搞懂分布式技术21:浅谈分布式消息技术 Kafka

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主要应用场景是:日志收集系统和消息系统。

引入Replication前一天,同另另一个Partition机会会有多个Replica,而这时不能 在本身 Replication之间选出另另一个Leader,Producer和Consumer只与本身 Leader交互,其它Replica作为Follower从Leader中基因重组数据。

了解到segment data file由本身message组成,下面完整篇 说明message物理社会形态如下:



这是Kafka用来实现另另一个Topic消息的广播(发给所有的Consumer)和单播(发给某另另一个Consumer)的手段。另另一个Topic可以对应多个Consumer Group。机会不能 实现广播,若果每个Consumer另另一个独立的Group就可以了。要实现单播若果所有的Consumer在同另另一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而我很多 能 多次发送消息到不同的Topic。

in_fd作为输入文件句柄

Kafka的基本介绍

副本(replication)策略

「 浅谈大规模分布式系统中本身 技术点」系列文章:

本文主要介绍了这十几个 责内容:

Zero Copy中直接从内核空间(DMA的)到内核空间(Socket的),但会 发送网卡。本身 技术非常普遍,Nginx也是用的本身 技术。

机会硬盘是机械社会形态,每次读写有的是寻址,写入,其中寻址是另另一个“机械动作”,它是最耗时的。我很多 我很多 硬盘最“讨厌”随机I/O,最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的带宽,Kafka要是使用顺序I/O。

每个partiton只不能 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。

即便是顺序写入硬盘,硬盘的访问带宽还是不机会追上内存。我很多 我很多 Kafka的数据并有的是实时的写入硬盘,它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O带宽。

以时间繁复度为O(1)的土方法提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据不能保证常数时间的访问性能。

https://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html

Broker:消息里边件正确处理结点,另另一个Kafka节点要是另另一个broker,多个broker可以组成另另一个Kafka集群。

Kafka的设计原理分析

顺序写入

每条消息都被append到该Partition中,属于顺序写磁盘,但会 带宽非常高。

Consumer读消息也是从Leader读取,不可以被commit过的消息才会暴露给Consumer。

参数说明:

Topic & Partition

另另一个topic可以认为另另一个一类消息,每个topic将被分成多个partition,每个partition在存储层面是append log文件。

每个partion(目录)要花费另另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,本身 社会形态方便old segment file快速被删除。

5kafka消息分组,通过comsumergroup实现主体订阅

Reference

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-2

Kafka消息存储格式

将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上,本身 Partition的第另另一个Replica居于于本身 分配的Broker上,但会 会作为partition的优先副本

同一Topic的十根消息不可以被同另另一个Consumer Group内的另另一个Consumer消费,但多个Consumer Group可一齐消费本身 消息。

off_t表示in_fd的偏移(从哪里后后结束读取)

1) 数据同步

另另一个典型的kafka集群中涵盖若干producer,若干broker,若干consumer,以及另另一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在consumer group居于变化时进行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。  

segment中index与data file对应关系物理社会形态如下:

4副本(replication)策略:主从broker部署和partition备份,以及选主机制

4) leader选举

通过mmap,应用应用系统进程像读写硬盘一样读写内存(当然是虚拟机内存)。使用本身 土方法可以获取很大的I/O提升,省去了用户空间到内核空间基因重组的开销(调用文件的read会把数据先放入 内核空间的内存中,但会 再基因重组到用户空间的内存中。)

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是另另一个分布式、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。

消费者(读取数据)

Leader选举本质上是另另一个分布式锁,有本身土方法实现基于ZooKeeper的分布式锁:

