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Kafka 架构设计的任督二脉
2021-10-13 16:16:28

以下文章来源于武哥漫谈IT ,作者骆俊武  
这篇文章将带着大家参透:到底什么是 Kafka 架构设计的任督二脉?
把握住了这个关键点,我相信你将能更好地理解 Kafka 的架构设计,进而顺藤摸瓜地掌握 Kafka 的核心技术方案。

废话不多说了,开始发车。

 1. Kafka 的技术难点究竟在哪?  

前一篇文章《扒开 Kafka 的神秘面纱》 交代了两个关键信息:
1、Kafka 为实时日志流而生,要处理的并发和数据量非常大。可见,Kafka 本身就是一个高并发系统,它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战:高性能、高可用和高扩展。
2、为了简化实现的复杂度,Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型:它将所有消息进行了持久化存储,让消费者自己各取所需,想取哪个消息,想什么时候取都行,只需要传递一个消息的 offset 进行拉取即可。
最终 Kafka 将自己退化成了一个「存储系统」。因此,海量消息的存储问题就是 Kafka 架构设计中的最大技术难点。

2. Kafka 架构设计的任督二脉  

下面我们再接着分析下:Kafka 究竟是如何解决存储问题的?
面对海量数据,单机的存储容量和读写性能肯定有限,大家很容易想到一种存储方案:对数据进行分片存储这种方案在我们实际工作中也非常常见:
1、比如数据库设计中,当单表的数据量达到几千万或者上亿时,我们会将它拆分成多个库或者多张表。
2、比如缓存设计中,当单个 Redis 实例的数据量达到几十个 G 引发性能瓶颈时,我们会将单机架构改成分片集群架构。
类似的拆分思想在 HDFS、ElasticSearch 等中间件中都能看到。
Kafka 也不例外,它同样采用了这种水平拆分方案。在 Kafka 的术语中,拆分后的数据子集叫做 Partition(分区),各个分区的数据合集即全量数据。
我们再来看下 Kafka 中的 Partition 具体是如何工作的?举一个很形象的例子,如果我们把Kafka类比成「高速公路」
1、当大家听到京广高速的时候,知道这是一条从北京到广州的高速路,这是逻辑上的叫法,可以理解成 Kafka 中的 Topic(主题)
2、一条高速路通常会有多个车道进行分流,每个车道上的车都是通往一个目的地的(属于同一个Topic),这里所说的车道便是 Partition。
这样,一条消息的流转路径就如下图所示,先走主题路由,然后走分区路由,最终决定这条消息该发往哪个分区。
其中分区路由可以简单理解成一个 Hash 函数,生产者在发送消息时,完全可以自定义这个函数来决定分区规则。如果分区规则设定合理,所有消息将均匀地分配到不同的分区中。
通过这样两层关系,最终在 Topic 之下,就有了一个新的划分单位:Partition。先通过 Topic 对消息进行逻辑分类,然后通过 Partition 进一步做物理分片,最终多个 Partition 又会均匀地分布在集群中的每台机器上,从而很好地解决了存储的扩展性问题。

因此,Partition 是 Kafka 最基本的部署单元。本文之所以将 Partition 称作 Kafka 架构设计的任督二脉,基于下面两点原因:

1、Partition 是存储的关键所在,MQ「一发一存一消费」的核心流程必然围绕它展开。

2、Kafka 高并发设计中最难的三高问题都能和 Partition 关联起来。

因此,以 Partition 作为根,能很自然地联想出 Kafka 架构设计中的各个知识点,形成可靠的知识体系。
下面,请大家继续跟着我的思路,以 Partition 为线索,对 Kafka 的宏观架构进行解析。

3. Kafka的宏观架构设计  

接下来,我们再看看 Partition 的分布式能力究竟是如何实现的?它又是怎么和 Kafka 的整体架构关联起来的?
前面讲过 Partition 是 Topic 之下的一个划分单位,它是 Kafka 最基本的部署单元,它将决定 Kafka 集群的组织方式。

假设现在有两个 Topic,每个 Topic 都设置了两个 Partition,如果 Kafka 集群是两台机器,部署架构将会是下面这样:

可以看到:同一个 Topic 的两个 Partition 分布在不同的消息服务器上,能做到消息的分布式存储了。但是对于 Kafka 这个高并发系统来说,仅存储可扩展还不够,消息的拉取也必须并行才行,否则会遇到极大的性能瓶颈。
那我们再看看消费端,它又是如何跟 Partition 结合并做到并行处理的?

