两万字长文，彻底搞懂Kafka

1、为什么有消息系统

1、解耦合

2、异步处理

例如电商平台，秒杀活动。

一般流程会分为：

1. 风险控制
2. 库存锁定
3. 生成订单
4. 短信通知
5. 更新数据

通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；

流程改为：

1. 风险控制
2. 库存锁定
3. 消息系统
4. 生成订单
5. 短信通知
6. 更新数据

3、流量的控制

3.1 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面

3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求，完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。

• 优点：控制了流量
• 缺点：会让流程变慢

2、Kafka核心概念

• 生产者：Producer 往Kafka集群生成数据
• 消费者：Consumer 往Kafka里面去获取数据，处理数据、消费数据

Kafka的数据是由消费者自己去拉去Kafka里面的数据

• 主题：topic
• 分区：partition

默认一个topic有一个分区（partition），自己可设置多个分区（分区分散存储在服务器不同节点上）

解决了一个海量数据如何存储的问题

例如：有2T的数据，一台服务器有1T，一个topic可以分多个区，分别存储在多台服务器上，解决海量数据存储问题

3、Kafka的集群架构

Kafka集群中，一个kafka服务器就是一个broker，Topic只是逻辑上的概念，partition在磁盘上就体现为一个目录。

Consumer Group：消费组，消费数据的时候，都必须指定一个group id，指定一个组的id

假定程序A和程序B指定的group id号一样，那么两个程序就属于同一个消费组

特殊：

• 比如，有一个主题topicA， 程序A去消费了这个topicA，那么程序B就不能再去消费topicA（程序A和程序B属于一个消费组）
• 再比如程序A已经消费了topicA里面的数据，现在还是重新再次消费topicA的数据，是不可以的，但是重新指定一个group id号以后，可以消费。

不同消费组之间没有影响。消费组需自定义，消费者名称程序自动生成（独一无二）。

Controller：Kafka节点里面的一个主节点。借助zookeeper

4、Kafka磁盘顺序写保证写数据性能

kafka写数据：

顺序写，往磁盘上写数据时，就是追加数据，没有随机写的操作。

经验：

如果一个服务器磁盘达到一定的个数，磁盘也达到一定转数，往磁盘里面顺序写（追加写）数据的速度和写内存的速度差不多。

生产者生产消息，经过kafka服务先写到os cache 内存中，然后经过sync顺序写到磁盘上

5、Kafka零拷贝机制保证读数据高性能

消费者读取数据流程：

1. 消费者发送请求给kafka服务
2. kafka服务去os cache缓存读取数据（缓存没有就去磁盘读取数据）
3. 从磁盘读取了数据到os cache缓存中
4. os cache复制数据到kafka应用程序中
5. kafka将数据（复制）发送到socket cache中
6. socket cache通过网卡传输给消费者

kafka linux sendfile技术 — 零拷贝

1. 消费者发送请求给kafka服务
2. kafka服务去os cache缓存读取数据（缓存没有就去磁盘读取数据）
3. 从磁盘读取了数据到os cache缓存中
4. os cache直接将数据发送给网卡
5. 通过网卡将数据传输给消费者

6、Kafka日志分段保存

Kafka中一个主题，一般会设置分区；比如创建了一个topic_a，然后创建的时候指定了这个主题有三个分区。

其实在三台服务器上，会创建三个目录。

服务器1（kafka1）：

• 创建目录topic_a-0:
• 目录下面是我们文件（存储数据），kafka数据就是message，数据存储在log文件里
• .log结尾的就是日志文件，在kafka中把数据文件就叫做日志文件。

一个分区下面默认有n多个日志文件（分段存储），一个日志文件默认1G

服务器2（kafka2）：

• 创建目录topic_a-1:

服务器3（kafka3）：

• 创建目录topic_a-2:

