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釋出訂閱訊息系統--kafka的解析。

Kafka介紹:

Kafka是由Apache軟體基金會開發的一個開源流處理平臺,由ScalaJava編寫。Kafka是一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統,它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料。這種動作(網頁瀏覽,搜尋和其他使用者的行動)是在現代網路上的許多社會功能的一個關鍵因素。 這些資料通常是由於吞吐量的要求而通過處理日誌和日誌聚合來解決。 對於像Hadoop的一樣的日誌資料和離線分析系統,但又要求實時處理的限制,這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的訊息處理,也是為了通過叢集來提供實時的消費。

訊息佇列優點:

1. 解耦

在專案啟動之初來預測將來專案會碰到什麼需求,是極其困難的。訊息佇列在處理過程中間插入了一個隱含的、基於資料的介面層,兩邊的處理過程都要實現這一介面。這允許你獨立的擴充套件或修改兩邊的處理過程,只要確保它們遵守同樣的介面約束。

2. 高擴充套件性

因為訊息佇列解耦了你的處理過程,所以增大訊息入隊和處理的頻率是很容易的;只要另外增加處理過程即可。不需要改變程式碼、不需要調節引數。擴充套件就像調大電力按鈕一樣簡單。

3. 峰值處理能力

在訪問量劇增的情況下,應用仍然需要繼續發揮作用,但是這樣的突發流量並不常見;如果為以能處理這類峰值訪問為標準來投入資源隨時待命無疑是巨大的浪費。使用訊息佇列能夠使關鍵元件頂住突發的訪問壓力,而不會因為突發的超負荷的請求而完全崩潰。

4. 可恢復性

當體系的一部分元件失效,不會影響到整個系統。訊息佇列降低了程序間的耦合度,所以即使一個處理訊息的程序掛掉,加入佇列中的訊息仍然可以在系統恢復後被處理。而這種允許重試或者延後處理請求的能力通常是造就一個略感不便的使用者和一個沮喪透頂的使用者之間的區別。

5. 順序保證

在大多使用場景下,資料處理的順序都很重要。訊息佇列本來就是排序的,並且能保證資料會按照特定的順序來處理。IronMO保證訊息通過FIFO(先進先出)的順序來處理,因此訊息在佇列中的位置就是從佇列中檢索他們的位置。

6. 緩衝

在任何重要的系統中,都會有需要不同的處理時間的元素。例如,載入一張圖片比應用過濾器花費更少的時間。訊息佇列通過一個緩衝層來幫助任務最高效率的執行—寫入佇列的處理會盡可能的快速,而不受從佇列讀的預備處理的約束。該緩衝有助於控制和優化資料流經過系統的速度。

7. 送達保證

訊息佇列提供的冗餘機制保證了訊息能被實際的處理,只要一個程序讀取了該佇列即可。在此基礎上,IronMQ提供了一個”只送達一次”保證。無論有多少程序在從佇列中領取資料,每一個訊息只能被處理一次。這之所以成為可能,是因為獲取一個訊息只是”預定”了這個訊息,暫時把它移出了佇列。除非客戶端明確的表示已經處理完了這個訊息,否則這個訊息會被放回佇列中去,在一段可配置的時間之後可再次被處理。

8. 非同步通訊

很多時候,你不想也不需要立即處理訊息。訊息佇列提供了非同步處理機制,允許你把一個訊息放入佇列,但並不立即處理它。你想向佇列中放入多少訊息就放多少,然後在你樂意的時候再去處理它們。

常用訊息佇列對比:

RabbitMQ

RabbitMQ是使用Erlang編寫的一個開源的訊息佇列,本身支援很多的協議:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量級,更適合於企業級的開發。同時實現了Broker構架,這意味著訊息在傳送給客戶端時先在中心佇列排隊。對路由,負載均衡或者資料持久化都有很好的支援。

