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Kafka对Java程序员有多重要?连阿里都在用它处理亿万级数据统计

2019.02.17 14:29 503浏览

一.了解淘宝Kafka架构

在ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka消息中间件之间,我们为什么要选择Kafka?下面详细介绍一下,2012年9月份我在支付宝做余额宝研发,2013年6月支付宝正式推出余额宝,2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发,期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据,业余时间与淘宝的同事沟通,了解天猫在电商节如何处理这些大数据的?技术架构上采用了哪些策略呢?

一、应用无状态(淘宝session框架)

二、有效使用缓存(Tair)

三、应用拆分(HSF)

四、数据库拆分(TDDL)

五、异步通信(Notify)

六、非结构化数据存储 ( TFS,NOSQL)

七、监控、预警系统

八、配置统一管理

天猫的同事把大致的架构跟我描述了一番,心有感悟。咱们来看一下2018年双11当天的成交额。

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二.kafka实现天猫亿万级数据统计架构

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Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力

  • Data Access:数据通道

  • Computing:计算

  • Persistence:执行保存方式

  • spout:表示一个流的源头,产生tuple

  • bolt:处理输入流并产生多个输出流,可以做简单的数据转换计算,复杂的流处理一般需要经过多个bolt进行处理

为什么不能用分布式文件HDFS集群?

1、实时性:hdfs的实时性没有kafka高。

2、消费量的记录:hdfs不会记录你这个块文件消费到了哪里,而基于zookeeper的kafka会记录你消费的点。

3、并发消费:hdfs不支持并发消费,而kafka支持并发消费,即多个consumer.

4、弹性且有序:当数据量会很大,而且处理完之后就可以删除时,频繁的读写会对hdfs中NameNode造成很大的压力。而kafka的消费点是记录在zookeeper的,并且kafka的每条数据都是有“坐标”的,所以消费的时候只要这个“坐标”向后移动就行了,而且删除的时候只要把这个“坐标”之前的数据删掉即可。

三.什么是Kafka?

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通过上图就可以了解到,生产者Producers(农民和厨师),消费主题top(鱼,骨头,草,香蕉),消费者Comsumer(猫,狗,老牛,猴子),生产者根据消费主题获取自己想要的食物

四.Kafka架构原理

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五.Kafka能帮我们解决什么问题?

请高手指明一下kafka解决了什么问题,什么场景下使用?消息订阅和发布吗,好像redis也支持,功能是否有重叠?

一.消息队列

假设你意气风发,要开发新一代的互联网应用,以期在互联网事业中一展宏图。借助云计算,很容易开发出如下原型系统:

  • Web应用:部署在云服务器上,为个人电脑或者移动用户提供的访问体验。

  • SQL数据库:为Web应用提供数据持久化以及数据查询。

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这套架构简洁而高效,很快能够部署到百度云等云计算平台,以便快速推向市场。互联网不就是讲究小步快跑嘛!

好景不长。随着用户的迅速增长,所有的访问都直接通过SQL数据库使得它不堪重负,不得不加上缓存服务以降低SQL数据库的荷载;为了理解用户行为,开始收集日志并保存到Hadoop上离线处理,同时把日志放在全文检索系统中以便快速定位问题;由于需要给投资方看业务状况,也需要把数据汇总到数据仓库中以便提供交互式报表。此时的系统的架构已经盘根错节了,考虑将来还会加入实时模块以及外部数据交互,真是痛并快乐着……

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这时候,应该跑慢一些,让灵魂跟上来。

本质上,这是一个数据集成问题。没有任何一个系统能够解决所有的事情,所以业务数据根据不同用途存而放在不同的系统,比如归档、分析、搜索、缓存等。数据冗余本身没有任何问题,但是不同系统之间像意大利面条一样复杂的数据同步却是挑战。