3kafka的消息存储格式:topic和parition

Partition:topic物理上的分组,另另一个topic可以分为多个partition,每个partition是另另一个有序的队列。

Kafka数据传输的事务特点

试想一下,另另一个Web Server传送另另一个静态文件,何如优化?答案是zero copy。传统模式下本身人 从硬盘读取另另一个文件是另另一个的。

Majority Vote的选举策略和ZooKeeper中的Zab选举是类似的,实际上ZooKeeper内部内部结构本身就实现了少数服从多数的选举策略。kafka中对于Partition的leader副本的选举采用了第本身土方法:为Partition分配副本,指定另另一个ZNode临时段点,第另另一个成功创建节点的副本要是Leader节点,本身副本会在本身 ZNode节点上注册Watcher监听器,一旦Leader宕机,对应的临时段点就会被自动删除,这时注册在该节点上的所有Follower有的是收到监听器事件,它们有的是尝试创建该节点,不可以创建成功的那个follower才会成为Leader(ZooKeeper保证对于另另一个节点只另另一个客户端能创建成功),本身follower继续重新注册监听事件。

2) 副本放置策略

Kafka只正确处理fail/recover,十根消息不可以被ISR里的所有Follower都从Leader基因重组过去才会被认为已提交。另另一个就正确处理了次责数据被写进了Leader,还没来得及被任何Follower基因重组就宕机了,而造成数据丢失(Consumer无法消费本身 数据)。而对于Producer而言,它可以取舍有无等候消息commit。本身 机制确保了若果ISR另另一个或以上的Follower,十根被commit的消息就我很多 丢失。

http://zqhxuyuan.github.io/2016/02/23/2016-02-23-Kafka-Controller

假设集群一共另另一个brokers,另另一个topic另另一个partition,每个Partition有八个副本。下图是每个Broker上的副本分配情况报告。

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八个message(在全局partiton表示第36877另另一个message),以及该消息的物理偏移地址为497。

Kafka Replication的数据流如下图所示:

Kafka主要设计目标如下:

http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka角度解析

http://www.cnblogs.com/liuming1992/p/6421007.html

at least once:消息要花费发送一次,机会消息未能接受成功,机会会重发,直到接收成功。消费者fetch消息,但会 正确处理消息,但会 保存offset。机会消息正确处理成功前一天,但会 在保存offset阶段zookeeper异常因为保存操作未能执行成功,这就因为接下来再次fetch时机会获得上次机会正确处理过的消息,这要是"at least once",因为offset那末及时的提交给zookeeper,zookeeper恢复正常还是前一天offset情况报告。

Kafka分配Replica的算法如下:

offset:每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,本身 消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息有的是另另一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识十根消息。

节点名称唯一性:多个客户端创建另另一个节点,不可以成功创建节点的客户端不能获得锁

Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表,该列表称为ISR(即in-sync Replica)。机会另另一个Follower宕机,机会落后我很多 ,Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后我很多 ”指Follower基因重组的消息落后于Leader后的条数超过预定值机会Follower超过一定时间未向Leader发送fetch请求。

一是它不能 维护与ZooKeeper的session(本身 通过ZooKeeper的Heartbeat机制来实现)。

Producer:负责发布消息到Kafka broker。

3) 同步策略

Topic:一类消息,Kafka集群不能一齐负责多个topic的收集。

一齐支持离线数据正确处理和实时数据正确处理。

http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/51374862

Consumer:消息消费者,向Kafka broker读撤除息的客户端。

浅谈分布式事务

segment file组成:由2大次责组成,分别为index file和data file,此另另一个文件一一对应,成对出現,后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.

作为另另一个消息系统,Kafka遵循了传统的土方法,取舍由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。

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。

对于Kafka而言,pull模式更要花费。pull模式可繁复broker的设计,Consumer可自主控制消费消息的带宽,一齐Consumer可以本身人控制消费土方法——即可批量消费也可逐条消费,一齐还能取舍不同的提交土方法从而实现不同的传输语义。

上图中索引文件存储极少量元数据,数据文件存储极少量消息,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。

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。但会 ,对于机会commit的消息,Kafka不可以保证它被存于多个Replica的内存中,而不可以保证它们被持久化到磁盘中,也就不可以完整篇 保证异常居于后会条消息一定能被Consumer消费。

1基本介绍和架构概览

segment文件命名规则:partion全局的第另另一个segment从0后后结束,后续每个segment文件名为上另另一个segment文件最后十根消息的offset值。数值最大为64位long大小,19位数字字符长度,那末数字用0填充。

