《Kafka 官方文档》 介绍

原文链接   译者:qlcode

介绍

Apache Kafka™ 是 一个分布式数据流平台. 这意味什么呢?

我们认为一个数据流平台有三种能力:

  1. 它让你发布和订阅数据流. 在这方面他与消息队列或企业级消息系统很像.
  2. 它让你具有很强容灾性的存储数据流.
  3. 它让你及时的处理数据流.

那么Kafka适合做什么呢? 它通常被使用在两大类应用中:

  1. 搭建可以使数据在系统或应用之间流动的实时数据流管道(pipelines)
  2. 搭建可以针对流数据实行实时转换或作出相应反应的数据流应用

为了了解Kafka具体如何实现这些功能, 我们来从底层开始,探索一下Kafka的功能。 首先讲几个概念:

  • Kafka是作为集群,运行在一台或多台服务器上的.
  • Kafka集群用主题(topics)来分类别储存数据流(records).
  • 每个记录(record)由一个键(key),一个值(value)和一个时间戳(timestamp)组成

Kafka有4个核心APIs:

  • Producer API负责生产数据流,允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题(topics).
  • Consumer API负责使用数据流,允许应用程序订阅一个或多个主题并处理为其生成的数据流.
  • Streams API负责处理或转化数据流,允许应用程序充当数据流处理器的角色, 处理来自一个或多个主题的输入数据流,并产生输出数据流到一个或多个输出主题,一次来有效地将输入流转换成输出流.
  • Connector API负责将数据流与其他应用或系统结合,允许搭建建和运行可重复使用的生产者或消费者,将Kafka数据主题与现有应用程序或数据系统相连接的。 例如,关系数据库的连接器可能会将表的每个更改的事件,都捕获为一个数据流.

Kafka的客户端和服务器之间的通信是用一种简单,高性能,语言独立的TCP协议实现的. 此协议是版本化的并保持与旧版本的向后兼容性. 我们为Kafka提供了一个Java客户端, 但也支持很多其他语言的客户端.

主题(Topics)与日志(Logs)

作为Kafka对数据提供的核心抽象,我们先来深度探究一下主题(topic)这个概念 主题是发布的数据流的类别或名称。主题在Kafka中,总是支持多订阅者的; 也就是说,主题可以有零个,一个或多个消费者订阅写到相应主题的数据. 对应每一个主题,Kafka集群会维护像一个如下这样的分区的日志: 每个分区都是是一个有序的,不可变的,并且不断被附加的记录序列,—也就是一个结构化提交日志(commit log).为了保证唯一标性识分区中的每个数据记录,分区中的记录每个都会被分配一个一个叫做偏移(offset)顺序的ID号. 通过一个可配置的保留期,Kafka集群会保留所有被发布的数据,不管它们是不是已经被消费者处理. 例如,如果保留期设置为两天,则在发布记录后的两天内,数据都可以被消费,之后它将被丢弃以释放空间。 卡夫卡的性能是不为因为数据量大小而受影响的,因此长时间存储数据并不成问题。 事实上,在每个消费者上保留的唯一元数据是消费者在日志中的偏移位置。这个偏移由消费者控制:通常消费者会在读取记录时线性地提高其偏移值(offset++),但实际上,由于偏移位置由消费者控制,它可以以任何顺序来处理数据记录。 例如,消费者可以重置为较旧的偏移量以重新处理来自过去的数据,或者跳过之前的记录,并从“现在”开始消费。 这种特征的组合意味着卡夫卡消费者非常轻量级 — 随意的开启和关闭并不会对其他的消费者有大的影响。例如,您可以使用我们的命令行工具tail来查看任何主题的内容,而无需更改任何现有消费者所消耗的内容。 日志中的分区有几个目的。 首先,它保证日志的扩展性,主题的大小不受单个服务器大小的限制。每个单独的分区大小必须小于托管它的服务器磁盘大小,但主题可能有很多分区,因此它可以处理任意数量的海量数据。第二,它可以作为并行处理的单位 — 这个我们等下再多谈.