这时候就轮到Kafka出场了。

Kafka可以让合适的数据以合适的形式出现在合适的地方。Kafka的做法是提供消息队列,让生产者单往队列的末尾添加数据,让多个消费者从队列里面依次读取数据然后自行处理。之前连接的复杂度是O(N^2),而现在降低到O(N),扩展起来方便多了:

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在Kafka的帮助下,你的互联网应用终于能够支撑飞速增长的业务,成为下一个BAT指日可待。

以上故事说明了Kafka主要用途是数据集成,或者说是流数据集成,以Pub/Sub形式的消息总线形式提供。但是,Kafka不仅仅是一套传统的消息总线,本质上Kafka是分布式的流数据平台,因为以下特性而著名:

  • 提供Pub/Sub方式的海量消息处理。

  • 以高容错的方式存储海量数据流。

  • 保证数据流的顺序。

二.日志采集

随着互联网的不断发展,用户所产生的行为数据被越来越多的网站重视,如何对于用户信息进行采集则越来越受到重视,下面就为大家介绍基于Kafka的服务端用户行为日志采集方式。

1. 技术选型

服务端日志采集主要通过在Controller的接口中进行埋点,然后通过AOP技术、Kafka消息系统以及logback对用户行为进行采集。

之所以使用AOP技术是因为AOP的以下重要特定:

  • 代码的侵入性小。对于业务代码的侵入性小,只需要在Controller的接口上添加注解,然后在其他模块对用户行为进行采集。

  • 重用性。对于相同作用的代码可以进行重用。

  • 扩展性。能够很好的对系统进行扩展。

由于使用异步方式对用户行为信息进行收集,因此需要使用消息中间件。目前消息中间件非常多,比较流行的有ActiveMQ、ZeroMQ、RabbitMQ、Kafka等。每个消息中间件都有各种的优势劣势,之所以使用Kafka消息中间件,是因为以下几点因素:

  • 高性能。每秒钟可以处理数以千计生产者生成的消息。

  • 高扩展性。可以通过简单的增加服务器横向扩展Kafka集群的容量。

  • 分布式。消息来自数以千计的服务,使用分布式来解决单机处理海量数据的瓶颈。

  • 持久性。Kafka中的消息可以持久化到硬盘上,这样可以防止数据的丢失。

因为用户的行为数据最终是以日志的形式持久化的,因此使用logback对日志持久化到日志服务器中。

2.总体架构

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图1 总体架构图

服务端日志采集系统主要由两个工程组成:陆金所-bi-core和lu-bi-service。由于中国平安陆金所使用dubbo框架,因此有服务提供方和服务消费方。lu-bi-core被web、wap和mainsite服务消费方依赖。此外,lu-bi-service也依赖于lu-bi-core,主要是依赖于其中的一些实体类及工具类。

lu-bi-core工程为Kafka消息的生产者,主要封装实现切面的具体逻辑,其主要职责如下:

  • 解析用户请求的Request信息:从Request中提取用户的基本信息,如设备型号、用户的供应商、ip、设备的分辨率、设备平台、设备的操作系统、设备id、app渠道等。

  • 接口对应的参数:通过切面可以提取接口的参数值,从而知道用户的业务信息。

  • 应用层返回的结果信息:因为切面使用AfterReturning方式,因此可以获取用层的返回结果,从返回结果中可以提取有用的信息。

  • 用户的基本信息:用户的id信息。

  • 信息格式化:将信息转化成JSON字符串。

  • 发送消息:将最终需要发送的消息放入本地阻塞队列中,通过另一个线程异步从阻塞队列中获取消息并发送到Kafka Broker中。

lu-bi-service工程为Kafka消息的消费者,其主要职责如下:

  • 实时从Kafka中拉取最新的数据。

  • 将JSON字符串转化成,方便进一步对用信息进行加工。

  • 对用户的ip进行解析,获取ip对应的地区以及经纬度信息。

  • 将加工好的最终信息持久化到log文件中。

3.部署图

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图2 部署图

上图为陆金所与日志系统系统相关的部署图,App、Wap和Mainsite服务器集群分别对应不同终端的应用。Kafka集群使用杭研的集群,目前有10个Broker。日志服务器有两台,通过Kafka的均衡策略对日志进行消费。

