一文解密Kafka，Kafka源码设计与实现原理剖析，真正的通俗易懂

　　前言
　　Apache Kafka （简称Kafka ）最早是由Linkedln开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开册、领域应用最广泛的消息系统之 Kafka社区也非常活跃，从 版本开始， Kafka 的标语已经从＂一个高吞吐量、分布式的消息系统＂改为＂一个分布式的流平台＂
　　关于Kafka，小编打算从入门开始讲起，一直到它的底层实现逻辑个原理以及源码，建议大家花点耐心，从头开始看，相信会对你有所收获。 关于Kafka
　　Kafka是当前大数据解决方案的标配，广泛用于大数据框架间的数据发布和订阅 所以深入理解Kafka 内部机制就非常必要，最近几年Kafka 在国内外发展势头非常不错，已经成为一个既定的事实标准
　　下面会为大家讲到Kafka 内部各个部分 特别是存储、发布订阅、协调控制、流处理等 Kafka 入门篇
　　作为 个流式数据平台，最重要的是要具备下面 个特点 类似消息系统，提供事件流的发布和订阅，即具备数据注入功能 存储事件流数据的节点具有故障容错的特点，即具备数据存储功能 能够对实时的事件流进行流式地处理和分析，即具备流处理功能 下面我们分析作为 个流式数据平台， Kafka是如何实现并组合上面的 个功能特点的
　　消息系统：
　　消息系统 也叫作消息队列）主要有两种消息模型：队列和发布订Kafka使用消费组（ consumer group ）统 上面两种消息模型 Kafka使用队列模型时，它可以将处理 作为平均分配给消费组中的消费者成员
　　使用发布订阅模式时，它可以将消息广播给多个消费组 采用多个消费组结合多个消费者，既可以线性扩展消息的处理能力，也允许消息被多个消费组订阅
　　队列模式
　　多个消费者读取消息队列，每条消息只发送给 个消费者发布－订阅模式（ pub/sub 。多个消费者订阅主题，主题的每条记录会发布给所有的消费者
　　存储系统：
　　任何消息队列要做到＂发布消息＂和＂消费消息＂的结合， 实际上都要扮演一个存储系统的角色，负责保存还没有被消费的消息 否则，如果只是在内存中， 旦机器右机或进程重启，内存中的消息就会全部丢失 Kafka也不例外，数据写入至UKafka集群的服务器节点时，还会复制多份来保证出现故障时仍能可用 为了保证消息的可靠性， Kafka还允许生产者的生产请求在收到应答结果之前，阻塞式地等待 条消息，直到它完全地复制到多个节点上，才认为这条消息写入成功
　　关于Kafka，小编这里结合书籍和自己的一些看法总结了一批实战文档和源码书籍，大家感兴趣的话可以转发本文+关注+私信【0406】 即可无偿获取Kafka 的基本概念
　　下面我们会从 个角度分析Kafka 的几个基本概念，并尝试解决下面 个问题 Kafka 主题与分区内部是如何 存储的 ，它有什么特点？ 与传统的消息系统相比 Kafka 的消费模型有什么优点？ Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取？ 分区模型
　　Kafka集群向多个消息代理服务器（ broker server ）组成，发布至UKafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（ topic ）来表示 通常，不同应用产生不同类型的数据，可以设置不同的主题 个主题般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写人的新消息 消费模型
　　消息由生产者发布到 fk 集群后，会被消费者消费 消息的消费模型有两种：推送模型（ pu和拉取模型（ pull 基于推送模型的消息系统，由消息代理记录消费者的消费状态 消息代理在将消息推送到消费者后 标记这条消息为已消费
　　但这种方式无法很好地保证消息的处理语义 比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网络原因没有收到这条消息时，就有可能造成消息丢失（因为消息代理已经 这条消息标记为自己消费了，但实际上这条消息并没有被实际处理） 如果要保证消息的处理语义，消息代理发送完消息后，要设置状态为＂已发送＂，只有收到消费者的确认请求后才更新为＂已消费＂，这就需要在消息代理中记录所有消息的消费状态，这种做法也是不可取的 分布式模型
　　Kafka每个主题的多个分区日志分布式地存储在Kafka集群上，同时为了故障容错，每个分区都会以副本的方式复制到多个消息代理节点上 其中一个节点会作为主副本（ Leader ），其 节点作为备份副本（ Follower ，也叫作从副本）
　　主副本会负责所有的客户端读写操作，备份副本仅仅从主副本同步数据 当主副本 IH 现在故障时，备份副本中的 副本会被选择为新的主副本 因为每个分区的副本中只有主副本接受读写，所以每个服务端都会作为某些分区的主副本，以及另外一些分区的备份副本这样Kafka集群的所有服务端整体上对客户端是负载均衡的 关于生产者
　　消息系统通常由生产者「pro ucer 消费者（ co sumer ）和消息代理（ broke 大部分组成，生产者会将消息写入消息代理，消费者会从消息代理中读取消息 对于消息代理而言，生产者和消费者都属于客户端：生产者和消费者会发送客户端请求给服务端，服务端的处理分别是存储消息和获取消息，最后服务端返回响应结果给客户端 新生产者客户端