数据的分配(Distribution)

在Kafka集群中,不同分区日志的分布在相应的不同的服务器节点上,每个服务器节点处理自己分区对应的数据和请求。每个分区都会被复制备份到几个(可配置)服务器节点,以实现容错容灾。 分布在不同节点的同一个分区都会有一个服务器节点作为领导者(”leader”)和0个或者多个跟随者(”followers”). 分区的领导者会处理所有的读和写请求,而跟随者只会被动的复制领导者.如果leader挂了, 一个follower会自动变成leader。每个服务器都会作为其一些分区的领导者,但同时也可能作为其他分分区的跟随者,Kafka以此来实现在集群内的负载平衡。

生产者

生产者将数据发布到他们选择的主题。 生产者负责选择要吧数据分配给主题中哪个分区。这可以通过循环方式(round-robin)简单地平衡负载,或者可以根据某些语义分区(例如基于数据中的某些关键字)来完成。我们等一下就来讨论分区的使用!

消费者

消费者们使用消费群组名称来标注自己,几个消费者共享一个组群名,每一个发布到主题的数据会被传递到每个消费者群组中的一个消费者实例。 消费者实例可以在不同的进程中或不同的机器上。 如果所有的消费者实例具有相同的消费者组,则记录将在所有的消费者实例上有效地负载平衡,每个数据只发到了一个消费者 如果所有的消费者实例都有不同的消费者群体,那么每个记录将被广播给所有的消费者进程,每个数据都发到了所有的消费者。 如上图,一个两个服务器节点的Kafka集群, 托管着4个分区(P0-P3),分为两个消费者群. 消费者群A有2个消费者实例,消费者群B有4个. 然而,更常见的是,我们发现主题具有少量的消费者群,每个消费者群代表一个“逻辑订户”。每个组由许多消费者实例组成,保证可扩展性和容错能力。这可以说是“发布-订阅”语义,但用户是一组消费者而不是单个进程。 在Kafka中实现消费的方式,是通过将日志中的分区均分到消费者实例上,以便每个实例在任何时间都是“相应大小的一块”分区的唯一消费者。维护消费者组成员资格的过程,由卡夫卡协议动态处理。 如果新的实例加入组,他们将从组中的其他成员接管一些分区; 如果一个实例消失,其分区将被分发到剩余的实例。 Kafka仅提供单个分区内的记录的顺序,而不是主题中的不同分区之间的总顺序。 每个分区排序结合按键分区,足以满足大多数应用程序的需求。 但是,如果您需要使用总顺序,则可以通过仅具有一个分区的主题来实现,尽管这仅意味着每个消费者组只有一个消费者进程。

保证

在高可用的Kafka集群中,我们有如下的保证:

  • 生产者发送到特定主题分区的消息将按照发送的顺序进行追加。 也就是说,如果记录M1由与记录M2相同的制造者发送,并且首先发送M1,则M1将具有比M2更低的偏移并且在日志中较早出现。
  • 消费者实例观察到数据的顺序,与它们存储在日志中的顺序一致。
  • 对于具有复制因子N的主题,我们将容忍最多N-1个服务器故障,而不会丢失提交到日志的任何记录。