7、Kafka二分查找定位数据

Kafka里面每一条消息，都有自己的offset（相对偏移量），存在物理磁盘上面，在position

Position：物理位置（磁盘上面那个地方）

也就是说一条消息就有两个位置：

• offset：相对偏移量（相对位置）
• position：磁盘物理位置

稀疏索引：

• Kafka中采用了稀疏索引的方式读取索引，kafka每当写入了4k大小的日志（.log），就往index里写入一个记录索引。

其中会采用二分查找

8、高并发网络设计（先了解NIO）

网络设计部分是kafka中设计最好的一个部分，这也是保证Kafka高并发、高性能的原因

对kafka进行调优，就得对kafka原理比较了解，尤其是网络设计部分

Reactor网络设计模式1：

Reactor网络设计模式2：

Reactor网络设计模式3：

Kafka超高并发网络设计：

9、Kafka冗余副本保证高可用

在kafka里面分区是有副本的，注：0.8以前是没有副本机制的。创建主题时，可以指定分区，也可以指定副本个数。副本是有角色的：

leader partition：

• 写数据、读数据操作都是从leader partition去操作的。
• 会维护一个ISR（in-sync- replica ）列表，但是会根据一定的规则删除ISR列表里面的值

生产者发送来一个消息，消息首先要写入到leader partition中

写完了以后，还要把消息写入到ISR列表里面的其它分区，写完后才算这个消息提交

follower partition：从leader partition同步数据。

10、优秀架构思考-总结

Kafka — 高并发、高可用、高性能

• 高可用：多副本机制
• 高并发：网络架构设计 三层架构：多selector -> 多线程 -> 队列的设计（NIO）
• 高性能：

写数据：

1. 把数据先写入到OS Cache
2. 写到磁盘上面是顺序写，性能很高

读数据：

1. 根据稀疏索引，快速定位到要消费的数据

2. 零拷贝机制

3. • 减少数据的拷贝
   • 减少了应用程序与操作系统上下文切换

11、Kafka生产环境搭建

11.1 需求场景分析

电商平台，需要每天10亿请求都要发送到Kafka集群上面。二八反正，一般评估出来问题都不大。

10亿请求 -> 24 过来的，一般情况下，每天的12:00 到早上8:00 这段时间其实是没有多大的数据量的。80%的请求是用的另外16小时的处理的。16个小时处理 -> 8亿的请求。16 * 0.2 = 3个小时 处理了8亿请求的80%的数据

也就是说6亿的数据是靠3个小时处理完的。我们简单的算一下高峰期时候的qps

6亿/3小时 =5.5万/s qps=5.5万

10亿请求 * 50kb = 46T 每天需要存储46T的数据

一般情况下，我们都会设置两个副本 46T * 2 = 92T，Kafka里面的数据是有保留的时间周期，保留最近3天的数据。

92T * 3天 = 276T

我这儿说的是50kb不是说一条消息就是50kb不是（把日志合并了，多条日志合并在一起），通常情况下，一条消息就几b，也有可能就是几百字节。

11.2 物理机数量评估

1）首先分析一下是需要虚拟机还是物理机

像Kafka mysql hadoop这些集群搭建的时候，我们生产里面都是使用物理机。

2）高峰期需要处理的请求总的请求每秒5.5万个，其实一两台物理机绝对是可以抗住的。一般情况下，我们评估机器的时候，是按照高峰期的4倍的去评估。

如果是4倍的话，大概我们集群的能力要准备到 20万qps。这样子的集群才是比较安全的集群。大概就需要5台物理机。每台承受4万请求。

场景总结：

• 搞定10亿请求，高峰期5.5万的qps,276T的数据，需要5台物理机。

11.3 磁盘选择

搞定10亿请求，高峰期5.5万的qps,276T的数据，需要5台物理机。

1）SSD固态硬盘，还是需要普通的机械硬盘

• SSD硬盘：性能比较好，但是价格贵
• SAS盘：某方面性能不是很好，但是比较便宜。

SSD硬盘性能比较好，指的是它随机读写的性能比较好。适合MySQL这样集群。

但是其实他的顺序写的性能跟SAS盘差不多。

kafka的理解：就是用的顺序写。所以我们就用普通的【机械硬盘】就可以了。

2）需要我们评估每台服务器需要多少块磁盘

5台服务器，一共需要276T ，大约每台服务器 需要存储60T的数据。我们公司里面服务器的配置用的是 11块硬盘，每个硬盘 7T。11 * 7T = 77T

77T * 5 台服务器 = 385T

场景总结：

• 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T

11.4 内存评估 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T

我们发现kafka读写数据的流程 都是基于os cache,换句话说假设咱们的os cashe无限大那么整个kafka是不是相当于就是基于内存去操作，如果是基于内存去操作，性能肯定很好。内存是有限的。

