阿里工程师分享：浅谈分布式发布订阅消息系统Kafka 快来看看！

Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。 Kafka主要设计目标如下： 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。 同时支持离线数据处理和实时数据处理。 Kafka的设计原理分析

一个典型的kafka集群中包含若干producer，若干broker，若干consumer，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。 　 Kafka专用术语： Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。 Topic：一类消息，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。 Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。 Segment：partition物理上由多个segment组成。 offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用于partition唯一标识一条消息。 Producer：负责发布消息到Kafka broker。 Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。 Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。 Kafka数据传输的事务特点 at most once：最多一次，这个和JMS中"非持久化"消息类似，发送一次，无论成败，将不会重发。消费者fetch消息，然后保存offset，然后处理消息；当client保存offset之后，但是在消息处理过程中出现了异常，导致部分消息未能继续处理。那么此后"未处理"的消息将不能被fetch到，这就是"at most once"。 at least once：消息至少发送一次，如果消息未能接受成功，可能会重发，直到接收成功。消费者fetch消息，然后处理消息，然后保存offset。如果消息处理成功之后，但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功，这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息，这就是"at least once"，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态。 exactly once：消息只会发送一次。kafka中并没有严格的去实现（基于2阶段提交），我们认为这种策略在kafka中是没有必要的。 通常情况下"at-least-once"是我们首选。 Kafka消息存储格式 Topic & Partition 一个topic可以认为一个一类消息，每个topic将被分成多个partition，每个partition在存储层面是append log文件。

在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。

每个partion（目录）相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment（段）数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。 每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。 这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。 segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件。 segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。 

segment中index与data file对应关系物理结构如下：

上图中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。 其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message（在全局partiton表示第368772个message），以及该消息的物理偏移地址为497。 了解到segment data file由许多message组成，下面详细说明message物理结构如下：

参数说明：

副本（replication）策略 Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本（replication）策略。 1) 数据同步 kafka在0.8版本前没有提供Partition的Replication机制，一旦Broker宕机，其上的所有Partition就都无法提供服务，而Partition又没有备份数据，数据的可用性就大大降低了。所以0.8后提供了Replication机制来保证Broker的failover。 引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replication之间选出一个Leader，Producer和Consumer只与这个Leader交互，其它Replica作为Follower从Leader中复制数据。 

2) 副本放置策略 为了更好的做负载均衡，Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的算法如下： 将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上，这个Partition的第一个Replica存在于这个分配的Broker上，并且会作为partition的优先副本 将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上 假设集群一共有4个brokers，一个topic有4个partition，每个Partition有3个副本。下图是每个Broker上的副本分配情况。 

3) 同步策略 Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的Replication Factor为多少，Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader pull数据。这种方式上，Follower存储的数据顺序与Leader保持一致。Follower在收到该消息并写入其Log后，向Leader发送ACK。一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。 为了提高性能，每个Follower在接收到数据后就立马向Leader发送ACK，而非等到数据写入Log中。因此，对于已经commit的消息，Kafka只能保证它被存于多个Replica的内存中，而不能保证它们被持久化到磁盘中，也就不能完全保证异常发生后该条消息一定能被Consumer消费。 Consumer读消息也是从Leader读取，只有被commit过的消息才会暴露给Consumer。