一文讲清 Kafka 工作流程和存储机制

1. 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值;
2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值;
3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数(后面每次调用在这个整数上自增)，将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition 值，也就是常说的 round-robin 算法。

2.3 副本(Replication)

同一个 partition 可能会有多个 replication( 对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N)。没有 replication 的情况下，一旦 broker 宕机，其上所有 patition 的数据都不可被消费，同时 producer 也不能再将数据存于其上的 patition。引入 replication 之后，同一个 partition 可能会有多个 replication，而这时需要在这些 replication 之间选出一 个 leader， producer 和 consumer 只与这个 leader 交互，其它 replication 作为 follower 从 leader 中复制数据。

2.4 数据可靠性保证

为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 数据后，都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement确认收到)，如果 producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

a) 副本数据同步策略主要有如下两种

Kafka 选择了第二种方案，原因如下：

• 同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要的副本数相对较多，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量的数据冗余;
• 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。

b) ISR

采用第二种方案之后，设想一下情景：leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据，但有一个 follower 挂了，迟迟不能与 leader 保持同步，那 leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack，这个问题怎么解决呢?

leader 维护了一个动态的 in-sync replica set(ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower 长时间未向 leader 同步数据，则该 follower 将会被踢出 ISR，该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms 参数设定。leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。(之前还有另一个参数，0.9 版本之后 replica.lag.max.messages 参数被移除了)

c) ack应答机制

对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的follower全部接收成功。

所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的acks 参数配置

0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据;

1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower 同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据;

-1(all)：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是 如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么就会造成数据重复。

d) 故障处理

由于我们并不能保证 Kafka 集群中每时每刻 follower 的长度都和 leader 一致(即数据同步是有时延的)，那么当leader 挂掉选举某个 follower 为新的 leader 的时候(原先挂掉的 leader 恢复了成为了 follower)，可能会出现leader 的数据比 follower 还少的情况。为了解决这种数据量不一致带来的混乱情况，Kafka 提出了以下概念：

• LEO(Log End Offset)：指的是每个副本最后一个offset;
• HW(High Wather)：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。

消费者和 leader 通信时，只能消费 HW 之前的数据，HW 之后的数据对消费者不可见。

针对这个规则：

• 当follower发生故障时：follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。
• 当leader发生故障时：leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader 同步数据。

所以数据一致性并不能保证数据不丢失或者不重复，这是由 ack 控制的。HW 规则只能保证副本之间的数据一致性!

2.5 Exactly Once语义

将服务器的 ACK 级别设置为 -1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At Least Once 语义。相对的，将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即 At Most Once语义。

At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复。相对的，At Most Once 可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。在 0.11 版本以前的 Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大的影响。

0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据。Server 端都会只持久化一条，幂等性结合 At Least Once 语义，就构成了 Kafka 的 Exactily Once 语义，即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。Kafka 的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而 Broker 端会对

但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区会话的 Exactly Once。

三、Broker 保存消息

3.1 存储方式

物理上把 topic 分成一个或多个 patition(对应 server.properties 中的 num.partitions=3 配置)，每个 patition 物理上对应一个文件夹(该文件夹存储该 patition 的所有消息和索引文件)。

3.2 存储策略

无论消息是否被消费， kafka 都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据：

基于时间：log.retention.hours=168

基于大小：log.retention.bytes=1073741824 需要注意的是，因为 Kafka 读取特定消息的时间复杂度为 O(1)，即与文件大小无关， 所以这里删除过期文件与提高 Kafka 性能无关。

四、Kafka 消费过程

Kafka 消费者采用 pull 拉模式从 broker 中消费数据。与之相对的 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息。而 pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。

pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞(并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小，或者传入等待超时时间)。

4.1 消费者组

消费者是以 consumer group 消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组， 共同消费一个 topic。每个分区在同一时间只能由 group 中的一个消费者读取，但是多个 group 可以同时消费这个 partition。在图中，有一个由三个消费者组成的 group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。

在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的 group 成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。

消费者组最为重要的一个功能是实现广播与单播的功能。一个消费者组可以确保其所订阅的 Topic 的每个分区只能被从属于该消费者组中的唯一一个消费者所消费;如果不同的消费者组订阅了同一个 Topic，那么这些消费者组之间是彼此独立的，不会受到相互的干扰。