• 尽可能多的内存资源要给 os cache
• Kafka的代码用 核心的代码用的是scala写的，客户端的代码java写的。都是基于jvm。所以我们还要给一部分的内存给jvm。

Kafka的设计，没有把很多数据结构都放在jvm里面。所以我们的这个jvm不需要太大的内存。根据经验，给个10G就可以了。

NameNode:jvm里面还放了元数据（几十G），JVM一定要给得很大。比如给个100G。

假设我们这个10请求的这个项目，一共会有100个topic。100 topic * 5 partition * 2 = 1000 partition

一个partition其实就是物理机上面的一个目录，这个目录下面会有很多个.log的文件。

• .log就是存储数据文件，默认情况下一个.log文件的大小是1G。

我们如果要保证 1000个partition 的最新的.log 文件的数据 如果都在内存里面，这个时候性能就是最好。1000 * 1G = 1000G内存.

我们只需要把当前最新的这个log 保证里面的25%的最新的数据在内存里面。250M * 1000 = 0.25 G* 1000 =250G的内存。

• 250内存 / 5 = 50G内存
• 50G+10G = 60G内存

64G的内存，另外的4G，操作系统本生是不是也需要内存。其实Kafka的jvm也可以不用给到10G这么多。评估出来64G是可以的。当然如果能给到128G的内存的服务器，那就最好。

我刚刚评估的时候用的都是一个topic是5个partition，但是如果是数据量比较大的topic，可能会有10个partition。

总结：

• 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T ，需要64G的内存（128G更好）

11.5 CPU压力评估

评估一下每台服务器需要多少cpu core(资源很有限)

我们评估需要多少个cpu ，依据就是看我们的服务里面有多少线程去跑。线程就是依托cpu 去运行的。如果我们的线程比较多，但是cpu core比较少，这样的话，我们的机器负载就会很高，性能不就不好。

评估一下，kafka的一台服务器 启动以后会有多少线程？

• Acceptor线程 1
• processor线程 3 6~9个线程
• 处理请求线程 8个 32个线程
• 定时清理的线程，拉取数据的线程，定时检查ISR列表的机制 等等。

所以大概一个Kafka的服务启动起来以后，会有一百多个线程。

• cpu core = 4个，一遍来说，几十个线程，就肯定把cpu 打满了。
• cpu core = 8个，应该很轻松的能支持几十个线程。

如果我们的线程是100多个，或者差不多200个，那么8 个 cpu core是搞不定的。

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所以我们这儿建议：

• CPU core = 16个。如果可以的话，能有32个cpu core 那就最好。

结论：

• kafka集群，最低也要给16个cpu core，如果能给到32 cpu core那就更好。
• 2cpu * 8 =16 cpu core
• 4cpu * 8 = 32 cpu core

总结：

• 搞定10亿请求，需要5台物理机， 11（SAS） * 7T ，需要64G的内存（128G更好），需要16个cpu core（32个更好）

11.6 网络需求评估

评估我们需要什么样网卡？

一般要么是千兆的网卡（1G/s），还有的就是万兆的网卡（10G/s）

高峰期的时候 每秒会有5.5万的请求涌入，5.5/5 = 大约是每台服务器会有1万个请求涌入。我们之前说的，10000 * 50kb = 488M 也就是每条服务器，每秒要接受488M的数据。数据还要有副本，副本之间的同步，也是走的网络的请求。488 * 2 = 976m/s

说明一下：

• 很多公司的数据，一个请求里面是没有50kb这么大的，我们公司是因为主机在生产端封装了数据，然后把多条数据合并在一起了，所以我们的一个请求才会有这么大。
• 一般情况下，网卡的带宽是达不到极限的，如果是千兆的网卡，我们能用的一般就是700M左右。但是如果最好的情况，我们还是使用万兆的网卡。
• 如果使用的是万兆的，那就是很轻松。