Redis

Redis是一個基於Key-Value對的NoSQL資料庫,開發維護很活躍。雖然它是一個Key-Value資料庫儲存系統,但它本身支援MQ功能,所以完全可以當做一個輕量級的佇列服務來使用。對於RabbitMQ和Redis的入隊和出隊操作,各執行100萬次,每10萬次記錄一次執行時間。測試資料分為128Bytes、512Bytes、1K和10K四個不同大小的資料。實驗表明:入隊時,當資料比較小時Redis的效能要高於RabbitMQ,而如果資料大小超過了10K,Redis則慢的無法忍受;出隊時,無論資料大小,Redis都表現出非常好的效能,而RabbitMQ的出隊效能則遠低於Redis。

ActiveMQ

ActiveMQ是Apache下的一個子專案。 類似於ZeroMQ,它能夠以代理人和點對點的技術實現佇列。同時類似於RabbitMQ,它少量程式碼就可以高效地實現高階應用場景。

Kafka/jafka

Kafka是Apache下的一個子專案,是一個高效能跨語言分散式釋出/訂閱訊息佇列系統,而Jafka是在Kafka之上孵化而來的,即Kafka的一個升級版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系統開銷下進行訊息持久化;高吞吐,在一臺普通的伺服器上既可以達到10W/s的吞吐速率;完全的分散式系統,Broker、Producer、Consumer都原生自動支援分散式,自動實現複雜均衡;支援Hadoop資料並行載入,對於像Hadoop的一樣的日誌資料和離線分析系統,但又要求實時處理的限制,這是一個可行的解決方案。Kafka通過Hadoop的並行載入機制來統一了線上和離線的訊息處理。Apache Kafka相對於ActiveMQ是一個非常輕量級的訊息系統,除了效能非常好之外,還是一個工作良好的分散式系統。

Kafka和其他主流分散式訊息系統的對比

Kafka基本概念解析

Broker

Kafka叢集包含一個或多個伺服器,這種伺服器被稱為broker。

Topic

每條釋出到Kafka叢集的訊息都有一個類別,這個類別被稱為topic。(物理上不同topic的訊息分開儲存,邏輯上一個topic的訊息雖然保存於一個或多個broker上但使用者只需指定訊息的topic即可生產或消費資料而不必關心資料存於何處)

Partition

parition是物理上的概念,每個topic包含一個或多個partition,建立topic時可指定parition數量。每個partition對應於一個資料夾,該資料夾下儲存該partition的資料和索引檔案。

Product

負責釋出訊息到Kafka broker。

Consumer

消費訊息。每個consumer屬於一個特定的consuer group(可為每個consumer指定group name,若不指定group name則屬於預設的group)。使用consumer high level API時,同一topic的一條訊息只能被同一個consumer group內的一個consumer消費,但多個consumer group可同時消費這一訊息。

push-and-pull

Kafka中的Producer和consumer採用的是push-and-pull模式,即Producer只管向broker push訊息,consumer只管從broker pull訊息,兩者對訊息的生產和消費是非同步的。

push模式:push模式的目標是儘可能以最快速度傳遞訊息,但是這樣很容易造成consumer來不及處理訊息,典型的表現就是拒絕服務以及網路擁塞。

pull模式:pull模式則可以根據consumer的消費能力以適當的速率消費訊息。

Topic&Partition

Kafka的broker端支援訊息分割槽,Producer可以決定把訊息發到哪個分割槽,在一個分割槽中訊息的順序就是Producer傳送訊息的順序,一個主題中可以有多個分割槽。Topic在邏輯上可以被認為是一個在的queue,每條消費都必須指定它的topic,可以簡單理解為必須指明把這條訊息放進哪個queue裡。為了使得Kafka的吞吐率可以水平擴充套件,物理上把topic分成一個或多個partition,每個partition在物理上對應一個資料夾,該資料夾下儲存這個partition的所有訊息和索引檔案。

