大白话 + 13 张图解 Kafka

2020-05-22 00:00:00 数据 线程 分区 消费 消费者

  • 前言
  • 一、Kafka基础
    • 消息系统的作用
    • 1.Topic 主题
    • 2.Partition 分区
    • 3.Producer - 生产者
    • 4.Consumer - 消费者
    • 5.Message - 消息
  • 二、kafka的集群架构
    • Replica - 副本
    • Consumer Group - 消费者组
    • Controller
    • kafka和zookeeper如何配合工作
  • 加餐时间
    • 1.Kafka性能好在什么地方？
    • 2.日志分段存储
    • 3.Kafka的网络设计
  • finally
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前言

应大部分的小伙伴的要求，在Yarn之前先来一个kafka的小插曲，轻松愉快。

一、Kafka基础

消息系统的作用

应该大部份小伙伴都清楚，用机油装箱举个例子



所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。

引入一个场景，我们知道中国移动，中国联通，中国电信的日志处理，是交给外包去做大数据分析的，假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析。



按照刚刚前面提到的消息系统的作用，我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存 ，且仅仅是起到了缓存的作用 而并不是真正的缓存，数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存。

1.Topic 主题

kafka学习了数据库里面的设计，在里面设计了topic（主题），这个东西类似于关系型数据库的表



此时我需要获取中国移动的数据，那就直接监听TopicA即可

2.Partition 分区

kafka还有一个概念叫Partition（分区），分区具体在服务器上面表现起初就是一个目录，一个主题下面有多个分区，这些分区会存储到不同的服务器上面，或者说，其实就是在不同的主机上建了不同的目录。这些分区主要的信息就存在了.log文件里面。跟数据库里面的分区差不多，是为了提高性能。



至于为什么提高了性能，很简单，多个分区多个线程，多个线程并行处理肯定会比单线程好得多

Topic和partition像是HBASE里的table和region的概念，table只是一个逻辑上的概念，真正存储数据的是region，这些region会分布式地存储在各个服务器上面，对应于kafka，也是一样，Topic也是逻辑概念 ，而partition就是分布式存储单元。这个设计是保证了海量数据处理的基础。我们可以对比一下，如果HDFS没有block的设计，一个100T的文件也只能单独放在一个服务器上面，那就直接占满整个服务器了，引入block后，大文件可以分散存储在不同的服务器上。

注意：1.分区会有单点故障问题，所以我们会为每个分区设置副本数

2.分区的编号是从0开始的

3.Producer - 生产者

往消息系统里面发送数据的就是生产者



4.Consumer - 消费者

从kafka里读取数据的就是消费者



5.Message - 消息

kafka里面的我们处理的数据叫做消息

二、kafka的集群架构

创建一个TopicA的主题，3个分区分别存储在不同的服务器，也就是broker下面。Topic是一个逻辑上的概念 ，并不能直接在图中把Topic的相关单元画出



需要注意：kafka在0.8版本以前是没有副本机制的，所以在面对服务器宕机的突发情况时会丢失数据，所以尽量避免使用这个版本之前的kafka

Replica - 副本

kafka中的partition为了保证数据安全，所以每个partition可以设置多个副本。

此时我们对分区0,1,2分别设置3个副本（其实设置两个副本是比较合适的）



而且其实每个副本都是有角色之分的，它们会选取一个副本作为leader，而其余的作为follower，我们的生产者在发送数据的时候，是直接发送到leader partition里面 ，然后follower partition会去leader那里自行同步数据，消费者消费数据的时候，也是从leader那去消费数据的 。



Consumer Group - 消费者组

我们在消费数据时会在代码里面指定一个group.id,这个id代表的是消费组的名字，而且这个group.id就算不设置，系统也会默认设置

conf.setProperty("group.id","tellYourDream")

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