11.7 集群规划

• 请求量
• 规划物理机的个数
• 分析磁盘的个数，选择使用什么样的磁盘
• 内存
• cpu core
• 网卡

就是告诉大家，以后要是公司里面有什么需求，进行资源的评估，服务器的评估，大家按照我的思路去评估。

一条消息的大小 50kb -> 1kb 500byte 1M

ip 主机名

• 192.168.0.100 hadoop1
• 192.168.0.101 hadoop2
• 192.168.0.102 hadoop3

主机的规划：kafka集群架构的时候：主从式的架构：

• controller -> 通过zk集群来管理整个集群的元数据。

zookeeper集群

• hadoop1
• hadoop2
• hadoop3

kafka集群

• 理论上来讲，我们不应该把kafka的服务于zk的服务安装在一起。
• 但是我们这儿服务器有限。所以我们kafka集群也是安装在hadoop1 haadoop2 hadoop3

11.8 zookeeper集群搭建

11.9 核心参数详解

11.10 集群压力测试

12、kafka运维

12.1 常见运维工具介绍

KafkaManager — 页面管理工具

12.2 常见运维命令

场景一：topic数据量太大，要增加topic数

一开始创建主题的时候，数据量不大，给的分区数不多。

kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test6

kafka-topics.sh --alter --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --partitions 3 --topic test6

broker id：

• hadoop1:0
• hadoop2:1
• hadoop3:2

假设一个partition有三个副本：partition0：

a,b,c

• a：leader partition
• b，c:follower partition

ISR:{a,b,c}

如果一个follower分区 超过10秒 没有向leader partition去拉取数据，那么这个分区就从ISR列表里面移除。

场景二：核心topic增加副本因子

如果对核心业务数据需要增加副本因子

vim test.json脚本，将下面一行json脚本保存

{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“test6”,“partition”:0,“replicas”:[0,1,2]},{“topic”:“test6”,“partition”:1,“replicas”:[0,1,2]},{“topic”:“test6”,“partition”:2,“replicas”:[0,1,2]}]}

执行上面json脚本：

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --reassignment-json-file test.json --execute

场景三：负载不均衡的topic，手动迁移

vi topics-to-move.json

{“topics”: [{“topic”: “test01”}, {“topic”: “test02”}], “version”: 1} 
// 把你所有的topic都写在这里

kafka-reassgin-partitions.sh --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list “5,6” --generate
// 把你所有的包括新加入的broker机器都写在这里，就会说是把所有的partition均匀的分散在各个broker上，包括新进来的broker

此时会生成一个迁移方案，可以保存到一个文件里去：expand-cluster-reassignment.json

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify

这种数据迁移操作一定要在晚上低峰的时候来做，因为他会在机器之间迁移数据，非常的占用带宽资源

• generate: 根据给予的Topic列表和Broker列表生成迁移计划。generate并不会真正进行消息迁移，而是将消息迁移计划计算出来，供execute命令使用。
• execute: 根据给予的消息迁移计划进行迁移。
• verify: 检查消息是否已经迁移完成。

场景四：如果某个broker leader partition过多

正常情况下，我们的leader partition在服务器之间是负载均衡。

• hadoop1 4
• hadoop2 1
• hadoop3 1

现在各个业务方可以自行申请创建topic，分区数量都是自动分配和后续动态调整的，kafka本身会自动把leader partition均匀分散在各个机器上，这样可以保证每台机器的读写吞吐量都是均匀的。

但是也有例外，那就是如果某些broker宕机，会导致leader partition过于集中在其他少部分几台broker上，这会导致少数几台broker的读写请求压力过高，其他宕机的broker重启之后都是folloer partition，读写请求很低。

造成集群负载不均衡有一个参数，auto.leader.rebalance.enable，默认是true，每隔300秒（leader.imbalance.check.interval.seconds）检查leader负载是否平衡

如果一台broker上的不均衡的leader超过了10%，leader.imbalance.per.broker.percentage，就会对这个broker进行选举。

