Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service. 它提供了類似于JMS的特性,但是在設(shè)計實現(xiàn)上完全不同,此外它并不是JMS規(guī)范的實現(xiàn).

    kafka對消息保存時根據(jù)Topic進行歸類,發(fā)送消息者成為Producer,消息接收者成為Consumer;此外kafka集群有多個kafka實例組成,每個實例(server)稱為broker.

    無論是kafka集群,還是producer和consumer都依賴于zookeeper來保證系統(tǒng)可用性以及保存一些meta信息.

 

(摘自官網(wǎng)) 

    Topics/logs

    一個Topic可以認(rèn)為是一類消息,每個topic將被分成多個partition(區(qū)),每個partition在存儲層面是append log文件.任何發(fā)布到此partition的消息都會直接追加到log文件的尾部,每條消息在文件中的位置稱為offset(偏移量),offset為一個long型數(shù)字,它唯一的標(biāo)記一條消息.kafka并沒有提供其他額外的索引機制來存儲offset,因為在kafka中幾乎不允許對消息進行"隨機讀-寫".

(摘自官網(wǎng)) 

    kafka和JMS實現(xiàn)(activeMQ)不同的是:即使消息被消費,消息仍然不會被立即刪除.日志文件將會根據(jù)broker中的配置要求,保留一定的時間之后刪除;比如log文件保留2天,那么兩天后,文件會被清除,無論其中的消息是否被消費.kafka通過這種簡單的手段,來釋放磁盤空間,以及減少消息消費之后對文件內(nèi)容改動的磁盤IO開支.

    對于consumer而言,它需要保存消費消息的offset,對于offset的保存和使用,有consumer來控制;當(dāng)consumer正常消費消息時,offset將會"線性"的向前驅(qū)動,即消息將依次順序被消費.事實上consumer可以使用任意順序消費消息,它只需要將offset重置為任意值..(offset將會保存在zookeeper中,參見下文)

    kafka集群幾乎不需要維護任何consumer和producer狀態(tài)信息,這些信息有zookeeper保存;因此producer和consumer的客戶端實現(xiàn)非常輕量級,它們可以隨意離開,而不會對集群造成額外的影響.

    partitions的設(shè)計目的有多個.最根本原因是kafka基于文件存儲.通過分區(qū),可以將日志內(nèi)容分散到多個server上,來避免文件尺寸達到單機磁盤的上限,每個partiton都會被當(dāng)前server(kafka實例)保存;可以將一個topic切分多任意多個partitions,來消息保存/消費的效率.此外越多的partitions意味著可以容納更多的consumer,有效提升并發(fā)消費的能力.(具體原理參見下文).

    Distribution

    一個Topic的多個partitions,被分布在kafka集群中的多個server上;每個server(kafka實例)負(fù)責(zé)partitions中消息的讀寫操作;此外kafka還可以配置partitions需要備份的個數(shù)(replicas),每個partition將會被備份到多臺機器上,以提高可用性.

    基于replicated方案,那么就意味著需要對多個備份進行調(diào)度;每個partition都有一個server為"leader";leader負(fù)責(zé)所有的讀寫操作,如果leader失效,那么將會有其他follower來接管(成為新的leader);follower只是單調(diào)的和leader跟進,同步消息即可..由此可見作為leader的server承載了全部的請求壓力,因此從集群的整體考慮,有多少個partitions就意味著有多少個"leader",kafka會將"leader"均衡的分散在每個實例上,來確保整體的性能穩(wěn)定.

    Producers

    Producer將消息發(fā)布到指定的Topic中,同時Producer也能決定將此消息歸屬于哪個partition;比如基于"round-robin"方式或者通過其他的一些算法等.

    Consumers

    本質(zhì)上kafka只支持Topic.每個consumer屬于一個consumer group;反過來說,每個group中可以有多個consumer.發(fā)送到Topic的消息,只會被訂閱此Topic的每個group中的一個consumer消費.

    如果所有的consumer都具有相同的group,這種情況和queue模式很像;消息將會在consumers之間負(fù)載均衡.

    如果所有的consumer都具有不同的group,那這就是"發(fā)布-訂閱";消息將會廣播給所有的消費者.

(摘自官網(wǎng)) 

    在kafka中,一個partition中的消息只會被group中的一個consumer消費;每個group中consumer消息消費互相獨立;我們可以認(rèn)為一個group是一個"訂閱"者,一個Topic中的每個partions,只會被一個"訂閱者"中的一個consumer消費,不過一個consumer可以消費多個partitions中的消息.kafka只能保證一個partition中的消息被某個consumer消費時,消息是順序的.事實上,從Topic角度來說,消息仍不是有序的.

    kafka的設(shè)計原理決定,對于一個topic,同一個group中不能有多于partitions個數(shù)的consumer同時消費,否則將意味著某些consumer將無法得到消息.

    Guarantees

    1) 發(fā)送到partitions中的消息將會按照它接收的順序追加到日志中

    2) 對于消費者而言,它們消費消息的順序和日志中消息順序一致.

    3) 如果Topic的"replication factor"為N,那么允許N-1個kafka實例失效.