前言

kafka是目前企业中很常用的消息队列产品，可以用于削峰、解耦、异步通信。特别是在大数据领域中应用尤为广泛，主要得益于它的高吞吐量、低延迟，在我们公司的解决方案中也有用到。既然kafka在企业中如此重要，那么本文就通过几张图带大家全面认识一下kafka，现在我们不妨带入kafka设计者的角度去思考该如何设计，它的架构是怎么样的、都有哪些组件组成、如何进行扩展等等。

kafka基础架构

现在假如有100T大小的消息要发送到kafka中，数据量非常大，一台机器存储不下，面对这种情况，你该如何设计呢？

很简单，分而治之，一台不够，那就多台，这就形成了一个kafka集群。如下图所示，一个broker就是一个kafka节点，100T数据就有3个节点分担，每个节点约33T，这样就能解决问题了，还能提高吞吐量。

1. Topic: 可以理解为一个队列，一个kafka集群中可以定义很多的topic，比如上图中的topicA。
2. Partition： 为了实现扩展性，提高吞吐量，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。比如上图中的topicA被分成了3个partition。
3. Replica： 副本，如果数据只放在一个broker中，万一这个broker宕机了怎么办？为了实现高可用，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。比如上图中的虚线连接的就是它的副本。
4. Leader： 每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 Leader。
5. Follower: 每个分区多个副本中的“从”，实时从 Leader 中同步数据，保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 Leader。
6. Producer: 消息生产者，就是向 Kafka broker发消息的客户端，后面详细讲解。
7. Consumer: 消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端，多个Consumer会组成一个消费者组，后面详细讲解。
8. Zookeeper：用来记录kafka中的一些元数据，比如kafka集群中的broker，leader是谁等等，但Kafka2.8.0版本以后也支持非zk的方式，大大减少了和zk的交互。

kafka生产者流程

前面通过一张图片讲解了kafka整体的架构，那现在我们来看看kafka生产者发送的整个过程，这里面也是大有文章。

在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。

1. 在主线程中由 kafkaProducer 创建消息，然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator, 也称为消息收集器）中。

• 拦截器： 可以用来在消息发送前做一些准备工作，比如按照某个规则过滤不符合要求的消息、修改消息的内容等，也可以用来在发送回调逻辑前做一些定制化的需求，比如统计类工作。
• 序列化器： 用于在网络传输中将数据序列化为字节流进行传输，保证数据不会丢失。
• 分区器： 用于按照一定的规则将数据分发到不同的kafka broker节点中

2. Sender 线程负责从 RecordAccumulator 获取消息并将其发送到 Kafka 中。

• RecordAccumulator 主要用来缓存消息以便 Sender 线程可以批量发送，进而减少网络传输的资源消耗以提升性能。

• RecordAccumulator 缓存的大小可以通过生产者客户端参数 buffer.memory 配置，默认值为 33554432B ，即 32M。

• 主线程中发送过来的消息都会被迫加到 RecordAccumulator 的某个双端队列（ Deque ）中，RecordAccumulator 内部为每个分区都维护了一个双端队列，即 Deque<ProducerBatch>, 消息写入缓存时，追加到双端队列的尾部。
• Sender 读取消息时，从双端队列的头部读取。ProducerBatch 是指一个消息批次；与此同时，会将较小的 ProducerBatch 凑成一个较大 ProducerBatch ，也可以减少网络请求的次数以提升整体的吞吐量。ProducerBatch 大小可以通过batch.size 控制，默认16kb。
• Sender 线程会在有数据积累到batch.size,默认16kb，或者如果数据迟迟未达到batch.size，Sender线程等待linger.ms设置的时间到了之后就会获取数据。linger.ms单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。

3. Sender 从 RecordAccumulator 获取缓存的消息之后，会将数据封装成网络请求<Node,Request> 的形式，这样就可以将 Request 请求发往各个 Node 了。
4. 请求在从 sender 线程发往 Kafka 之前还会保存到 InFlightRequests 中，它的主要作用是缓存了已经发出去但还没有收到服务端响应的请求。InFlightRequests默认每个分区下最多缓存5个请求，可以通过配置参数为max.in.flight.request.per. connection修改。
5. 请求Request通过通道Selector发送到kafka节点。
6. 发送后，需要等待kafka的应答机制，取决于配置项acks.

