大数据开发之Kafka生产过程的分析

1 Kafka生产过程分析

1.1 写入方式

producer采用推(push)模式将消息发布到broker,每条消息都被追加(append)到分区(patition)中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障kafka吞吐率)。

1.2 分区(Partition)

消息发送时都被发送到一个topic,其本质就是一个目录,而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成,其组织结构如下图所示:

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我们可以看到,每个Partition中的消息都是有序的,生产的消息被不断追加到Partition log上,其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。

1)分区的原因

(1)方便在集群中扩展,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又可以有多个Partition组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;

(2)可以提高并发,因为可以以Partition为单位读写了。

2)分区的原则

(1)指定了patition,则直接使用;

(2)未指定patition但指定key,通过对key的value进行hash出一个patition;

(3)patition和key都未指定,使用轮询选出一个patition。

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1.3 副本(Replication)

同一个partition可能会有多个replication(对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N)。没有replication的情况下,一旦broker 宕机,其上所有 patition 的数据都不可被消费,同时producer也不能再将数据存于其上的patition。引入replication之后,同一个partition可能会有多个replication,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replication作为follower从leader 中复制数据。

1.4 写入流程

 producer写入消息流程如下:

大数据开发之Kafka生产过程的分析

1)producer先从broker-list节点找到该partition的leader

2)producer将消息发送给该leader

3)leader将消息写入本地log

4)followers从leader pull消息,写入本地log后向leader发送ACK

5)leader收到所有ISR中的replication的ACK后,增加HW(high watermark,最后commit 的offset)并向producer发送ACK

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