KAFKA分布式消息系统

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Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录、浏览、点击、分享、喜欢)以及系统运行日志(CPU、内存、磁盘、网络、系统及进程状态)。

当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线)。高可靠交付对linkedin的日志不是必须的,故可通过降低可靠性来提高性能,同时通过构建分布式的集群,允许消息在系统中累积,使得kafka同时支持离线和在线日志处理。

注:本文中发布者(publisher)与生产者(producer)可以互换,订阅者(subscriber)与消费者(consumer)可以互换。

 

Kafka的架构如下图所示:

Kafka存储策略

  1. kafka以topic来进行消息管理,每个topic包含多个part(ition),每个part对应一个逻辑log,有多个segment组成。
  2. 每个segment中存储多条消息(见下图),消息id由其逻辑位置决定,即从消息id可直接定位到消息的存储位置,避免id到位置的额外映射。
  3. 每个part在内存中对应一个index,记录每个segment中的第一条消息偏移。
  4. 发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上(随机或根据用户指定的回调函数进行分布),broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息,当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时,segment上的消息会被flush到磁盘,只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到,segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据,broker会创建新的segment。

发布与订阅接口

发布消息时,kafka client先构造一条消息,将消息加入到消息集set中(kafka支持批量发布,可以往消息集合中添加多条消息,一次行发布),send消息时,client需指定消息所属的topic。

订阅消息时,kafka client需指定topic以及partition num(每个partition对应一个逻辑日志流,如topic代表某个产品线,partition代表产品线的日志按天切分的结果),client订阅后,就可迭代读取消息,如果没有消息,client会阻塞直到有新的消息发布。consumer可以累积确认接收到的消息,当其确认了某个offset的消息,意味着之前的消息也都已成功接收到,此时broker会更新zookeeper上地offset registry(后面会讲到)。

高效的数据传输

  1. 发布者每次可发布多条消息(将消息加到一个消息集合中发布), sub每次迭代一条消息。
  2. 不创建单独的cache,使用系统的page cache。发布者顺序发布,订阅者通常比发布者滞后一点点,直接使用linux的page cache效果也比较后,同时减少了cache管理及垃圾收集的开销。
  3. 使用sendfile优化网络传输,减少一次内存拷贝。

无状态broker

  1. Broker没有副本机制,一旦broker宕机,该broker的消息将都不可用。
  2. Broker不保存订阅者的状态,由订阅者自己保存。
  3. 无状态导致消息的删除成为难题(可能删除的消息正在被订阅),kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证),消息保存一定时间(通常为7天)后会被删除。
  4. 消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费,当订阅者故障时,可以选择最小的offset进行重新读取消费消息。

Consumer group

  1. 允许consumer group(包含多个consumer,如一个集群同时消费)对一个topic进行消费,不同的consumer group之间独立订阅。
  2. 为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销,指定partition为最小的并行消费单位,即一个group内的consumer只能消费不同的partition。

Zookeeper 协调控制

1. 管理broker与consumer的动态加入与离开。

2. 触发负载均衡,当broker或consumer加入或离开时会触发负载均衡算法,使得一

   个consumer group内的多个consumer的订阅负载平衡。

3.  维护消费关系及每个partion的消费信息。

Zookeeper上的细节:

  1. 每个broker启动后会在zookeeper上注册一个临时的broker registry,包含broker的ip地址和端口号,所存储的topics和partitions信息。
  2. 每个consumer启动后会在zookeeper上注册一个临时的consumer registry:包含consumer所属的consumer group以及订阅的topics。
  3. 每个consumer group关联一个临时的owner registry和一个持久的offset registry。对于被订阅的每个partition包含一个owner registry,内容为订阅这个partition的consumer id;同时包含一个offset registry,内容为上一次订阅的offset。

消息交付保证

  1. kafka对消息的重复、丢失、错误以及顺序型没有严格的要求。
  2. kafka提供at-least-once delivery,即当consumer宕机后,有些消息可能会被重复delivery。
  3. 因每个partition只会被consumer group内的一个consumer消费,故kafka保证每个partition内的消息会被顺序的订阅。
  4. Kafka为每条消息为每条消息计算CRC校验,用于错误检测,crc校验不通过的消息会直接被丢弃掉。

 

Linkedin的应用环境

如下图,左边的应用于日志数据的在线实时处理,右边的应用于日志数据的离线分析(现将日志pull至hadoop或DWH中)。

 

Kafka的性能

 

测试环境: 2 Linux machines, each with 8 2GHz cores,  16GB  of  memory,  6  disks  with  RAID  10.  The  two machines  are connected  with  a  1Gb  network  link.  One  of  the machines was used as the broker and the other machine was used as the producer or the consumer.

测试评价(by me):(1)环境过于简单,不足以说明问题。(2)对于producer持续的波动没有进行分析。(3)只有两台机器zookeeper都省了??

测试结果:如下图,完胜其他的message queue,单条消息发送(每条200bytes),能到50000messages/sec,50条batch方式发送,平均为400000messages/sec.

Kafka未来研究方向

1. 数据压缩(节省网络带宽及存储空间)

2. Broker多副本

3. 流式处理应用

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