我在之前《Kafka源碼閱讀的一些小提示》寫了一些關(guān)于Kafka源碼閱讀的注意事項。

本文會從一個小白的角度講Kafka學(xué)習(xí)的整體方法，包括背景、核心概念、核心原理、源碼閱讀、實際應(yīng)用等。

注意，本文只是一個學(xué)習(xí)路徑，不會詳細(xì)展開，各位讀者需要根據(jù)自己的實際情況針對性的去學(xué)習(xí)其中的某一個部分。

Kafka的背景

Kafka是LinkedIn開發(fā)并開源的一套分布式的高性能消息引擎服務(wù)，后來被越來越多的公司應(yīng)用在自己的系統(tǒng)中，可以說，截止目前為止Kafka是大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)管道技術(shù)的首選。在設(shè)計的時候，它就實現(xiàn)了高可靠、高吞吐、高可用和可伸縮，得益于這些特性，加上活躍的社區(qū)，Kafka成為了一個完備的分布式消息引擎解決方案。

Kafka在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域扮演者舉足輕重的角色：

• 消息系統(tǒng)：Kafka具備系統(tǒng)解耦、冗余存儲、流量削峰、緩沖、異步通信、擴展性、可恢復(fù)性等強大的功能。

• 存儲系統(tǒng)：Kafka 的消息持久化功能和多副本機制，我們可以把Kafka作為長期的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)來使用。

• 流式處理平臺：Kafka還提供了一個完整的流式處理類庫，比如窗口、連接、變換和聚合等各類操作，也是一個分布式流處理平臺。

Kafka的入門

這部分你需要對消息引擎有基本的了解，并且知道對Kafka系統(tǒng)術(shù)語、Kafka角色定位、和版本變遷有足夠的了解。

我這里列出了部分核心概念如下：

• 消息：Record。Kafka 是消息引擎嘛，這里的消息就是指 Kafka 處理的主要對象。

• 主題：Topic。主題是承載消息的邏輯容器，在實際使用中多用來區(qū)分具體的業(yè)務(wù)。

• 分區(qū)：Partition。一個有序不變的消息序列。每個主題下可以有多個分區(qū)。

• 消息位移：Offset。表示分區(qū)中每條消息的位置信息，是一個單調(diào)遞增且不變的值。

• 副本：Replica。Kafka 中同一條消息能夠被拷貝到多個地方以提供數(shù)據(jù)冗余，這些地方就是所謂的副本。副本還分為領(lǐng)導(dǎo)者副本和追隨者副本，各自有不同的角色劃分。副本是在分區(qū)層級下的，即每個分區(qū)可配置多個副本實現(xiàn)高可用。

• 生產(chǎn)者：Producer。向主題發(fā)布新消息的應(yīng)用程序。

• 消費者：Consumer。從主題訂閱新消息的應(yīng)用程序。

• 消費者位移：Consumer Offset。表征消費者消費進(jìn)度，每個消費者都有自己的消費者位移。

• 消費者組：Consumer Group。多個消費者實例共同組成的一個組，同時消費多個分區(qū)以實現(xiàn)高吞吐。

• 重平衡：Rebalance。消費者組內(nèi)某個消費者實例掛掉后，其他消費者實例自動重新分配訂閱主題分區(qū)的過程。Rebalance 是 Kafka 消費者端實現(xiàn)高可用的重要手段。

• ISR：ISR是In-Sync Replica的縮寫，ISR集合表示的是目前可用且消息量與Leader相差不多的副本集合。

• HW：HW（HightWatermark,水位線）標(biāo)記了一個特殊的offset，消費者處理消息的時候，HW之后的消息對于消費者是不可見的。HW也是由leader副本管理的。

• LEO：LEO（Log End Offset）是所有副本都會有的一個offset標(biāo)記，它指向當(dāng)前副本的最后一個消息的offset。

除此之外，在Kafka的每一個模塊，我們都能看到更多更細(xì)節(jié)的概念。

Kafka的生產(chǎn)者和消費者

這部分也是我們編程的核心，你需要知道生產(chǎn)者和消費者之間的關(guān)系。生產(chǎn)者就是負(fù)責(zé)向 Kafka 發(fā)送消息的應(yīng)用程序，你需要知道Kafka提供了哪些常用的接口和方法，并且對其中的參數(shù)配置有詳細(xì)了解。

