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Kafka面试,看这一篇文章就够了

2019.08.01 15:37 5039浏览

如需转载,务必在文章开头、结尾加粗如下内容:本文转自: 靳刚同学

Note:如果图片显示有问题,可关注:靳刚同学,获取正确格式的内容

MQ(消息队列)是跨进程通信的方式之一,可理解为异步rpc,上游系统对调用结果的态度往往是重要不紧急。使用消息队列有以下好处:业务解耦、流量削峰、灵活扩展。接下来介绍消息中间件Kafka。


Kafka是什么?
Kafka是一个分布式的消息引擎。具有以下特征

  1. 能够发布和订阅消息流(类似于消息队列)

  2. 以容错的、持久的方式存储消息流

  3. 多分区概念,提高了并行能力

Kafka架构总览



Topic
消息的主题、队列,每一个消息都有它的topic,Kafka通过topic对消息进行归类。Kafka中可以将Topic从物理上划分成一个或多个分区(Partition),每个分区在物理上对应一个文件夹,以”topicName_partitionIndex”的命名方式命名,该dir包含了这个分区的所有消息(.log)和索引文件(.index),这使得Kafka的吞吐率可以水平扩展。


Partition
每个分区都是一个 顺序的、不可变的消息队列, 并且可以持续的添加;分区中的消息都被分了一个序列号,称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。

producer在发布消息的时候,可以为每条消息指定Key,这样消息被发送到broker时,会根据分区算法把消息存储到对应的分区中(一个分区存储多个消息),如果分区规则设置的合理,那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中,这样就实现了负载均衡。


Broker
Kafka server,用来存储消息,Kafka集群中的每一个服务器都是一个Broker,消费者将从broker拉取订阅的消息


Producer
向Kafka发送消息,生产者会根据topic分发消息。生产者也负责把消息关联到Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择。也可以根据某种算法依照权重选择分区。算法可由开发者定义。


Cousumer
Consermer实例可以是独立的进程,负责订阅和消费消息。消费者用consumerGroup来标识自己。同一个消费组可以并发地消费多个分区的消息,同一个partition也可以由多个consumerGroup并发消费,但是在consumerGroup中一个partition只能由一个consumer消费
CousumerGroup
Consumer Group:同一个Consumer Group中的Consumers,Kafka将相应Topic中的每个消息只发送给其中一个Consumer

Kafka producer 设计原理
发送消息的流程


1.序列化消息&&.计算partition
根据key和value的配置对消息进行序列化,然后计算partition:
ProducerRecord对象中如果指定了partition,就使用这个partition。否则根据key和topic的partition数目取余,如果key也没有的话就随机生成一个counter,使用这个counter来和partition数目取余。这个counter每次使用的时候递增。


2发送到batch&&唤醒Sender 线程
根据topic-partition获取对应的batchs(Dueue<ProducerBatch>),然后将消息append到batch中.如果有batch满了则唤醒Sender 线程。队列的操作是加锁执行,所以batch内消息时有序的。后续的Sender操作当前方法异步操作。


3.Sender把消息有序发到 broker(tp replia leader)
3.1 确定tp relica leader 所在的broker

  • Kafka中 每台broker都保存了kafka集群的metadata信息,metadata信息里包括了每个topic的所有partition的信息: leader, leader_epoch, controller_epoch, isr, replicas等;Kafka客户端从任一broker都可以获取到需要的metadata信息;sender线程通过metadata信息可以知道tp leader的brokerId

  • producer也保存了metada信息,同时根据metadata更新策略(定期更新metadata.max.age.ms、失效检测,强制更新:检查到metadata失效以后,调用metadata.requestUpdate()强制更新

public class PartitionInfo {
    private final String topic;
    private final int partition;
    private final Node leader;
    private final Node[] replicas;
    private final Node[] inSyncReplicas;
    private final Node[] offlineReplicas;}



3.2 幂等性发送
为实现Producer的幂等性,Kafka引入了Producer ID(即PID)和Sequence Number。对于每个PID,该Producer发送消息的每个<Topic, Partition>都对应一个单调递增的Sequence Number。同样,Broker端也会为每个<PID, Topic, Partition>维护一个序号,并且每Commit一条消息时将其对应序号递增。对于接收的每条消息,如果其序号比Broker维护的序号)大一,则Broker会接受它,否则将其丢弃:

  • 如果消息序号比Broker维护的序号差值比一大,说明中间有数据尚未写入,即乱序,此时Broker拒绝该消息,Producer抛出InvalidSequenceNumber

  • 如果消息序号小于等于Broker维护的序号,说明该消息已被保存,即为重复消息,Broker直接丢弃该消息,Producer抛出DuplicateSequenceNumber

  • Sender发送失败后会重试,这样可以保证每个消息都被发送到broker

4. Sender处理broker发来的produce response
一旦broker处理完Sender的produce请求,就会发送produce response给Sender,此时producer将执行我们为send()设置的回调函数。至此producer的send执行完毕。

