001、Kafka简介
Apache Kafka最早是由Linkedin公司开发,后来捐献给了Apack基金会。
Kafka被官方定义为分布式流式处理平台,因为具备高吞吐、可持久化、可水平扩展等特性而被广泛使用。目前Kafka具体如下功能:
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消息队列,Kafka具有系统解耦、流量削峰、缓冲、异步通信等消息队列的功能。
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分布式存储系统,Kafka可以把消息持久化,同时用多副本来实现故障转移,可以作为数据存储系统来使用。
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实时数据处理,Kafka提供了一些和数据处理相关的组件,比如Kafka Streams、Kafka Connect,具备了实时数据的处理功能。
Kafka的消息模型:[2]
通过上面这张图,介绍一下Kafka中的几个主要概念:
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producer和consumer: 消息队列中的生产者和消费者,生产者将消息推送到队列,消费者从队列中拉取消息。
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consumer group:消费者集合,这些消费者可以并行消费同一个topic下不同partition中的消息。
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broker:Kafka集群中的服务器。
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topic:消息的分类。
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partition:topic物理上的分组,一个topic可以有partition,每个partition中的消息会被分配一个有序的id作为offset。每个consumer group只能有一个消费者来消费一个partition。
002、Kafka和Zookeeper关系
Kafka架构如下图:图片从图中可以看到,Kafka的工作需要Zookeeper的配合。那他们到底是怎么配合工作呢?
看下面这张图:
从图中可以看到,Kafka的工作需要Zookeeper的配合。那他们到底是怎么配合工作呢?
看下面这张图:
021、broker注册
从上面的图中可以看到,broker分布式部署,就需要一个注册中心来进行统一管理。Zookeeper用一个专门节点保存Broker服务列表,也就是 /brokers/ids。
broker在启动时,向Zookeeper发送注册请求,Zookeeper会在/brokers/ids下创建这个broker节点,如/brokers/ids/[0...N],并保存broker的IP地址和端口。
这个节点临时节点,一旦broker宕机,这个临时节点会被自动删除。
022、topic注册
Zookeeper也会为topic分配一个单独节点,每个topic都会以/brokers/topics/[topic_name]的形式记录在Zookeeper。
一个topic的消息会被保存到多个partition,这些partition跟broker的对应关系也需要保存到Zookeeper。
partition是多副本保存的,上图中红色partition是leader副本。当leader副本所在的broker发生故障时,partition需要重新选举leader,这个需要由Zookeeper主导完成。
broker启动后,会把自己的Broker ID注册到到对应topic节点的分区列表中。
查看一个topic是xxx,分区编号是1的信息,命令如下:
[root@master] get /brokers/topics/xxx/partitions/1/state {"controller_epoch":15,"leader":11,"version":1,"leader_epoch":2,"isr":[11,12,13]}
023、consumer注册
消费者组也会向Zookeeper进行注册,Zookeeper会为其分配节点来保存相关数据,节点路径为/consumers/{group_id},有3个子节点,如下图:
这样Zookeeper可以记录分区跟消费者的关系,以及分区的offset。
024、负载均衡
broker向Zookeeper进行注册后,生产者根据broker节点来感知broker服务列表变化,这样可以实现动态负载均衡。
consumer group中的消费者,可以根据topic节点信息来拉取特定分区的消息,实现负载均衡。
实际上,Kafka在Zookeeper中保存的元数据非常多,看下面这张图:
随着broker、topic和partition增多,保存的数据量会越来越大。
003、kafka和zookeeper的交互(Controller)
Kafka离开Zookeeper是没有办法独立运行的。那Kafka是怎么跟Zookeeper进行交互的呢?
Kafka集群中会有一个broker被选举为Controller负责跟Zookeeper进行交互,它负责管理整个Kafka集群中所有分区和副本的状态。其他broker监听Controller节点的数据变化。
Controller的选举工作依赖于Zookeeper,选举成功后,Zookeeper会创建一个/controller临时节点。
Controller具体职责如下:
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监听分区变化:比如当某个分区的leader出现故障时,Controller会为该分区选举新的leader。当检测到分区的ISR集合发生变化时,Controller会通知所有broker更新元数据。当某个topic增加分区时,Controller会负责重新分配分区。
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监听topic相关的变化
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监听broker相关的变化
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集群元数据管理
下面这张图展示了Controller、Zookeeper和broker的交互细节:
Controller选举成功后,会从Zookeeper集群中拉取一份完整的元数据初始化ControllerContext,这些元数据缓存在Controller节点。当集群发生变化时,比如增加topic分区,Controller不仅需要变更本地的缓存数据,还需要将这些变更信息同步到其他Broker。
Controller监听到Zookeeper事件、定时任务事件和其他事件后,将这些事件按照先后顺序暂存到LinkedBlockingQueue中,由事件处理线程按顺序处理,这些处理多数需要跟Zookeeper交互,Controller则需要更新自己的元数据。
标签:03,Zookeeper,broker,Kafka,topic,Controller,节点 From: https://www.cnblogs.com/suyj/p/16786273.html