【多图详解】Kafka 优秀的架构设计！它的高性能是如何保证的？

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出处：

https://juejin.im/post/5dcf6b6e51882510a23314f3

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。

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。

此时我需要获取中国移动的数据，那就直接监听 TopicA 即可。

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。

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：

• 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。

• 分区的编号是从 0 开始的。

Kafka 里面的我们处理的数据叫做消息。

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。

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。

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。

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。

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

我们所熟知的一些消息系统一般来说会这样设计，就是只要有一个消费者去消费了消息系统里面的数据，那么其余所有的消费者都不能再去消费这个数据。

consumerA:
    group.id = a
consumerB:
    group.id = a

consumerC:
    group.id = b
consumerD:
    group.id = b

再让 ConsumerB 也去消费 TopicA 的数据，它是消费不到了，但是我们在 ConsumerC 中重新指定一个另外的 group.id，ConsumerC 是可以消费到 TopicA 的数据的。

而 ConsumerD 也是消费不到的，所以在 Kafka 中，不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。

所以消费者组就是让多个消费者并行消费信息而存在的，而且它们不会消费到同一个消息。

consumer group:a
    consumerA
    consumerB
    consumerC

如图，因为前面提到过了消费者会直接和 Leader 建立联系，所以它们分别消费了三个 Leader，所以一个分区不会让消费者组里面的多个消费者去消费，但是在消费者不饱和的情况下，一个消费者是可以去消费多个分区的数据的。

熟知一个规律：在大数据分布式文件系统里面，95% 的都是主从式的架构，个别是对等式的架构，比如 ElasticSearch。

Kafka 也是主从式的架构，主节点就叫 Controller，其余的为从节点，Controller 是需要和 Zookeeper 进行配合管理整个 Kafka 集群。

Kafka 严重依赖于 Zookeeper 集群，所有的 Broker 在启动的时候都会往 Zookeeper 进行注册，目的就是选举出一个 Controller。

这个选举过程非常简单粗暴，就是一个谁先谁当的过程，不涉及什么算法问题。

那成为 Controller 之后要做啥呢，它会监听 Zookeeper 里面的多个目录，例如有一个目录 /brokers/，其他从节点往这个目录上**注册（就是往这个目录上创建属于自己的子目录而已）**自己。

这时命名规则一般是它们的 id 编号，比如 /brokers/0,1,2。注册时各个节点必定会暴露自己的主机名，端口号等等的信息。

此时 Controller 就要去读取注册上来的从节点的数据（通过监听机制），生成集群的元数据信息，之后把这些信息都分发给其他的服务器，让其他服务器能感知到集群中其它成员的存在。

此时模拟一个场景，我们创建一个主题（其实就是在 Zookeeper 上 /topics/topicA 这样创建一个目录而已），Kafka 会把分区方案生成在这个目录中。

此时 Controller 就监听到了这一改变，它会去同步这个目录的元信息，然后同样下放给它的从节点，通过这个方法让整个集群都得知这个分区方案，此时从节点就各自创建好目录等待创建分区副本即可。这也是整个集群的管理机制。

①顺序写

操作系统每次从磁盘读写数据的时候，需要先寻址，也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置，然后再进行数据读写，如果是机械硬盘，寻址就需要较长的时间。

Kafka 的设计中，数据其实是存储在磁盘上面，一般来说，会把数据存储在内存上面性能才会好。

但是 Kafka 用的是顺序写，追加数据是追加到末尾，磁盘顺序写的性能极高，在磁盘个数一定，转数达到一定的情况下，基本和内存速度一致。

随机写的话是在文件的某个位置修改数据，性能会较低。

②零拷贝

可以看到数据的拷贝从内存拷贝到 Kafka 服务进程那块，又拷贝到 Socket 缓存那块，整个过程耗费的时间比较高。

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000000000.timeindex

00000000000005367851.index
00000000000005367851.log
00000000000005367851.timeindex

00000000000009936472.index
00000000000009936472.log
00000000000009936472.timeindex

这个 9936472 之类的数字，就是代表了这个日志段文件里包含的起始 Offset，也就说明这个分区里至少都写入了接近 1000 万条数据了。

Kafka Broker 有一个参数，log.segment.bytes，限定了每个日志段文件的大小，最大就是 1GB。

一个日志段文件满了，就自动开一个新的日志段文件来写入，避免单个文件过大，影响文件的读写性能，这个过程叫做 log rolling，正在被写入的那个日志段文件，叫做 active log segment。

如果大家有了解 HDFS 就会发现 NameNode 的 edits log 也会做出限制，所以这些框架都是会考虑到这些问题。

首先客户端发送请求全部会先发送给一个 Acceptor，Broker 里面会存在 3 个线程（默认是 3 个）。

这 3 个线程都是叫做 Processor，Acceptor 不会对客户端的请求做任何的处理，直接封装成一个个 socketChannel 发送给这些 Processor 形成一个队列。

发送的方式是轮询，就是先给第一个 Processor 发送，然后再给第二个，第三个，然后又回到第一个。

消费者线程去消费这些 socketChannel 时，会获取一个个 Request 请求，这些 Request 请求中就会伴随着数据。

线程池里面默认有 8 个线程，这些线程是用来处理 Request 的，解析请求，如果 Request 是写请求，就写到磁盘里。读的话返回结果。

Processor 会从 Response 中读取响应数据，然后再返回给客户端。这就是 Kafka 的网络三层架构。

所以如果我们需要对 Kafka 进行增强调优，增加 Processor 并增加线程池里面的处理线程，就可以达到效果。

Request 和 Response 那一块部分其实就是起到了一个缓存的效果，是考虑到 Processor 们生成请求太快，线程数不够不能及时处理的问题。

所以这就是一个加强版的 Reactor 网络线程模型。

集群的搭建会再找时间去提及。这一篇简单地从角色到一些设计的方面讲述了 Kafka 的一些基础，在之后的更新中会继续逐步推进，进行更加深入浅出的讲解。

END

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