Kafka安裝配置

環境:
    Linux版本:Ubuntu 16.04.3 LTS
    JDK版本:java version "1.8.0_25"
    zookeeper版本:zookeeper-3.3.6
    kafka版本:kafka_2.10-0.9.0.1.tgz

server.properties中所有配置引數說明

引數

說明(解釋)

broker.id =0

每一個broker在叢集中的唯一表示,要求是正數。當該伺服器的IP地址發生改變時,broker.id沒有變化,則不會影響consumers的訊息情況

log.dirs=/data/kafka-logs

kafka資料的存放地址,多個地址的話用逗號分割,多個目錄分佈在不同磁碟上可以提高讀寫效能  /data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2

port =9092

broker server服務埠

message.max.bytes =6525000

表示訊息體的最大大小,單位是位元組

num.network.threads =4

broker處理訊息的最大執行緒數,一般情況下數量為cpu核數

num.io.threads =8

broker處理磁碟IO的執行緒數,數值為cpu核數2倍

background.threads =4

一些後臺任務處理的執行緒數,例如過期訊息檔案的刪除等,一般情況下不需要去做修改

queued.max.requests =500

等待IO執行緒處理的請求佇列最大數,若是等待IO的請求超過這個數值,那麼會停止接受外部訊息,應該是一種自我保護機制。

host.name

broker的主機地址,若是設定了,那麼會繫結到這個地址上,若是沒有,會繫結到所有的介面上,並將其中之一發送到ZK,一般不設定

socket.send.buffer.bytes=100*1024

socket的傳送緩衝區,socket的調優引數SO_SNDBUFF

socket.receive.buffer.bytes =100*1024

socket的接受緩衝區,socket的調優引數SO_RCVBUFF

socket.request.max.bytes =100*1024*1024

socket請求的最大數值,防止serverOOM,message.max.bytes必然要小於socket.request.max.bytes,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.segment.bytes =1024*1024*1024

topic的分割槽是以一堆segment檔案儲存的,這個控制每個segment的大小,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.roll.hours =24*7

這個引數會在日誌segment沒有達到log.segment.bytes設定的大小,也會強制新建一個segment會被 topic建立時的指定引數覆蓋

log.cleanup.policy = delete

日誌清理策略選擇有:delete和compact主要針對過期資料的處理,或是日誌檔案達到限制的額度,會被 topic建立時的指定引數覆蓋

log.retention.minutes=300

log.retention.hours=24

資料檔案保留多長時間, 儲存的最大時間超過這個時間會根據log.cleanup.policy設定資料清除策略

log.retention.bytes和log.retention.minutes或log.retention.hours任意一個達到要求,都會執行刪除有2刪除資料檔案方式:按照檔案大小刪除:log.retention.bytes按照2中不同時間粒度刪除:分別為分鐘,小時

log.retention.bytes=-1

topic每個分割槽的最大檔案大小,一個topic的大小限制 = 分割槽數*log.retention.bytes。-1沒有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求,都會執行刪除,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.retention.check.interval.ms=5minutes

檔案大小檢查的週期時間,是否處罰 log.cleanup.policy中設定的策略

log.cleaner.enable=false

是否開啟日誌清理

log.cleaner.threads = 2

日誌清理執行的執行緒數

log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None

日誌清理時候處理的最大大小

log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024

日誌清理去重時候的快取空間,在空間允許的情況下,越大越好

log.cleaner.io.buffer.size=512*1024

日誌清理時候用到的IO塊大小一般不需要修改

log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9

日誌清理中hash表的擴大因子一般不需要修改

log.cleaner.backoff.ms =15000

檢查是否處罰日誌清理的間隔

log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5

日誌清理的頻率控制,越大意味著更高效的清理,同時會存在一些空間上的浪費,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.cleaner.delete.retention.ms =1day

對於壓縮的日誌保留的最長時間,也是客戶端消費訊息的最長時間,同log.retention.minutes的區別在於一個控制未壓縮資料,一個控制壓縮後的資料。會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.index.size.max.bytes =10*1024*1024

對於segment日誌的索引檔案大小限制,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.index.interval.bytes =4096

當執行一個fetch操作後,需要一定的空間來掃描最近的offset大小,設定越大,代表掃描速度越快,但是也更好記憶體,一般情況下不需要搭理這個引數

log.flush.interval.messages=None

例如log.flush.interval.messages=1000

表示每當訊息記錄數達到1000時flush一次資料到磁碟

log檔案”sync”到磁碟之前累積的訊息條數,因為磁碟IO操作是一個慢操作,但又是一個”資料可靠性"的必要手段,所以此引數的設定,需要在"資料可靠性"與"效能"之間做必要的權衡.如果此值過大,將會導致每次"fsync"的時間較長(IO阻塞),如果此值過小,將會導致"fsync"的次數較多,這也意味著整體的client請求有一定的延遲.物理server故障,將會導致沒有fsync的訊息丟失.