在生產(chǎn)者中有一個非常重要的參數(shù)需要你注意并了解他們的作用：

• acks

• max.request.size

• retries和retry.backoff.ms

具體的參數(shù)列表如下：

必選屬性有3個：

bootstrap.servers：該屬性指定broker的地址清單，地址的格式為host：port。清單里不需要包含所有的broker地址，生產(chǎn)者會從給定的broker里查詢其他broker的信息。不過最少提供2個broker的信息，一旦其中一個宕機，生產(chǎn)者仍能連接到集群上。
key.serializer:生產(chǎn)者接口允許使用參數(shù)化類型，可以把Java對象作為鍵和值傳broker，但是broker希望收到的消息的鍵和值都是字節(jié)數(shù)組，所以，必須提供將對象序列化成字節(jié)數(shù)組的序列化器。key.serializer必須設(shè)置為實現(xiàn)org.apache.kafka.common.serialization.Serializer的接口類，默認(rèn)為

org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer，也可以實現(xiàn)自定義的序列化器。
value.serializer:同上。

可選參數(shù)：

acks：指定了必須要有多少個分區(qū)副本收到消息，生產(chǎn)者才會認(rèn)為寫入消息是成功的，這個參數(shù)對消息丟失的可能性有重大影響。

acks=0：生產(chǎn)者在寫入消息之前不會等待任何來自服務(wù)器的響應(yīng)，容易丟消息，但是吞吐量高。

acks=1：只要集群的首領(lǐng)節(jié)點收到消息，生產(chǎn)者會收到來自服務(wù)器的成功響應(yīng)。如果消息無法到達(dá)首領(lǐng)節(jié)點（比如首領(lǐng)節(jié)點崩潰，新首領(lǐng)沒有選舉出來），生產(chǎn)者會收到一個錯誤響應(yīng)，為了避免數(shù)據(jù)丟失，生產(chǎn)者會重發(fā)消息。不過，如果一個沒有收到消息的節(jié)點成為新首領(lǐng)，消息還是會丟失。默認(rèn)使用這個配置。

acks=all：只有當(dāng)所有參與復(fù)制的節(jié)點都收到消息，生產(chǎn)者才會收到一個來自服務(wù)器的成功響應(yīng)。延遲高。

buffer.memory:設(shè)置生產(chǎn)者內(nèi)存緩沖區(qū)的大小，生產(chǎn)者用它緩沖要發(fā)送到服務(wù)器的消息。

max.block.ms:指定了在調(diào)用send()方法或者使用partitionsFor()方法獲取元數(shù)據(jù)時生產(chǎn)者的阻塞時間。當(dāng)生產(chǎn)者的發(fā)送緩沖區(qū)已滿，或者沒有可用的元數(shù)據(jù)時，這些方法就會阻塞。在阻塞時間達(dá)到max.block.ms時，生產(chǎn)者會拋出超時異常。

batch.size:當(dāng)多個消息被發(fā)送同一個分區(qū)時，生產(chǎn)者會把它們放在同一個批次里。該參數(shù)指定了一個批次可以使用的內(nèi)存大小，按照字節(jié)數(shù)計算。當(dāng)批次內(nèi)存被填滿后，批次里的所有消息會被發(fā)送出去。

retries:指定生產(chǎn)者可以重發(fā)消息的次數(shù)。

receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes:指定TCP socket接受和發(fā)送數(shù)據(jù)包的緩存區(qū)大小。如果它們被設(shè)置為-1，則使用操作系統(tǒng)的默認(rèn)值。如果生產(chǎn)者或消費者處在不同的數(shù)據(jù)中心，那么可以適當(dāng)增大這些值，因為跨數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)一般都有比較高的延遲和比較低的帶寬。

linger.ms:指定了生產(chǎn)者在發(fā)送批次前等待更多消息加入批次的時間。

一個典型的生產(chǎn)者代碼如下：

public class KafkaProducer {
    public static final String brokerList = "localhost:9092";
    public static final String topic = "topic-demo";

    public static Properties initConfig(){
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", brokerList);
        props.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("client.id", "producer.client.id.demo");
        return props;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = initConfig();
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        ProducerRecord<String, String> record =
                new ProducerRecord<>(topic, "Hello, Kafka!");
        try {
            producer.send(record);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