　　新的生产者应用程序使用 af aP oduce 对象代表 个生产者客户端进程 生产者要发送消息，并不是直接发送给 务端 ，而是先在客户端 消息放入队列 然后 一个 息发送线程从队列中消息，以 盐的方式发送消息给服务端 Kafka的记 集器（ Reco dACCUl＂lUlato ）负责缓存生产者客户端产生的消息，发送线程（ Sende ）负责读取 集器的批 过网络发送给服务端为了保证客户端 络请求 快速 应， Kafka 用选择器（ Selecto 络连接 读写 理，使网络连接（ Netwo kCl i.ent ）处理客户端 络请求 客户端消息发送线程
　　追加消息到记录收集器时按照分区进行分组，并放到batches集合中，每个分区的队列都保存了将发送到这个分区对应节点上的 记录，客户端的发送线程可 只使用 Sende 线程迭 batches的每个分区，获取分区对应的主剧本节点，取出分区对应的 列中的批记录就可以发送消息了
　　消息发送线程有两种消息发送方式 按照分区直接发送 按照分区的目标节点发迭 假设有两台服务器， 题有 个分区，那么每台服务器就有 个分区 ，消息发送线程迭代batches的每个分 接往分区的主副本节点发送消息，总共会有 个请求 所示，我 先按照分区的主副本节点进行分组， 属于同 个节点的所有分区放在一起，总共只有两个请求做法可以大大减少网络的开销 客户端网络连接对象eady方法 。从记录收集器获取准备完毕的节点，并连接所有准备好 节点 send 方法 。为每个节点 个客户端请求 将请求暂存 节点对应 通道中； poll 方法 。轮询动作会真正 络请求， 比如发送请求给节点，并读取响应 关于消费者：高级API和低级API
　　消息系统由生产者 存储系统和消费者组成 章分析了生产者发送消息给服务端的过程，本章分析消费者从服务端存储系统读取生产者写入消息的过程 首先我 来了解消费者的 些基础知识 使用消费组实现消息队列的两种模式
　　作为分布式的消息系统， Kafka支持多个生产者和多个消费者，生产者可以将消息发布到集群中不同节点的不同分区上；「肖费者也可以消费集群中多个节点的多个分区上的消息 写消息时，多个生产者可以 到同 个分区 读消息时，如果多个消费者同时读取 个分区，为了保证将日志文件的不同数据分配给不同的消费者，需要采用加锁 同步等方式，在分区级别的日志文件上做些控制
　　相反，如果约定＂同 个分区只可被 个消费者处理＂，就不需要加锁同步了，从而可提升消费者的处理能力 而且这也并不违反消息的处理语义：原先需要多个消费者处理，现在交给一个消费者处理也是可以的 3- 给出了 种最简单的消息系统部署模式，生产者的数据源多种多样，它们都统写人Kafka集群 处理消息时有多个消费者分担任务 ，这些消费者的处理逻辑都相同， 每个消费者处理的分区都不会重复 消费者再平衡操作
　　因为分区要被重新分配，分区的所有者都会发生变 ，所以在还没有重新分配分区之前 所有消费者都要停止已有的拉取钱程 同时，分区分配给消费者都会在ZK中记录所有者信息，所以也要先删ZK上的节点数据 只有和分区相关的 所有者 拉取线程都释放了，才可以开始分配分区
　　如果说在重新分配分区前没有释放这些信息，再平衡后就可能造成同 个分区被多个消费者所有的情况 比如分区Pl 原先归消费者 所有，如果没有释放拉取钱程和ZK节点，再平衡后分区Pl 被分配给消费者 了，这样消费者 和消费者 就共享了分区Pl ，而这显然不符合 fka 中关于＂一个分区只能被分配给 个消费者＂的限制条件 执行再平衡操作的步骤如下 关闭数据拉取线程，清空队列和消息流，提交偏移量 释放分区的所有权，删除ZK中分区和消费者的所有者关系 将所有分区重新分配给每个消费者，每个消费者都会分到不 的分区 将分区对应的消费者所有者关系写入ZK 记录分区的所有权信息 关于协调者
　　如果是协调者节点发生故障，服务端会有自己的故障容错机制，选出管理消费组所有消费者的新协调者节，点消费者客户端没有权利做这个工作，它能做的只是等待一段时间，查询服务端是否已经选出了新的协调节点如果消费者查到现在已经有管理协调者的协调节点，就会连接这个新协调节，哉由于这个协调节点是服务端新选出来的，所以每个消费者都应该重新连接协调节点 消费者加入消费组
　　消费者发送＂加入组请求＂获取分区定义在抽象客户端协调者的ensu eActi.veG oup （） 方法，而该方法又定义在消费者的轮询操作中 即消费者每次轮询都会调用该方法，但并不是每次轮询都要发送加入组请求＂ 4.1.2节的分析中可知，主要通过「ej oi.nNeeded变量和订阅状态的needs Pa ti.ti.onsAssi.gned变量控制是否需要重新加入组 通常在成功执行一次＂加入组＂的流程后，会设置这两个变量为false,这样消费者下次轮询时，调用ensureActi.veG oup （） 方法就会立即返回 主消费者执行分配任务
　　消费者发送的＂加入组请求＂（ Jo1.nGroupRequest ）的内容包括 消费组编号、消费者成员编号协议类型、协议内容和元数据（ p 「 otocolMetadata 其中，协议内容是分区分配算法的名称，元数据是消费者订阅的主题列表 ＂加入组响应＂对象的内容包括：消费者成员编号 的消费组协议、主消费者编号、协调者执行分区分配工作的次数、消费者成员列表 加入组的准备、完成和监昕器
　　消费者重新加入消费组，在分配到分区的前后，都会对消费者的拉取工作产生影响 消费者发送＂加入组请求＂之前要停止拉取消息，在收到＂加入组响应＂中的分区之后要重新开始拉取消息时，为了能够让客户端应用程序感知消费者管理的分区发生变化，在加入组前后，客户端还可以设置自定义的＂消费者再平衡监听器＂，以便对分区的变化做出合适的处理
　　由于时间关系，只给大家简单的介绍了Kafka新版本的一些高级特性，并没有深入分析相关的代码实现细节，这些东西我也都有整理，大家感兴趣的话可以 转发本文+关注+私信【0406】 即可无偿获取我整理的Kafka实战文档和源码书籍