log.flush.scheduler.interval.ms =3000

檢查是否需要固化到硬碟的時間間隔

log.flush.interval.ms = None

例如:log.flush.interval.ms=1000

表示每間隔1000毫秒flush一次資料到磁碟

僅僅通過interval來控制訊息的磁碟寫入時機,是不足的.此引數用於控制"fsync"的時間間隔,如果訊息量始終沒有達到閥值,但是離上一次磁碟同步的時間間隔達到閥值,也將觸發.

log.delete.delay.ms =60000

檔案在索引中清除後保留的時間一般不需要去修改

log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000

控制上次固化硬碟的時間點,以便於資料恢復一般不需要去修改

auto.create.topics.enable =true

是否允許自動建立topic,若是false,就需要通過命令建立topic

default.replication.factor =1

是否允許自動建立topic,若是false,就需要通過命令建立topic

num.partitions =1

每個topic的分割槽個數,若是在topic建立時候沒有指定的話會被topic建立時的指定引數覆蓋

以下是kafka中Leader,replicas配置引數

controller.socket.timeout.ms =30000

partition leader與replicas之間通訊時,socket的超時時間

controller.message.queue.size=10

partition leader與replicas資料同步時,訊息的佇列尺寸

replica.lag.time.max.ms =10000

replicas響應partition leader的最長等待時間,若是超過這個時間,就將replicas列入ISR(in-sync replicas),並認為它是死的,不會再加入管理中

replica.lag.max.messages =4000

如果follower落後與leader太多,將會認為此follower[或者說partition relicas]已經失效

##通常,在follower與leader通訊時,因為網路延遲或者連結斷開,總會導致replicas中訊息同步滯後

##如果訊息之後太多,leader將認為此follower網路延遲較大或者訊息吞吐能力有限,將會把此replicas遷移

##到其他follower中.

##在broker數量較少,或者網路不足的環境中,建議提高此值.

replica.socket.timeout.ms=30*1000

follower與leader之間的socket超時時間

replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024

leader複製時候的socket快取大小

replica.fetch.max.bytes =1024*1024

replicas每次獲取資料的最大大小

replica.fetch.wait.max.ms =500

replicas同leader之間通訊的最大等待時間,失敗了會重試

replica.fetch.min.bytes =1

fetch的最小資料尺寸,如果leader中尚未同步的資料不足此值,將會阻塞,直到滿足條件

num.replica.fetchers=1

leader進行復制的執行緒數,增大這個數值會增加follower的IO

replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000

每個replica檢查是否將最高水位進行固化的頻率

controlled.shutdown.enable =false

是否允許控制器關閉broker ,若是設定為true,會關閉所有在這個broker上的leader,並轉移到其他broker

controlled.shutdown.max.retries =3

控制器關閉的嘗試次數

controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000

每次關閉嘗試的時間間隔

leader.imbalance.per.broker.percentage =10

leader的不平衡比例,若是超過這個數值,會對分割槽進行重新的平衡

leader.imbalance.check.interval.seconds =300

檢查leader是否不平衡的時間間隔

offset.metadata.max.bytes

客戶端保留offset資訊的最大空間大小

kafka中zookeeper引數配置

zookeeper.connect = localhost:2181

zookeeper叢集的地址,可以是多個,多個之間用逗號分割hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3

zookeeper.session.timeout.ms=6000

ZooKeeper的最大超時時間,就是心跳的間隔,若是沒有反映,那麼認為已經死了,不易過大

zookeeper.connection.timeout.ms =6000

ZooKeeper的連線超時時間

zookeeper.sync.time.ms =2000

ZooKeeper叢集中leader和follower之間的同步實際那

常見命令

啟動zookeeper:

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

啟動kafka服務端:

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

建立topic:

./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

【這個topic叫test,2181是zookeeper預設的埠號,partition是topic裡面的分割槽數,replication】

檢視建立主題:

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

producer生產資料:

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

consumer來接收資料:

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test--from-beginning