把消费发出去了，就不管了。消费者慢条斯理地按照自己的速率来消费。这段时间可能有大量消息产生，消费者压力还是在一定范围内。做生产者和消费者之间解耦的就是一个缓存服务broker。

Kafka Cluster

集群就是 Broker 的集合，多个 Broker 组成一个高可用集群。

Producer 与 Consumer的关系

图片描述

topic 和 Partition 的关系

一个 topic 可以分别存储到多个 Partition，每个 Partition 有序的。

图片描述

到这里面试官并没有打断我… 我就继续了。

那我们为什么要选择 Kafka 呢？

1.这里不再列举同类产品都具有的功能，直接总结干货，Kafka 特有的功能：

2.相比同类中间件 RabbitMQ or ActiveMQ，Kafka 支持批量拉取消息，大大增加了Kafka的消息吞吐量。

支持多种发送场景：

1.发送并忘记。

2.同步发送。

3.异步发送+回调函数。

3种方式虽然在时间上有所差别，但并不是说时间越快的越好，具体使用哪种方式要看具体的业务场景，比如业务要求消息必须是按顺序发送，可以使用第2种同步发送，并且只能在一个partation上。如果业务只关心消息的吞吐量，容许少量消息发送失败，也不关注消息的发送顺序，那么可以使用发送并忘记的方式。如果业务需要知道消息发送是否成功，并且对消息的顺序不关心，那么可以用异步+回调的方式来发送消息

3.分布式可高可扩展。Kafka 集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。

只说了 Kafka 的优势，那别的同类产品就不好了吗？当然不是，存在即真理，每个产品能生存下来，一定有它自己的优势，比如 RabbitMQ，在吞吐量方面稍逊于 Kafka ，但是他们的出发点不一样，RabbitMQ 支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作，技术选型中，选择最适合你的，你最了解熟悉的。

分布式	高性能	持久性和扩展性
支持多分区	高吞吐量	数据可持久化
支持多副本	低延迟	容错性高
支持多订阅者	高并发	支持水平在线扩展
基于ZooKeeper调度	时间复杂度为O(1)	消息分发自动平衡

言多必失，说了一堆 Kafka 相比其他产品有多好多快，终于成功给自己挖了一个坑。（?），顺着我的思路展开了问

2、面试官：那为什么Kafka的吞吐量远高于其他同类中间件？

问题分析：多年经验总结，面试中最吃亏的就是你把你不熟悉的东西写在简历上，还有就是你知道结果，不知其原理，源码没看过，好歹也要知道用了巧妙的设计。

答：Kafka 是一个高吞吐量分布式消息系统，并且提供了持久化。其高性能的有两个重要特点：

1.利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。

2.并发，将一个topic拆分多个partition， kafka读写的单位是partition，因此，将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量。但是，这里有个前提，就是不同partition需要位于不同的磁盘（可以在同一个机器）。如果多个partition位于同一个磁盘，那么意味着有多个进程同时对一个磁盘的多个文件进行读写，使得操作系统会对磁盘读写进行频繁调度，也就是破坏了磁盘读写的连续性。
在linkedlin的测试中，每台机器就加载了6个磁盘，并且不做ra，就是为了充分利用多磁盘并发读写，又保证每个磁盘连续读写的特性。

图片描述

同一个topic会被分散到多个分片上，并行处理。

深入分析

Kafka 消息的生产与消费模型Demo

伪代码：使用KafKa客户端发送一条消息


public class MqProducer {
    private final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MqProducer.class);
 
    @Resource
    private Producer payProducer;
 
    public void sendPayMsg(String msg) {
        try {
            LOG.debug("send msg:{}", msg);
            payProducer.send(msg);//发送出去一条消息。
        } catch (MQException e) {
            LOG.error("mq消息异常 message:{}", msg, e);
        }
    }
}

长什么样子？

即payProducer.send(msg)里的msg的值：


{"businessType":1,"cityId":10,"ctime":1567426767077,"dataKey":20190902,"logType":1,"phone":"13212341234","uid":12345678,"userType":1,"uuid":"32EA02C86D78863"}

无论消息长短，都可以看作一个json串，用 key-value的形式传递信息。

伪代码：接收一条消息


public class DemoConsumer {
 
    
    private static IConsumerProcessor consumer;
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Properties properties = new Properties();
            properties.setProperty(ConsumerConstants.SubscribeGroup, "dache.risk.log.queue.v2");
 
        // 创建topic对应的consumer对象（注意每次build调用会产生一个新的实例）
        consumer = KafkaClient.buildConsumerFactory(properties, "topic.xxx.xxx");
 
        // 调用recvMessageWithParallel设置listener
        consumer.recvMessageWithParallel(String.class, new IMessageListener() {
            @Override
            public ConsumeStatus recvMessage(Message message, MessagetContext context) {
                //TODO:业务侧的消费逻辑代码
                try {
                    System.out.println("message=[" + message.getBody() + "]  partition=" + message.getParttion());
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
              
                return ConsumeStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
       
    }
}