Kafka各组件架构简介

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Kafka各组件说明

1.Broker

每个kafka server称为一个Broker，多个borker组成 Kafka Cluster。

一个机器上可以部署一个或者多个Broker，这多个Broker连接到相同的ZooKeeper就组成了Kafka集群。

2.Topic

Kafka是一个发布订阅消息系统，它的逻辑结构如下：

Topic 就是消息类别名，一个topic中通常放置一类消息。每个topic都有一个或者多个订阅者，也就是消息的消费者consumer。

Producer将消息推送到topic，由订阅该topic的consumer从topic中拉取消息。

3.Topic 与 Broker

一个Broker上可以创建一个或者多个Topic,同一个topic可以在同一集群下的多个Broker中分布。

4. Partition log

Kafka会为每个topic维护了多个分区（partition），每个分区会映射到一个逻辑的日志（log）文件：

每当一个message被发布到一个topic上的一个partition，broker应会将该message追加到这个逻辑log文件的最后一个segment上。这些segments 会被flush到磁盘上，Flush时可以按照时间来进行，也可以按照message 数来执行。
每个partition都是一个有序的、不可变的结构化的提交日志记录的序列。在每个partition中每一条日志记录都会被分配一个序号，通常称为offset，offset在partition内是唯一的。论点逻辑文件会被化分为多个文件segment（每个segment的大小一样的）。
Broker集群将会保留所有已发布的message records，不管这些消息是否已被消费。保留时间依赖于一个可配的保留周期。例如：如果设置了保留策略是2day，那么每一条消息发布两天内是被保留的，在这个2day的保留时间内，消息是可以被消费的。过期后不再保留。

5.Partition distribution

日志分区是分布式的存在于一个kafka集群的多个broker上。每个partition会被复制多份存在于不同的broker上。这样做是为了容灾。具体会复制几份，会复制到哪些broker上，都是可以配置的。经过相关的复制策略后，每个topic在每个broker上会驻留一到多个partition。如图：

对于同一个partition，它所在任何一个broker，都有能扮演两种角色：leader、follower。看上面的例子，红色的代表是一个leader。

对于topic1的4个partition:

Part 1的leader是broker1，followers是broker2\3。Part2的leader是broker2，followers是broker1\4。Part3的leader是broker3，followers是broker1\3。Part4的leader是broker4，followers是broker2\3。

对于topic2的3个partition：

Part1的leader是broker1，followers是broker2。Part2的leader是broker2，followers是broker3。Part3的leader是broker3，followers是broker4。

对于topic2的4个partition：

Part 1的leader是broker4，followers是broker1\2\3。Part2的leader是broker2，followers是broker1\3\4。Part3的leader是broker3，followers是broker1\2\4。Part4的leader是broker1，followers是broker2\3\4。

下面是一个真实的例子：

图中的partition 0 的leader是broker 2，它有3个replicas：2，1，3。

In-Sync Replica：在同步中，也就是有哪些broker正处理同步中。partition 0的ISR是2，1，3，说明了3个replica都是正常状态。如果有一个broker down，那么它就不会在ISR中出现。

之后把broker1停止后：

每个partition的Leader的用于处理到该partition的读写请求的，每个partition的followers是用于异步的从它的leader中复制数据的。

Kafka会动态维护一个与Leader保持一致的同步副本（in-sync replicas （ISR））集合，并且会将最新的同步副本（ISR ）集合持久化到zookeeper。如果leader出现问题了，就会从该partition的followers中选举一个作为新的leader。

所以呢，在一个kafka集群中，每个broker通常会扮演两个角色：在一个partition中扮演leader，在其它的partition中扮演followers。Leader是最繁忙的，要处理读写请求。这样将leader均分到不同的broker上，目的自然是要确保负载均衡。

6.Producer

Producer作为消息的生产者，在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地（某个topic的某个partition），Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition。

7.Consumer

在Kafka中，同样有consumer group的概念，它是逻辑上将一些consumer分组。因为每个kafka consumer是一个进程，所以一个consumer group中的consumers将可能是由分布在不同机器上的不同的进程组成的。
Topic中的每一条消息可以被多个consumer group消费，然而每个consumer group内只能有一个consumer来消费该消息。所以，如果想要一条消息被多个consumer消费，那么这些consumer就必须是在不同的consumer group中。
每个consumer可以订阅多个topic。
每个consumer会保留它读取到某个partition的offset，而consumer 是通过zookeeper来保留offset的。

架构图

对上述各组件介绍后，现在就应该可以很容易的理解Kafka的架构图：

在 0.8版本之后，consumer 不会再与zookeeper直接通信了，所以该架构图也应该有所调整了：

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作者：Natasha_
来源：juejin.cn/post/6890398563004579854

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