配置参数：

• auto.leader.rebalance.enable 默认是true
• leader.imbalance.per.broker.percentage: 每个broker允许的不平衡的leader的比率。如果每个broker超过了这个值，控制器会触发leader的平衡。这个值表示百分比。10%
• leader.imbalance.check.interval.seconds：默认值300秒

13、Kafka生产者

13.1 消费者发送消息原理

13.2 消费者发送消息原理—基础案例演示

13.3 如何提升吞吐量

如何提升吞吐量：参数一：buffer.memory：

设置发送消息的缓冲区，默认值是33554432，就是32MB

参数二：compression.type：

默认是none，不压缩，但是也可以使用lz4压缩，效率还是不错的，压缩之后可以减小数据量，提升吞吐量，但是会加大producer端的cpu开销

参数三：batch.size：

• 设置batch的大小，如果batch太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；
• 如果batch太大，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，而且会让内存缓冲区有很大压力，过多数据缓冲在内存里，默认值是：16384，就是16kb，也就是一个batch满了16kb就发送出去，一般在实际生产环境，这个batch的值可以增大一些来提升吞吐量，如果一个批次设置大了，会有延迟。一般根据一条消息大小来设置。
• 如果我们消息比较少。配合使用的参数linger.ms，这个值默认是0，意思就是消息必须立即被发送，但是这是不对的，一般设置一个100毫秒之类的，这样的话就是说，这个消息被发送出去后进入一个batch，如果100毫秒内，这个batch满了16kb，自然就会发送出去。

13.4 如何处理异常

1、LeaderNotAvailableException：

这个就是如果某台机器挂了，此时leader副本不可用，会导致你写入失败，要等待其他follower副本切换为leader副本之后，才能继续写入，此时可以重试发送即可；如果说你平时重启kafka的broker进程，肯定会导致leader切换，一定会导致你写入报错，是LeaderNotAvailableException。

2、NotControllerException：

这个也是同理，如果说Controller所在Broker挂了，那么此时会有问题，需要等待Controller重新选举，此时也是一样就是重试即可。

3、NetworkException：网络异常 timeout

• 配置retries参数，他会自动重试的
• 但是如果重试几次之后还是不行，就会提供Exception给我们来处理了,我们获取到异常以后，再对这个消息进行单独处理。我们会有备用的链路。发送不成功的消息发送到Redis或者写到文件系统中，甚至是丢弃。

13.5 重试机制

重试会带来一些问题：

消息重复

有的时候一些leader切换之类的问题，需要进行重试，设置retries即可，但是消息重试会导致,重复发送的问题，比如说网络抖动一下导致他以为没成功，就重试了，其实人家都成功了.

消息乱序消息重试是可能导致消息的乱序的，因为可能排在你后面的消息都发送出去了。所以可以使用” max.in.flight.requests.per.connection“参数设置为1，这样可以保证producer同一时间只能发送一条消息。

两次重试的间隔默认是100毫秒，用”retry.backoff.ms“来进行设置，基本上在开发过程中，靠重试机制基本就可以搞定95%的异常问题。

13.6 ACK参数详解

producer端

request.required.acks=0；

• 只要请求已发送出去，就算是发送完了，不关心有没有写成功。
• 性能很好，如果是对一些日志进行分析，可以承受丢数据的情况，用这个参数，性能会很好。

request.required.acks=1；

• 发送一条消息，当leader partition写入成功以后，才算写入成功。
• 不过这种方式也有丢数据的可能。

request.required.acks=-1；

• 需要ISR列表里面，所有副本都写完以后，这条消息才算写入成功。
• ISR：1个副本。1 leader partition 1 follower partition

kafka服务端：

min.insync.replicas：1

如果我们不设置的话，默认这个值是1，一个leader partition会维护一个ISR列表，这个值就是限制ISR列表里面，至少得有几个副本，比如这个值是2，那么当ISR列表里面只有一个副本的时候。往这个分区插入数据的时候会报错。

