分布式消息系统：Kafka

Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。

在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用：

1. 降低系统组网复杂度
2. 降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用

Kafka主要特点

1. 同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）
2. 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失
3. 分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器
4. 消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡
5. 支持online和offline的场景

Kafka的架构

1. Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类
2. 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。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）
3. Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息
4. Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers
5. Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers
6. Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker

消息发送的流程

1. Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面
2. kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费
3. Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset

Kafka的设计：

吞吐量

高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一，为此kafka做了以下一些设计：

1. 数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能
2. zero-copy：减少IO操作步骤
3. 数据批量发送
4. 数据压缩
5. Topic划分为多个partition，提高parallelism

负载均衡

1. producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition
2. 存在多个partiiton，每个partition有自己的replica，每个replica分布在不同的Broker节点上
3. 多个partition需要选取出lead partition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over
4. 通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开

拉取系统

由于kafka broker会持久化数据，broker没有内存压力，因此，consumer非常适合采取pull的方式消费数据，具有以下几点好处：

1. 简化kafka设计
2. consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度
3. consumer根据自身情况自主选择消费模式，例如批量，重复消费，从尾端开始消费等

可扩展性

当需要增加broker结点时，新增的broker会向zookeeper注册，而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化，并及时作出调整。
Kayka的应用场景：

1. 消息队列
   比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。
2. 行为跟踪
   Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到hadoop/离线数据仓库里处理。
3. 元信息监控
   作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。
4. 日志收集
   日志收集方面，其实开源产品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。
5. 流处理
   这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom和Samza是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。
6. 事件源
   事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）。

7. 持久性日志（commit log）
   Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

   Kayka的设计要点

8. 直接使用linux 文件系统的cache，来高效缓存数据。

9. 采用linux Zero-Copy提高发送性能。传统的数据发送需要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用之后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减少为2次。根据测试结果，可以提高60%的数据发送性能。Zero-Copy详细的技术细节可以参考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/
10. 数据在磁盘上存取代价为O(1)。kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。每个segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment
11. 显式分布式，即所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。Producer和broker之间没有负载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。所有broker和consumer都会在zookeeper中进行注册，且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他的broker和consumer都会得到通知

快速入门

在对Kafka有了一些基本了解之后，下面我们来尝试构建一个Kafka服务端，并体验一下基于Kafka的消息生产与消费。

环境安装

首先，我们需要从官网上下载安装介质。下载地址为：http://kafka.apache.org/downloads.html。本例中采用的版本为：0.10.1.1
在解压Kafka的安装包之后，可以看到其目录结构如下：

kafka  +-bin    +-windows  +-config  +-libs  +-logs  +-site-docs

由于Kafka的设计中依赖了ZooKeeper，所以我们可以在bin和config目录中除了看到Kafka相关的内容之外，还有ZooKeeper相关的内容。其中bin目录存放了Kafka和ZooKeeper的命令行工具，bin根目录下是适用于Linux/Unix的shell，而bin/windows下的则是适用于windows下的bat。我们可以根据实际的系统来设置环境变量，以方便后续的使用和操作。而在config目录中，则是用来存放了关于Kafka与ZooKeeper的配置信息。

启动测试(windows)

下面我们来尝试启动ZooKeeper和Kafka来进行消息的生产和消费。示例中所有的命令均已配置了Kafka的环境变量为例。

启动ZooKeeper

zookeeper-server-start.bat ../../config/zookeeper.properties

该命令需要指定zookeeper的配置文件位置才能正确启动，kafka的压缩包中包含了其默认配置，开发与测试环境不需要修改。
从控制台信息中，我们可以看到ZooKeeper从指定的config/zookeeper.properties配置文件中读取信息并绑定2181端口启动服务。有时候启动失败，可查看一下端口是否被占用，可以杀掉占用进程或通过修改config/zookeeper.properties配置文件中的clientPort内容以绑定其他端口号来启动ZooKeeper。

启动Kafka

kafka-server-start.bat ../../config/server.properties

该命令也需要指定Kafka配置文件的正确位置，如上命令中指向了解压目录包含的默认配置。若在测试时，使用外部集中环境的ZooKeeper的话，我们可以在该配置文件中通过zookeeper.connect参数来设置ZooKeeper的地址和端口，它默认会连接本地2181端口的ZooKeeper；如果需要设置多个ZooKeeper节点，可以为这个参数配置多个ZooKeeper地址，并用逗号分割。比如：zookeeper.connect=127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002。

创建Topic

kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic itclj

通过该命令，创建一个名为“itclj”的Topic，该Topic包含一个分区一个Replica。在创建完成后，可以使用kafka-topics –list –zookeeper localhost:2181命令来查看当前的Topic。
另外，如果我们不使用kafka-topics命令来手工创建，直接进行下面的内容进行消息创建时也会自动创建Topics来使用。

创建消息生产者

kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic itclj

kafka-console-producer命令可以启动Kafka基于命令行的消息生产客户端，启动后可以直接在控制台中输入消息来发送，控制台中的每一行数据都会被视为一条消息来发送。我们可以尝试输入几行消息，由于此时并没有消费者，所以这些输入的消息都会被阻塞在名为test的Topics中，直到有消费者将其消费掉位置。

创建消息消费者

kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic itclj

kafka-console-consumer命令启动的是Kafka基于命令行的消息消费客户端，在启动之后，我们马上可以在控制台中看到输出了之前我们在消息生产客户端中发送的消息。我们可以再次打开之前的消息生产客户端来发送消息，并观察消费者这边对消息的输出来体验Kafka对消息的基础处理。

Java客户端

maven依赖

 <dependency>    <groupId>org.apache.kafka</groupId>    <artifactId>kafka-clients</artifactId>    <version>0.10.1.1</version> </dependency>

生产者

package com.itclj.kafka_producer;import java.util.Properties;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;/** * kafka producer */public class App {    public static void main(String[] args) {        Properties props = new Properties();        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");        props.put("acks", "all");        props.put("retries", 0);        props.put("batch.size", 16384);        props.put("linger.ms", 1);        props.put("buffer.memory", 33554432);        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        Producer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<Integer, String>(props);        for (int i = 0; i < 100; i++) {            producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>("itclj", i, Integer.toString(i)));        }        producer.close();    }}

消费者

package com.itclj.kafka_consumer;import java.util.Arrays;import java.util.Properties;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;/** * Hello world! * */public class App {    public static void main(String[] args) {        Properties props = new Properties();        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");        props.put("group.id", "test");        props.put("enable.auto.commit", "true");        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");        props.put("session.timeout.ms", "30000");        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");        @SuppressWarnings("resource")        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);        consumer.subscribe(Arrays.asList("itclj"));        while (true) {            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);            for (ConsumerRecord<String, String> record : records){                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n", record.offset(), record.key(), record.value());            }        }    }}

原文地址1：http://blog.jobbole.com/75328/
原文地址2：http://www.jianshu.com/p/730d86030a41
原文地址3：http://blog.csdn.net/lnho2015/article/details/51353936