吞吐性&&延时:

  • buffer.memory:buffer设置大了有助于提升吞吐性,但是batch太大会增大延迟,可搭配linger_ms参数使用

  • linger_ms:如果batch太大,或者producer qps不高,batch添加的会很慢,我们可以强制在linger_ms时间后发送batch数据

  • ack:producer收到多少broker的答复才算真的发送成功

    • 0表示producer无需等待leader的确认(吞吐最高、数据可靠性最差)

    • 1代表需要leader确认写入它的本地log并立即确认

    • -1/all 代表所有的ISR都完成后确认(吞吐最低、数据可靠性最高)


Sender线程和长连接
每初始化一个producer实例,都会初始化一个Sender实例,新增到broker的长连接。
代码角度:每初始化一次KafkaProducer,都赋一个空的client

public KafkaProducer(final Map<String, Object> configs) { this(configs, null, null, null, null, null, Time.SYSTEM); }



终端查看TCP连接数:
lsof -p portNum -np | grep TCP

Consumer设计原理
poll消息


  • 消费者通过fetch线程拉消息(单线程)

  • 消费者通过心跳线程来与broker发送心跳。超时会认为挂掉

  • 每个consumer group在broker上都有一个coordnator来管理,消费者加入和退出,以及消费消息的位移都由coordnator处理。


位移管理
consumer的消息位移代表了当前group对topic-partition的消费进度,consumer宕机重启后可以继续从该offset开始消费。
在kafka0.8之前,位移信息存放在zookeeper上,由于zookeeper不适合高并发的读写,新版本Kafka把位移信息当成消息,发往__consumers_offsets 这个topic所在的broker,__consumers_offsets默认有50个分区。
消息的key 是groupId+topic_partition,value 是offset.

https://img4.mukewang.com/5d42b2b10001988307910513.jpg

https://img.mukewang.com/5d42b2b10001522010800307.jpg


Kafka Group 状态


  • Empty:初始状态,Group 没有任何成员,如果所有的 offsets 都过期的话就会变成 Dead

  • PreparingRebalance:Group 正在准备进行 Rebalance

  • AwaitingSync:Group 正在等待来 group leader 的 分配方案

  • Stable:稳定的状态(Group is stable);

  • Dead:Group 内已经没有成员,并且它的 Metadata 已经被移除
    注意

重平衡reblance
当一些原因导致consumer对partition消费不再均匀时,kafka会自动执行reblance,使得consumer对partition的消费再次平衡。

什么时候发生rebalance?:

  • 组订阅topic数变更

  • topic partition数变更

  • consumer成员变更

  • consumer 加入群组或者离开群组的时候

  • consumer被检测为崩溃的时候


reblance过程

举例1 consumer被检测为崩溃引起的reblance
比如心跳线程在timeout时间内没和broker发送心跳,此时coordnator认为该group应该进行reblance。接下来其他consumer发来fetch请求后,coordnator将回复他们进行reblance通知。当consumer成员收到请求后,只有leader会根据分配策略进行分配,然后把各自的分配结果返回给coordnator。这个时候只有consumer leader返回的是实质数据,其他返回的都为空。收到分配方法后,consumer将会把分配策略同步给各consumer

举例2 consumer加入引起的reblance

  1. 使用join协议,表示有consumer 要加入到group中

  2. 使用sync 协议,根据分配规则进行分配



(上图图片摘自网络)

引申:以上reblance机制存在的问题
在大型系统中,一个topic可能对应数百个consumer实例。这些consumer陆续加入到一个空消费组将导致多次的rebalance;此外consumer 实例启动的时间不可控,很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms),将会再次触发rebalance,而每次rebalance的代价又相当地大,因为很多状态都需要在rebalance前被持久化,而在rebalance后被重新初始化。

新版本改进
通过延迟进入PreparingRebalance状态减少reblance次数


新版本新增了group.initial.rebalance.delay.ms参数。空消费组接受到成员加入请求时,不立即转化到PreparingRebalance状态来开启reblance。当时间超过group.initial.rebalance.delay.ms后,再把group状态改为PreparingRebalance(开启reblance)。实现机制是在coordinator底层新增一个group状态:InitialReblance。假设此时有多个consumer陆续启动,那么group状态先转化为InitialReblance,待group.initial.rebalance.delay.ms时间后,再转换为PreparingRebalance(开启reblance)

Broker设计原理
Broker 是Kafka 集群中的节点。负责处理生产者发送过来的消息,消费者消费的请求。以及集群节点的管理等。由于涉及内容较多,先简单介绍,后续专门抽出一篇文章分享

broker zk注册

https://img2.mukewang.com/5d42b1760001f65712800412.jpg


broker消息存储

  • Kafka的消息以二进制的方式紧凑地存储,节省了很大空间

  • 此外消息存在ByteBuffer而不是堆,这样broker进程挂掉时,数据不会丢失,同时避免了gc问题

  • 通过零拷贝和顺序寻址,让消息存储和读取速度都非常快

  • 处理fetch请求的时候通过zero-copy 加快速度


broker状态数据
broker设计中,每台机器都保存了相同的状态数据。主要包括以下:

  • controller所在的broker ID,即保存了当前集群中controller是哪台broker

  • 集群中所有broker的信息:比如每台broker的ID、机架信息以及配置的若干组连接信息

  • 集群中所有节点的信息:严格来说,它和上一个有些重复,不过此项是按照broker ID和监听器类型进行分组的。对于超大集群来说,使用这一项缓存可以快速地定位和查找给定节点信息,而无需遍历上一项中的内容,算是一个优化吧

  • 集群中所有分区的信息:所谓分区信息指的是分区的leader、ISR和AR信息以及当前处于offline状态的副本集合。这部分数据按照topic-partitionID进行分组,可以快速地查找到每个分区的当前状态。(注:AR表示assigned replicas,即创建topic时为该分区分配的副本集合)


broker负载均衡
分区数量负载:各台broker的partition数量应该均匀
partition Replica分配算法如下:

  1. 将所有Broker(假设共n个Broker)和待分配的Partition排序

  2. 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上

  3. 将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上


容量大小负载:每台broker的硬盘占用大小应该均匀
在kafka1.1之前,Kafka能够保证各台broker上partition数量均匀,但由于每个partition内的消息数不同,可能存在不同硬盘之间内存占用差异大的情况。在Kafka1.1中增加了副本跨路径迁移功能kafka-reassign-partitions.sh,我们可以结合它和监控系统,实现自动化的负载均衡

Kafka高可用
在介绍kafka高可用之前先介绍几个概念

  • 同步复制:要求所有能工作的Follower都复制完,这条消息才会被认为commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率

  • 异步复制:Follower异步的从Leader pull数据,data只要被Leader写入log认为已经commit,这种情况下如果Follower落后于Leader的比较多,如果Leader突然宕机,会丢失数据


Isr
Kafka结合同步复制和异步复制,使用ISR(与Partition Leader保持同步的Replica列表)的方式在确保数据不丢失和吞吐率之间做了平衡。Producer只需把消息发送到Partition Leader,Leader将消息写入本地Log。Follower则从Leader pull数据。Follower在收到该消息向Leader发送ACK。一旦Leader收到了ISR中所有Replica的ACK,该消息就被认为已经commit了,Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。这样如果leader挂了,只要Isr中有一个replica存活,就不会丢数据。

Isr动态更新
Leader会跟踪ISR,如果ISR中一个Follower宕机,或者落后太多,Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值(replica.lag.max.messages)或者Follower超过一定时间(replica.lag.time.max.ms)未向Leader发送fetch请求。

broker Nodes In Zookeeper
/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state 保存了topic-partition的leader和Isr等信息



Controller负责broker故障检查&&故障转移(fail/recover)

  1. Controller在Zookeeper上注册Watch,一旦有Broker宕机,其在Zookeeper对应的znode会自动被删除,Zookeeper会触发 Controller注册的watch,Controller读取最新的Broker信息

  2. Controller确定set_p,该集合包含了宕机的所有Broker上的所有Partition

  3. 对set_p中的每一个Partition,选举出新的leader、Isr,并更新结果。
      3.1 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state读取该Partition当前的ISR
      3.2 决定该Partition的新Leader和Isr。如果当前ISR中有至少一个Replica还幸存,则选择其中一个作为新Leader,新的ISR则包含当前ISR中所有幸存的Replica。否则选择该Partition中任意一个幸存的Replica作为新的Leader以及ISR(该场景下可能会有潜在的数据丢失)

  3.3 更新Leader、ISR、leader_epoch、controller_epoch:写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state

  1. 直接通过RPC向set_p相关的Broker发送LeaderAndISRRequest命令。Controller可以在一个RPC操作中发送多个命令从而提高效率。


Controller挂掉
每个 broker 都会在 zookeeper 的临时节点 "/controller" 注册 watcher,当 controller 宕机时 "/controller" 会消失,触发broker的watch,每个 broker 都尝试创建新的 controller path,只有一个竞选成功并当选为 controller。

使用Kafka如何保证幂等性
不丢消息

  • 首先kafka保证了对已提交消息的at least保证

  • Sender有重试机制

  • producer业务方在使用producer发送消息时,注册回调函数。在onError方法中重发消息

  • consumer 拉取到消息后,处理完毕再commit,保证commit的消息一定被处理完毕


不重复

  • consumer拉取到消息先保存,commit成功后删除缓存数据


Kafka高性能

  • partition提升了并发

  • zero-copy

  • 顺序写入

  • 消息聚集batch

  • 页缓存

业务方对 Kafka producer的优化

  • 增大producer数量

  • ack配置

  • batch

如需转载,务必在文章开头、结尾加粗如下内容:本文转自: 靳刚同学


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