更多有关这些“保证”的细节会在有关设计的文档中。

Kafka作为消息系统

Kafka的数据流概念与传统的企业消息系统相比如何? 消息系统传统上有两种模式: 队列发布-订阅. 在队列中,消费者池可以从服务器读取,每条记录都转到其中一个; 在发布订阅中,记录将广播给所有消费者。 这两个模型中的每一个都有优点和缺点。 排队的优点是它允许您在多个消费者实例上分配数据处理,从而可以扩展您的处理。 不幸的是,队列支持多用户,一旦一个进程读取数据就没有了。 发布订阅允许您将数据广播到多个进程,但无法缩放和扩容,因为每个消息都发送给每个订阅用户。 卡夫卡消费群体概念概括了这两个概念。 与队列一样,消费者组允许您通过一系列进程(消费者组的成员)来划分处理。 与发布订阅一样,Kafka允许您将消息广播到多个消费者组。 Kafka模型的优点是,每个主题都具有这两个属性,它可以进行缩放处理,也是多用户的,没有必要选择一个而放弃另一个。 卡夫卡也比传统的消息系统有更强大的消息次序保证。 传统队列在服务器上保存顺序的记录,如果多个消费者从队列中消费,则服务器按照存储顺序输出记录。 然而,虽然服务器按顺序输出记录,但是记录被异步传递给消费者,所以它们可能会在不同的消费者处按不确定的顺序到达。 这意味着在并行消耗的情况下,记录的排序丢失。 消息传递系统通常通过使“唯一消费者”的概念只能让一个进程从队列中消费,但这当然意味着处理中没有并行性。 卡夫卡做得更好。通过分区,在一个主题之内的并行处理,Kafka能够在消费者流程池中,即提供排序保证,也负载平衡。这是通过将主题中的分区分配给消费者组中的消费者来实现的,以便每一个分区由组中的一个消费者使用。 通过这样做,我们确保消费者是该分区的唯一读者,并按顺序消耗数据。 由于有许多分区,这仍然平衡了许多消费者实例的负载。 但是请注意,消费者组中的消费者实例个数不能超过分区的个数。

Kafka作为存储系统

任何允许发布消息,解耦使用消息的消息队列,都在本质上充当传输中途消息的存储系统。 卡夫卡的不同之处在于它是一个很好的存储系统。 写入Kafka的数据写入磁盘并进行复制以进行容错。 Kafka允许生产者等待写入完成的确认,这样在数据完全复制之前,写入是未完成的,并且即使写入服务器失败,也保证持久写入。 Kafka的磁盘结构使用可以很好的扩容,无论您在服务器上是否有50KB或50TB的持久数据,Kafka都能保持稳定的性能。 由于对存储花费了很多精力,并允许客户端控制其读取位置,您可以将Kafka视为,专用于高性能,低延迟的日志存储复制和传播的专用分布式文件系统。

Kafka用于流数据处理

仅读取,写入和存储数据流是不够的,Kafka的目的是实现流的实时处理。 在Kafka中,流处理器的定义是:任何从输入主题接收数据流,对此输入执行一些处理,并生成持续的数据流道输出主题的组件。 例如,零售应用程序可能会收到销售和出货的输入流,并输出根据该数据计算的重新排序和价格调整的输出流。 当然我们也可以直接用producer and consumer APIs在做简单的出列. 然而对于更复杂的转换,Kafka提供了一个完全集成的Streams API。这允许我们构建应用程序进行更复杂的运算,或者聚合,或将流连接在一起。 该设施有助于解决这种类型的应用程序面临的困难问题:处理无序数据,重新处理输入作为代码更改,执行有状态计算等。 Stream API基于Kafka提供的核心原语构建:它使用生产者和消费者API进行输入,使用Kafka进行有状态存储,并在流处理器实例之间使用相同的组机制来实现容错。

放在一起,综上所述

消息系统,数据存储和流处理的这种组合似乎是不寻常的,但是这些特性对于Kafka作为流媒体平台的角色至关重要。 像HDFS这样的分布式文件系统允许存储用于批处理的静态文件。 本质上,这样的系统允许存储和处理来自过去的历史数据。 传统的企业邮消息系统允许处理将在您订阅之后到达的未来消息。 以这种方式构建的应用程序在未来数据到达时即使处理。 Kafka结合了这两种功能,这种组合对于Kafka作为流应用程序和流数据管道平台来说至关重要。 通过组合存储和低延迟订阅,流式应用程序可以以相同的方式处理过去和未来的数据。 这是一个单一的应用程序可以处理历史记录数据,而不是在到达最后一个记录时结束,它可以随着将来的数据到达而继续处理。 这是一个广泛的流处理概念,其中包含批处理以及消息驱动应用程序。 同样,对于流数据流水线,订阅到实时事件的组合使得可以使用Kafka进行非常低延迟的管道传输; 可靠地存储数据的能力使得可以将其用于必须保证数据传送的关键数据,或者与仅负载数据的离线系统集成,或者可能会长时间停机以进行维护。 流处理设备可以在数据到达时转换数据 有关Kafka提供的保证,apis和功能的更多信息,请参阅其余部分documentation.

 

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