将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序

at most once:最多一次,本身 和JMS中"非持久化"消息类似,发送一次,无论成败,将我很多 重发。消费者fetch消息,但会 保存offset,但会 正确处理消息;当client保存offset前一天,但会 在消息正确处理过程中出現了异常,因为次责消息未能继续正确处理。那末此后"未正确处理"的消息将不可以被fetch到,这要是"at most once"。

对于传统的message queue而言,一般会删除机会被消费的消息,而Kafka是我很多 删除数据的,它会把所有的数据都保留下来,每个消费者(Consumer)对每个Topic有的是另另一个offset用来表示读取到了第十几个 数据。

https://toutiao.io/posts/1008935/app_preview

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kafka在0.8版本前那末提供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又那末备份数据,数据的可用性就大大降低了。我很多 我很多 0.8后提供了Replication机制来保证Broker的failover。

Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略。

临时顺序节点:所有客户端在某个目录下创建本身人的临时顺序节点,不可以序号最小的才获得锁

https://my.oschina.net/silence88/blog/856195

2kafka事务传输的特点

通常情况报告下"at-least-once"是本身人 首选。

Consumer Group:每个Consumer属于另另一个特定的Consumer Group。

另另一个做的好处要是能快速删除无用文件,有效提高磁盘利用率。

size_t表示读取十几个 个

支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,一齐保证每个partition内的消息顺序传输。

将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上

浅谈分布式服务协调技术 Zookeeper

生产者(producer)是负责向Kafka提交数据的,Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中,它绝对我很多 丢失数据。为了优化写入带宽Kafak采用了另另一个技术,顺序写入和MMFile。

实际上,Kafka把所有的消息都存放入 另另一个另另一个的文件中,当消费者不能 数据的前一天Kafka直接把“文件”发送给消费者。当我很多 能 把整个文件发出去的前一天,Kafka通过调用Zero Copy的sendfile本身 函数,本身 函数包括:

二是Follower不能 不能及时将Leader的消息基因重组过来,不可以“落后我很多 ”。

push模式很难适应消费带宽不同的消费者,机会消息发送带宽是由broker决定的。push模式的目标是尽机会以最快带宽传递消息,但会 另另一个很容易造成Consumer来不及正确处理消息,典型的表现要是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据Consumer的消费能力以适当的带宽消费消息。

在Linux Kernal 2.2前一天出現了本身叫做“零拷贝(zero-copy)”系统调用机制,要是跳过“用户缓冲区”的拷贝,建立另另一个磁盘空间和内存空间的直接映射,数据不再基因重组到“用户态缓冲区”系统上下文切换减少2次,可以提升一倍性能。

Kafak顺序写入与数据读取

Kafka专用术语:



在Kafka文件存储中,同另另一个topic下有多个不同partition,每个partition为另另一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第另另一个partiton序号从0后后结束,序号最大值为partitions数量减1。

6push和pull的区别,顺序写入和消息读取,零拷贝机制

高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上不能做到单机支持每秒100K条消息的传输。

Kafka消息分组,消息消费原理

Segment:partition物理上由多个segment组成。

exactly once:消息只会发送一次。kafka中并那末严格的去实现(基于2阶段提交),本身人 认为本身 策略在kafka中是那末必要的。

对于Kafka而言,定义另另一个Broker有无“活着”涵盖另另一个条件:

Push vs. Pull

先基因重组到内核空间(read是系统调用,放入 了DMA,我很多 我很多 用内核空间),但会 基因重组到用户空间(1、2);从用户空间重新基因重组到内核空间(你用的socket是系统调用,我很多 我很多 它有的是本身人的内核空间),最后发送给网卡(3、4)。

out_fd作为输出(一般及时socket的句柄)

Producer在发布消息到某个Partition时,先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader,但会 无论该Topic的Replication Factor为十几个 ,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。本身 土方法上,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,该消息就被认为机会commit了,Leader将增加HW但会 向Producer发送ACK。