设计一个不丢数据的方案：

• 分区副本 >=2
• acks = -1
• min.insync.replicas >=2

还有可能就是发送有异常：对异常进行处理

13.7 自定义分区

分区：

• 没有设置key

我们的消息就会被轮训的发送到不同的分区。

• 设置了key

kafka自带的分区器，会根据key计算出来一个hash值，这个hash值会对应某一个分区。

如果key相同的，那么hash值必然相同，key相同的值，必然是会被发送到同一个分区。

但是有些比较特殊的时候，我们就需要自定义分区

public class HotDataPartitioner implements Partitioner {
    private Random random;
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        random = new Random();
    }
    @Override
    public int partition(String topic, Object keyObj, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        String key = (String)keyObj;
        List partitionInfoList = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
//获取到分区的个数 0,1，2
        int partitionCount = partitionInfoList.size();
//最后一个分区
        int hotDataPartition = partitionCount - 1;
        return !key.contains(“hot_data”) ? random.nextInt(partitionCount - 1) : hotDataPartition;
    }
}

如何使用：

配置上这个类即可：props.put(”partitioner.class”, “com.zhss.HotDataPartitioner”);

13.8 综合案例演示

需求分析：

电商背景 -》 二手的电商平台

【欢乐送】的项目，用户购买了东西以后会有【星星】，用星星去换物品。一块钱一个星星。

订单系统（消息的生产），发送一条消息（支付订单，取消订单） -> Kafka <- 会员系统，从kafak里面去消费数据，找到对应用户消费的金额，然后给该用户更新星星的数量。

分析一下：

发送消息的时候，可以指定key，也可以不指定key。

1)如果不指定key

• zhangsan ->下订单 -> 100 -> +100
• zhangsan -> 取消订单 -> -100 -> -100
• 会员系统消费数据的时候，有可能先消费到的是 取消订单的数据。

2)如果指定key,key -> hash（数字） -> 对应分区号 -> 发送到对应的分区里面。

• 如果key相同的 -> 数据肯定会被发送到同一个分区（有序的）

这个项目需要指定key，把用户的id指定为key.

14、Kafka消费者

14.1 消费组概念

groupid相同就属于同一个消费组

1）每个consumer都要属于一个consumer.group，就是一个消费组，topic的一个分区只会分配给一个消费组下的一个consumer来处理，每个consumer可能会分配多个分区，也有可能某个consumer没有分配到任何分区。

2）如果想要实现一个广播的效果，那只需要使用不同的group id去消费就可以。

topicA:

• partition0、partition1

groupA：

• consumer1:消费 partition0
• consuemr2:消费 partition1
• consuemr3:消费不到数据

groupB:

• consuemr3:消费到partition0和partition1

3）如果consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他

14.2 基础案例演示

14.3 偏移量管理

每个consumer内存里数据结构保存对每个topic的每个分区的消费offset，定期会提交offset，老版本是写入zk，但是那样高并发请求zk是不合理的架构设计，zk是做分布式系统的协调的，轻量级的元数据存储，不能负责高并发读写，作为数据存储。

现在新的版本提交offset发送给kafka内部topic：__consumer_offsets，提交过去的时候， key是group.id+topic+分区号，value就是当前offset的值，每隔一段时间，kafka内部会对这个topic进行compact(合并)，也就是每个group.id+topic+分区号就保留最新数据。

__consumer_offsets可能会接收高并发的请求，所以默认分区50个(leader partitiron -> 50 kafka)，这样如果你的kafka部署了一个大的集群，比如有50台机器，就可以用50台机器来抗offset提交的请求压力。

• 消费者 -> broker端的数据
• message -> 磁盘 -> offset 顺序递增
• 从哪儿开始消费？-> offset
• 消费者（offset）

14.4 偏移量监控工具介绍

web页面管理的一个管理软件(kafka Manager)

• 修改bin/kafka-run-class.sh脚本，第一行增加JMX_PORT=9988
• 重启kafka进程

另一个软件：主要监控的consumer的偏移量。

就是一个jar包java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.3.0-SNAPSHOT.jar

com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb

• offsetStorage kafka \（根据版本：偏移量存在kafka就填kafka，存在zookeeper就填zookeeper）
• zk hadoop1:2181
• port 9004
• refresh 15.seconds
• retain 2.days