與生產(chǎn)者對應(yīng)的是消費者，應(yīng)用程序可以通過 KafkaConsumer 來訂閱主題，并從訂閱的主題中拉取消息。

消費者（Consumer）負(fù)責(zé)訂閱 Kafka 中的主題（Topic），并且從訂閱的主題上拉取消息。與其他一些消息中間件不同的是：在 Kafka 的消費理念中還有一層消費組（Consumer Group）的概念，每個消費者都有一個對應(yīng)的消費組。當(dāng)消息發(fā)布到主題后，只會被投遞給訂閱它的每個消費組中的一個消費者。

同樣的，消費者端也有很多非常重要的參數(shù)，你可以在ConsumerConfig這個類中找到，這里就不一一列舉了。

一個典型的消費者代碼如下：

public class KafkaConsumer {
    public static final String brokerList = "localhost:9092";
    public static final String topic = "topic-demo";
    public static final String groupId = "group.demo";
    public static final AtomicBoolean isRunning = new AtomicBoolean(true);

    public static Properties initConfig(){
        Properties props = new Properties();
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("bootstrap.servers", brokerList);
        props.put("group.id", groupId);
        props.put("client.id", "consumer.client.id.demo");
        return props;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = initConfig();
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));

        try {
            while (isRunning.get()) {
                ConsumerRecords<String, String> records = 
                    consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.println("topic = " + record.topic() 
                            + ", partition = "+ record.partition() 
                            + ", offset = " + record.offset());
                    System.out.println("key = " + record.key()
                            + ", value = " + record.value());
                    //do something to process record.
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("occur exception ", e);
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }
}

Kafka中的核心原理

在這部分你需要了解Kafka的最核心的設(shè)計原理，主要包括：

• 存儲機制

• 備份和副本機制

• 日志設(shè)計

• Controller控制器

• Rebalance

• 可靠性設(shè)計

• 延遲、死信、重試隊列等

Kafka的運維和監(jiān)控

Kafka自身提供非常強大的運維和監(jiān)控工具，在這部分如果你的工作包括了線上Kafka集群的運營，那么你需要對這些工具非常了解。

包括：

• 主題管理

• 副本和消息管理

• 權(quán)限管理

• 常見的工具和腳本

• 跨集群備份

Kafka源碼閱讀

這部分你需要參考：《Kafka源碼閱讀的一些小提示》

Kafka的應(yīng)用

通常我們使用Kafka大部分情況會搭配Spark的Flink使用。

針對和Spark的結(jié)合，你需要對下面這個連接器非常熟悉：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
</dependency>

針對和Flink的結(jié)合，你需要對下面這個連接器非常熟悉：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-kafka-0.8_2.10</artifactId>
</dependency>

Kafka的野心

Kafka還有一個模塊：Kafka Stream。

Kafka Stream定位是輕量級的流計算類庫。他的出現(xiàn)使得Kafka的定位從原來的分布式、分區(qū)、有備份的提交日志服務(wù)變成了完整的分布式消息引擎和流式計算處理引擎。

Kafka Stream 的特點如下：

• Kafka Stream 提供了一個非常簡單而輕量的 Library，它可以非常方便地嵌入任意Java應(yīng)用中，也可以任意方式打包和部署

• 除了 Kafka 外，無任何外部依賴

• 充分利用 Kafka 分區(qū)機制實現(xiàn)水平擴展和順序性保證

• 通過可容錯的 state store 實現(xiàn)高效的狀態(tài)操作（如 windowed join 和aggregation）

• 支持正好一次處理語義

• 提供記錄級的處理能力，從而實現(xiàn)毫秒級的低延遲

• 支持基于事件時間的窗口操作，并且可處理晚到的數(shù)據(jù)（late arrival of records）

• 同時提供底層的處理原語 Processor（類似于 Storm 的 spout 和 bolt），以及高層抽象的DSL（類似于 Spark 的 map/group/reduce）

Kafka Stream 作為流式處理類庫，直接提供具體的類給開發(fā)者調(diào)用，整個應(yīng)用的運行方式主要由開發(fā)者控制，方便使用和調(diào)試。

Kafka作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最成熟、最完善的框架之一，仍然在高速迭代和演進(jìn)中，是每個大數(shù)據(jù)開發(fā)者都必須掌握的框架。