• 0：生产者发送过来的数据，不需要等待数据落盘就应答。
• 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和副本节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和all 是等价的。

7. Request请求接受到kafka的响应结果，如果成功的话，从InFlightRequests 清除请求，否则的话需要进行重发操作，可以通过配置项retries决定，当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。
8. 清理消息累加器RecordAccumulator 中的数据。

kafka消费者流程

原来kafka生产者发送经过了这么多流程，我们现在来看看kafka消费者又是如何进行的呢？

Kafka 中的消费是基于拉取模式的。消息的消费一般有两种模式：推送模式和拉取模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，而拉模式是消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。

kafka是以消费者组进行消费的，一个消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。

• 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。如果向消费组中添加更多的消费者，超过主题分区数量，则有一部分消费者就会闲置，不会接收任何消息。
• 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。

那么问题来了，kafka是如何指定消费者组的每个消费者消费哪个分区？每次消费的数量是多少呢？

一、如何制定消费方案

1. 消费者consumerA，consumerB, consumerC向kafka集群中的协调器coordinator发送JoinGroup的请求。coordinator主要是用来辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。

• coordinator老大节点选择 = groupid的hashcode值 % 50（ __consumer_offsets内置主题位移的分区数量）例如： groupid的hashcode值 为1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

2. 选出一个 consumer作为消费中的leader，比如上图中的ConsumerB。
3. 消费者leader制定出消费方案，比如谁来消费哪个分区等
4. 把消费方案发给coordinator
5. 最后coordinator就把消费方 案下发给各个consumer, 图中只画了一条线，实际上是有下发各个consumer。

注意，每个消费者都会和coordinator保持心跳（默认3s），一旦超时（session.timeout.ms=45s），该消费者会被移除，并触发再平衡；或者消费者处理消息的时间过长（max.poll.interval.ms=5分钟），也会触发再平衡，也就是重新进行上面的流程。

二、消费者消费细节

现在已经初始化消费者组信息，知道哪个消费者消费哪个分区，接着我们来看看消费者细节。

1. 消费者创建一个网络连接客户端ConsumerNetworkClient, 发送消费请求，可以进行如下配置：

• fetch.min.bytes: 每批次最小抓取大小，默认1字节
• fetch.max.bytes: 每批次最大抓取大小，默认50M
• fetch.max.wait.ms：最大超时时间，默认500ms

2. 发送请求到kafka集群
3. 成功的回调，会将数据保存到completedFetches队列中
4. 消费者从队列中抓取数据，根据配置max.poll.records一次拉取数据返回消息的最大条数，默认500条。
5. 获取到数据后，需要经过反序列化器、拦截器等。

kafka的存储机制

我们都知道消息发送到kafka，最终是存储到磁盘中的，我们看下kafka是如何存储的。

一个topic分为多个partition，每个partition对应于一个log文件，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，每个partition分为多个segment。每个segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件，Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端。

上图中t1即为一个topic的名称，而“t1-0/t1-1”则表明这个目录是t1这个topic的哪个partition。

kafka中的索引文件以稀疏索引（sparseindex）的方式构造消息的索引，如下图所示：

1.根据目标offset定位segment文件

2.找到小于等于目标offset的最大offset对应的索引项

3.定位到log文件

4.向下遍历找到目标Record

注意：index为稀疏索引，大约每往log文件写入4kb数据，会往index文件写入一条索引。通过参数log.index.interval.bytes控制，默认4kb。

那kafka中磁盘文件保存多久呢？

kafka 中默认的日志保存时间为 7 天，可以通过调整如下参数修改保存时间。

• log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。
• log.retention.minutes，分钟。
• log.retention.ms，最高优先级毫秒。
• log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。

总结

其实kafka中的细节十分多，本文也只是对kafka的一些核心机制从理论层面做了一个总结，更多的细节还是需要自行去实践，去学习。

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