写了一段程序 ,消费kafka里面的数据（consumer，处理数据 -> 业务代码） -> Kafka 如何去判断你的这段代码真的是实时的去消费的呢？

延迟几亿条数据 -> 阈值（20万条的时候 发送一个告警。）

14.5 消费异常感知

heartbeat.interval.ms：

• consumer心跳时间间隔，必须得与coordinator保持心跳才能知道consumer是否故障了，
• 然后如果故障之后，就会通过心跳下发rebalance的指令给其他的consumer通知他们进行rebalance的操作

session.timeout.ms：

• kafka多长时间感知不到一个consumer就认为他故障了，默认是10秒

max.poll.interval.ms：

• 如果在两次poll操作之间，超过了这个时间，那么就会认为这个consume处理能力太弱了，会被踢出消费组，分区分配给别人去消费，一般来说结合业务处理的性能来设置就可以了。

14.6 核心参数解释

fetch.max.bytes：

获取一条消息最大的字节数，一般建议设置大一些，默认是1M 其实我们在之前多个地方都见到过这个类似的参数，意思就是说一条信息最大能多大？

1. Producer：发送的数据，一条消息最大多大， -> 10M
2. Broker：存储数据，一条消息最大能接受多大 -> 10M
3. Consumer：

max.poll.records:

一次poll返回消息的最大条数，默认是500条

connection.max.idle.ms：

consumer跟broker的socket连接如果空闲超过了一定的时间，此时就会自动回收连接，但是下次消费就要重新建立socket连接，这个建议设置为-1，不要去回收

enable.auto.commit:

开启自动提交偏移量

auto.commit.interval.ms:

每隔多久提交一次偏移量，默认值5000毫秒

auto.offset.reset：

• earliest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
• latest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
• none：topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常

14.7 综合案例演示

引入案例：二手电商平台（欢乐送），根据用户消费的金额，对用户星星进行累计。

• 订单系统（生产者） -> Kafka集群里面发送了消息。
• 会员系统（消费者） -> Kafak集群里面消费消息，对消息进行处理。

14.8 group coordinator原理

面试题：消费者是如何实现rebalance的？— 根据coordinator实现

什么是coordinator

每个consumer group都会选择一个broker作为自己的coordinator，他是负责监控这个消费组里的各个消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启rebalance的

如何选择coordinator机器

首先对groupId进行hash（数字），接着对__consumer_offsets的分区数量取模，默认是50，_consumer_offsets的分区数可以通过offsets.topic.num.partitions来设置，找到分区以后，这个分区所在的broker机器就是coordinator机器。

比如说：groupId，“myconsumer_group” -> hash值（数字）-> 对50取模 -> 8__consumer_offsets 这个主题的8号分区在哪台broker上面，那一台就是coordinator 就知道这个consumer group下的所有的消费者提交offset的时候是往哪个分区去提交offset，

运行流程

• 每个consumer都发送JoinGroup请求到Coordinator，
• 然后Coordinator从一个consumer group中选择一个consumer作为leader，
• 把consumer group情况发送给这个leader，
• 接着这个leader会负责制定消费方案，
• 通过SyncGroup发给Coordinator
• 接着Coordinator就把消费方案下发给各个consumer，他们会从指定的分区的

leader broker开始进行socket连接以及消费消息

14.9 rebalance策略

consumer group靠coordinator实现了Rebalance

这里有三种rebalance的策略：range、round-robin、sticky

比如我们消费的一个主题有12个分区：

p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11

假设我们的消费者组里面有三个消费者

range策略

• range策略就是按照partiton的序号范围
• p0~3 consumer1
• p4~7 consumer2
• p8~11 consumer3
• 默认就是这个策略；

round-robin策略

• 就是轮询分配
• consumer1:0,3,6,9
• consumer2:1,4,7,10
• consumer3:2,5,8,11

但是前面的这两个方案有个问题：12 -> 2 每个消费者会消费6个分区

假设consuemr1挂了:p0-5分配给consumer2,p6-11分配给consumer3，这样的话，原本在consumer2上的的p6,p7分区就被分配到了 consumer3上。

sticky策略

最新的一个sticky策略，就是说尽可能保证在rebalance的时候，让原本属于这个consumer的分区还是属于他们，然后把多余的分区再均匀分配过去，这样尽可能维持原来的分区分配的策略