4.日志采集的流程

日志采集流程图如下所示:

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图3 日志打点流程图

上图为消息生产者和消息消费者共同组成的流程图。

  • 消息生产者的具体步骤如下:

  • 通过切面拦截用户的请求。

  • 从切面中提取请求头的基本信息,如设备信息,cookie信息,ip信息等。

  • 提取请求的接口参数信息。

  • 从接口返回值中提取相关信息,如id,pvid等。

  • 将提取的信息封装成JSON字符串,放到阻塞队列中,假如阻塞队列溢出会有三次重试机制。

  • 异步线程从本地阻塞队列中获取数据,并将信息组装发送到Kafka的Broker中,此时消息生产者结束。

消息消费者的具体步骤如下:

  • 实时从Kafka Broker中批量拉取消息。

  • 将拉取的消息转化成对象。

  • 解析ip对应的国家、省份、城市、经纬度信息。

  • 对不同业务场景的信息进一步解析。

  • 将日志信息转化成JSON字符串,持久化到log文件中。

5. 相关配置

  • application-XXX.properties:该配置放Kafka的相关属性,包括topic、groupId、server等信息。

  • lu-log-msg.xml:该配置放在app-web,mainsite-web,wap-web的src/main/resources目录下,主要是初始化kafka生产者的信息。

  • lu-bi-service.xml:该配置放在lu-bi-service工程的src/main/resources目录下,主要用于加载kafka消费者的配置信息,并且启动kafka消费者服务。

  • logback.xml:该配置放在lu-bi-service工程的src/main/resources目录下,主要用于声明日志文件存放的目录,需要持久化的日志的package路径,以及日志持久化的格式。

  • ip_conf.txt:该配置放在lu-bi-service工程的src/main/resources目录下,用于解析ip对应的地域、经纬度等信息。

六.关于面试问题

1.Redis和Kafka区别?

作者跟大家举个例子:

老板有个好消息要告诉大家,公司要发放年终奖,有两个办法:

1.到会议室每个座位上挨个儿告诉每个人。什么?张三去上厕所了?那张三就只能错过好消息了!

2.老板把消息写到会议上的黑板报上,谁想知道就来看一下,什么?张三请假了?没关系,我一周之后才擦掉,总会看见的!什么张三请假两周?那就算了,我反正只保留一周,不然其他好消息没地方写了

redis用第一种办法,kafka用第二种办法,知道什么区别了吧

Redis PUB/SUB使用场景:

1. 消息持久性需求不高

2. 吞吐量要求不高

3. 可以忍受数据丢失

4. 数据量不大

Kafka使用场景:

上面以外的其他场景:)

1. 高可靠性

2. 高吞吐量

3. 持久性高

Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等消息中间件的对比

有关测试结论

Kafka的吞吐量高达17.3w/s,不愧是高吞吐量消息中间件的行业老大。这主要取决于它的队列模式保证了写磁盘的过程是线性IO。此时broker磁盘IO已达瓶颈。

RocketMQ也表现不俗,吞吐量在11.6w/s,磁盘IO %util已接近100%。RocketMQ的消息写入内存后即返回ack,由单独的线程专门做刷盘的操作,所有的消息均是顺序写文件。

RabbitMQ的吞吐量5.95w/s,CPU资源消耗较高。它支持AMQP协议,实现非常重量级,为了保证消息的可靠性在吞吐量上做了取舍。我们还做了RabbitMQ在消息持久化场景下的性能测试,吞吐量在2.6w/s左右。

在服务端处理同步发送的性能上,Kafka>RocketMQ>RabbitMQ

写在最后

如今都在谈论寒冬有多可怕,笔者作为一个过来人,却有不同的看法:寒冬不可怕,在寒冬里没有生存能力,才是最可怕的。



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