从消费者来看,首先要满足两个基本诉求:

1、广播消费能力:同一个 Topic 可以被多个消费者订阅,一条消息能够被消费多次。

2、集群消费能力:当消费者本身也是集群时,每一条消息只能分发给集群中的一个消费者进行处理。

为了满足这两点要求,Kafka 引出了消费组的概念,每个消费者都有一个对应的消费组,组间进行广播消费,组内进行集群消费。此外,Kafka 还限定了:每个 Partition 只能由消费组中的一个消费者进行消费。

最终的消费关系如下图所示:假设主题 A 共有 4 个分区,消费组 2 只有两个消费者,最终这两个消费组将平分整个负载,各自消费两个分区的消息。

如果要加快消息的处理速度,该如何做呢?也很简单,向消费组 2 中增加新的消费者即可,Kafka 将以 Partition 为单位重新做负载均衡。当增加到 4 个消费者时,每个消费者仅需处理 1 个 Partition,处理速度将提升两倍。
到这里,存储可扩展、消息并行处理这两个难题都解决了。但是高并发架构设计上,还遗留了一个很重要的问题:那就是高可用设计。
在 Kafka 集群中,每台机器都存储了一些 Partition,一旦某台机器宕机,上面的数据不就丢失了吗?
此时,你一定会想到对消息进行持久化存储,但是持久化只能解决一部分问题,它只能确保机器重启后,历史数据不丢失。但在机器恢复之前,这部分数据将一直无法访问。这对于高并发系统来说,是无法忍受的。
所以 Kafka 必须具备故障转移能力才行,当某台机器宕机后仍然能保证服务可用。
如果大家去分析任何一个高可靠的分布式系统,比如 ElasticSearch、Redis Cluster,其实它们都有一套多副本的冗余机制。
没错,Kafka 正是通过 Partition 的多副本机制解决了高可用问题。在 Kafka 集群中,每个 Partition 都有多个副本,同一分区的不同副本中保存的是相同的消息。
副本之间是 “一主多从” 的关系,其中 leader 副本负责读写请求,follower 副本只负责和 leader 副本同步消息,当 leader 副本发生故障时,它才有机会被选举成新的 leader 副本并对外提供服务,否则一直是待命状态。
现在,我假设 Kafka 集群中有 4 台服务器,主题 A 和主题 B 都有两个 Partition,且每个 Partition 各有两个副本,那最终的多副本架构将如下图所示:
很显然,这个集群中任何一台机器宕机,都不会影响 Kafka 的可用性,数据仍然是完整的。
理解了上面这些内容,最后我们再反过来看下 Kafka 的整体架构:
1、Producer:生产者,负责创建消息,然后投递到 Kafka 集群中,投递时需要指定消息所属的 Topic,同时确定好发往哪个 Partition。
2、Consumer:消费者,会根据它所订阅的 Topic 以及所属的消费组,决定从哪些 Partition 中拉取消息。
3、Broker:消息服务器,可水平扩展,负责分区管理、消息的持久化、故障自动转移等。
4、Zookeeper:负责集群的元数据管理等功能,比如集群中有哪些 broker 节点以及 Topic,每个 Topic 又有哪些 Partition 等。
很显然,在 Kafka 整体架构中,Partition 是发送消息、存储消息、消费消息的纽带。吃透了它,再去理解整体架构,脉络会更加清晰。

4. 写在最后  

本文以 Partition 为切入点,从宏观角度解析了 Kafka 的整体架构,再简单总结下本文的内容:
1、Kafka 通过巧妙的模型设计,将自己退化成一个海量消息的存储系统。
2、为了解决存储的扩展性问题,Kafka 对数据进行了水平拆分,引出了 Partition(分区),这是 Kafka 部署的基本单元,同时也是 Kafka 并发处理的最小粒度。
3、对于一个高并发系统来说,还需要做到高可用,Kafka 通过 Partition 的多副本冗余机制进行故障转移,确保了高可靠。
希望这篇文章能让大家摆脱死记硬背的模式,先找到一个支点,再去推敲 Kafka 架构设计的来龙去脉,知其所以然。
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Kafka
创建时间:2020-05-22 09:55:12
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。
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