• consumer1：0-3
• consumer2: 4-7
• consumer3: 8-11

假设consumer3挂了

• consumer1：0-3，+8,9
• consumer2: 4-7，+10,11

15、Broker管理

15.1 Leo、hw含义

• Kafka的核心原理
• 如何去评估一个集群资源
• 搭建了一套kafka集群 -》 介绍了简单的一些运维管理的操作。
• 生产者（使用，核心的参数）
• 消费者（原理，使用的，核心参数）
• broker内部的一些原理，核心的概念：LEO，HW

LEO：是跟offset偏移量有关系。

LEO：

在kafka里面，无论leader partition还是follower partition统一都称作副本（replica）。

每次partition接收到一条消息，都会更新自己的LEO，也就是log end offset，LEO其实就是最新的offset + 1

HW：高水位

LEO有一个很重要的功能就是更新HW，如果follower和leader的LEO同步了，此时HW就可以更新

HW之前的数据对消费者是可见，消息属于commit状态。HW之后的消息消费者消费不到。

15.2 Leo更新

15.3 hw更新

15.4 controller如何管理整个集群

1: 竞争controller的

• /controller/id

2：controller服务监听的目录：

• /broker/ids/ 用来感知 broker上下线
• /broker/topics/ 创建主题，我们当时创建主题命令，提供的参数，ZK地址。
• /admin/reassign_partitions 分区重分配

15.5 延时任务

kafka的延迟调度机制（扩展知识）

我们先看一下kafka里面哪些地方需要有任务要进行延迟调度。

第一类延时的任务：

比如说producer的acks=-1，必须等待leader和follower都写完才能返回响应。

有一个超时时间，默认是30秒（request.timeout.ms）。

所以需要在写入一条数据到leader磁盘之后，就必须有一个延时任务，到期时间是30秒延时任务 放到DelayedOperationPurgatory（延时管理器）中。

假如在30秒之前如果所有follower都写入副本到本地磁盘了，那么这个任务就会被自动触发苏醒，就可以返回响应结果给客户端了，否则的话，这个延时任务自己指定了最多是30秒到期，如果到了超时时间都没等到，就直接超时返回异常。

第二类延时的任务：

follower往leader拉取消息的时候，如果发现是空的，此时会创建一个延时拉取任务

延时时间到了之后（比如到了100ms），就给follower返回一个空的数据，然后follower再次发送请求读取消息，但是如果延时的过程中(还没到100ms)，leader写入了消息，这个任务就会自动苏醒，自动执行拉取任务。

海量的延时任务，需要去调度。

15.6 时间轮机制

1.什么会有要设计时间轮？

Kafka内部有很多延时任务，没有基于JDK Timer来实现，那个插入和删除任务的时间复杂度是O(nlogn)，而是基于了自己写的时间轮来实现的，时间复杂度是O(1)，依靠时间轮机制，延时任务插入和删除，O(1)

2.时间轮是什么？

其实时间轮说白其实就是一个数组。

• tickMs:时间轮间隔 1ms

• wheelSize：时间轮大小 20

• interval：timckMS * whellSize，一个时间轮的总的时间跨度。20ms

• currentTime：当时时间的指针。

• • a:因为时间轮是一个数组，所以要获取里面数据的时候，靠的是index，时间复杂度是O(1)
  • b:数组某个位置上对应的任务，用的是双向链表存储的，往双向链表里面插入，删除任务，时间复杂度也是O（1）

3. 多层级的时间轮

比如：要插入一个110毫秒以后运行的任务。

• tickMs:时间轮间隔 20ms

• wheelSize：时间轮大小 20

• interval：timckMS * whellSize，一个时间轮的总的时间跨度。20ms

• currentTime：当时时间的指针。

• • 第一层时间轮：1ms * 20
  • 第二层时间轮：20ms * 20
  • 第三层时间轮：400ms * 20