如果我们希望一条消息可以被多个消费者所消费，那么可以将这些消费者放到不同的消费者组中，这实际上就是广播的效果;如果希望一条消息只能被一个消费者所消费，那么可以将这些消费者放到同一个消费者组中，这实际上就是单播的效果。

4.2 分区分配策略

一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定哪个 partition 由哪个 consumer 来消费。

Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin，一是 Range。

RoundRobin

RoundRobin 即轮询的意思，比如现在有一个三个消费者 ConsumerA、ConsumerB 和 ConsumerC 组成的消费者组，同时消费 TopicA 主题消息，TopicA 分为 7 个分区，如果采用 RoundRobin 分配策略，过程如下所示：

图片：mrbird.cc

这种轮询的方式应该很好理解。但如果消费者组消费多个主题的多个分区，会发生什么情况呢?比如现在有一个两个消费者 ConsumerA 和 ConsumerB 组成的消费者组，同时消费 TopicA 和 TopicB 主题消息，如果采用RoundRobin 分配策略，过程如下所示：

注：TAP0 表示 TopicA Partition0 分区数据，以此类推。

这种情况下，采用 RoundRobin 算法分配，多个主题会被当做一个整体来看，这个整体包含了各自的 Partition，比如在 Kafka-clients 依赖中，与之对应的对象为 TopicPartition。接着将这些 TopicPartition 根据其哈希值进行排序，排序后采用轮询的方式分配给消费者。

但这会带来一个问题：假如上图中的消费者组中，ConsumerA 只订阅了 TopicA 主题，ConsumerB 只订阅了TopicB 主题，采用 RoundRobin 轮询算法后，可能会出现 ConsumerA 消费了 TopicB 主题分区里的消息，ConsumerB 消费了 TopicA 主题分区里的消息。

综上所述，RoundRobin 算法只适用于消费者组中消费者订阅的主题相同的情况。同时会发现，采用 RoundRobin 算法，消费者组里的消费者之间消费的消息个数最多相差 1 个。

Range

Kafka 默认采用 Range 分配策略，Range 顾名思义就是按范围划分的意思。

比如现在有一个三个消费者 ConsumerA、ConsumerB 和 ConsumerC 组成的消费者组，同时消费 TopicA 主题消息，TopicA分为7个分区，如果采用 Range 分配策略，过程如下所示：

假如现在有一个两个消费者 ConsumerA 和 ConsumerB 组成的消费者组，同时消费 TopicA 和 TopicB 主题消息，如果采用 Range 分配策略，过程如下所示：

Range 算法并不会把多个主题分区当成一个整体。

从上面的例子我们可以总结出Range算法的一个弊端：那就是同一个消费者组内的消费者消费的消息数量相差可能较大。

4.3 offset 的维护

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中，从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为 _consumer_offsets。

> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic starfish --from-beginning 
one 

消费 topic 后，查看 kafka-logs 目录，会发现多出 50 个分区。

默认情况下__consumer_offsets 有 50 个分区，如果你的系统中 consumer group 也很多的话，那么这个命令的输出结果会很多

五、Kafka事务

Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。

5.1 Producer事务

为了了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 TransactionID，并将 Producer 获得的 PID 和Transaction ID 绑定。这样当 Producer 重启后就可以通过正在进行的 TransactionID 获得原来的 PID。

为了管理 Transaction，Kafka 引入了一个新的组件 Transaction Coordinator。Producer 就是通过和 Transaction Coordinator 交互获得 Transaction ID 对应的任务状态。Transaction Coordinator 还负责将事务所有写入 Kafka 的一个内部 Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。

5.2 Consumer事务

对 Consumer 而言，事务的保证就会相对较弱，尤其是无法保证 Commit 的消息被准确消费。这是由于Consumer 可以通过 offset 访问任意信息，而且不同的 SegmentFile 生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。

参考：

尚硅谷Kafka教学

部分图片来源：mrbird.cc

https://gitbook.cn/books/5ae1e77197c22f130e67ec4e/index.html