文章目录
- 前言
- 1、kafka集群架构图
- 2、kafka 高性能读写的设计
- 2.1、利用read-ahead 和 write-behind提升写性能
- 2.2、使用pagecache缓存程序数据提升读写性能
- 2.3 通过sendfile（零拷贝机制）提高消费者端的读吞吐量
- 3、kafka的repilcas副本机制
- 3.1 主分区的副本
- 3.2 leade如何管理follower节点
- 3.3 Replica如何均匀分布到整个kafka集群
- 4、Kafka消息的ack机制
- 5、kafka 消息索引机制
- 6、consumer group的工作机制
- 6.1 一个topic为何需要被多个consumer消费？
- 6.2 同一个partition能否被多个consumer同时消费？
- 6.3 kafka为何设计多个consumer group这样的模型？
- 6.3.1 无consumer group，应用A和应用B会出现什么情况？
- 6.3.2 为应用建立consumer group，观测应用A和应用B的情况。
前言
在前面的文章《在hadoopHA节点上部署kafka集群组件》，介绍大数据实时分析平台生态圈组件——kafka，前向用于连接flume，后向连接spark streaming。在研究Kafka过程中，发现该中间件的设计很巧妙，因此专设一篇文章用于深入理解Kafka核心知识。Kafka已经纳入个人目前最欣赏的中间件list：redis，zookeeper，kafka
1、kafka集群架构图
以下为kafka集群一种经典的架构图，该图以《在hadoopHA节点上部署kafka集群组件》文章的kafka集群以及sparkapp topic作为示例绘成，本文的内容将以该图为标准作为说明。图1 kafka集群架构图
2、kafka 高性能读写的设计
2.1、利用read-ahead 和 write-behind提升写性能
kafka底层设计高度依赖现代磁盘优化技术和文件系统的优化技术。在kafka官方文档的：don’t fear the filesystem章节说明了kafka是如何利用磁盘已有的高性能读写技术：read-ahead 和 write-behind 实现日志在磁盘山高性能顺序写。
read-ahead 是以大的 data block 为单位预先读取数据。write-behind（后写） 是将多个小型的逻辑写合并成一次大型的物理磁盘写入，producer向kafka写入消息日志时，因为消息是一条一条的过来，而且消息本身payload很小，如果每条消息进来立刻执行写入磁盘，显然IO非常高，因此需要将进来的消息先缓存，然后到一定数量或者到一定容量时再触发写入磁盘，kafka用了pagecache实现write-behind而不是通过内存。
官方举例说明用廉价的RAID-5模式sata硬盘可以去到600MB/秒，但随机写入的性能仅约为100k/秒，相差6000倍以上。
2.2、使用pagecache缓存程序数据提升读写性能
同样，在kafka官方文档的：don’t fear the filesystem章节还提到另外一个技术：pagecache。kafka利用了现代操作系统主动将所有空闲内存用作磁盘caching这一机制（代价是在内存回收时性能会有所降低），再次提升基于filesystem的读写性能的效果。
kafka 跑在 jvm之上，那么jvm一定会有复杂的GC情况：
- 对象的内存开销非常高，通常是所存储的数据的两倍(甚至更多)。
- 随着堆中数据的增加，Java 的垃圾回收变得越来越复杂和缓慢。
受这些因素影响， 维护in-memory cache就会显得很复杂，而kafka通过文件系统方式和 pagecache 读写消息反而显得更有优势（避免复杂低效率的GC），通过自动访问所有空闲内存将可用缓存的容量至少翻倍，并且通过存储紧凑的字节结构而不是独立的对象，有望将缓存容量再翻一番，例如32GB内存的服务器，它的 pagecache缓存容量可以达到28-30GB，并且不会产生额外的 GC 负担。kafka自己也说还有重要一点：简化核心代码。
为何这么设计？
kafka自己这么解释：因为相比于维护尽可能多的 in-memory cache，并且在空间不足的时候匆忙将消息数据 flush 到文件系统的，kafka写过程把这个过程倒过来：所有消息数据一开始就被写入（write-behind）到文件系统的持久化日志中，而不用在in-memory cache 空间不足的时候 flush 到磁盘。实际上，是先把数据被转移到了内核的 pagecache 中。
这里可以联想到Hbase的MemStore设计：MemStore基于in-memory cache，MemStore 在内存中存在，保存修改key-value数据，当MemStore的大小达到一个阀值（默认64MB）时，MemStore里面的数据会被flush到Hfile文件上，也就是flush到磁盘上。
为何page cache 会加速读过程？
linux的文件cache分为两层，一个是page cache，另一个是buffer cache；每一个page cache包含若干个buffer cache，结构图如下图所示：
page cache：文件系统层级的缓存，从磁盘里读取数据缓存到page cache（属于内核空间，而不是应用用户的空间），这样应用读磁盘数据会被加速，例如使用find等命令查找文件时，第一次会慢很多，第二次查找相同文件时会瞬间读取到。如果page cache的数据被修改过后，也即脏数据，等到写入磁盘时机到来时，会把数据转移到buffer cache 而不是直接写入到磁盘。
buffer cache：磁盘等块设备的缓冲。
大致流程：page cache其优化读的工作过程如下：
A、文件的第一次读请求
系统读入所请求的page页并读入紧随其后的的少数几个页面，这种读取方式称为同步预读。
B、文件的第二次读请求:
如果page页不在第一次的cache中，说明不是顺序读，所以又会重新继续第一次那种同步预读过程。
如果page页面在cache中，说明是顺序读，Linux会将预读group扩大一倍，继续把不在首次cache中的文件数据读进来，此为异步预读。kafka之所以设计按顺序读写，完全就是按照底层page cahe的这种预读机制来设计，所以在文件系统底层就已经有不错的性能了。
2.3 通过sendfile（零拷贝机制）提高消费者端的读吞吐量
在kafka官方文档的Efficiency章节解释了kafka通过使用sendfile （零拷贝技术）继续提高消费者端的读性能。
前面2.1和2.2解释了kafka里利用相关底层机制，解决了磁盘访问模式不佳的情况。接下来，还需要解决以下两个影响kafka性能的情况：
too many small I/O operations, and excessive byte copying
（大量的小型 I/O 操作以及过多的字节拷贝 ）
A、 The small I/O problem happens both between the client and the server and in the server’s own persistent operations.
（大量小型的 I/O 操作表现在client和broker之间以及broker服务端自身持久化操作中）
解决方式：kafka用一个称为 “消息块” 的抽象基础上，合理将消息分组。 这使得网络请求将多个消息打包成一组，而不是每次发送一条消息，从而使整组消息分担网络中往返的开销。consumer 每次获取多个大型有序的消息块，并由服务端依次将消息块一次加载到它的日志中。
这个简单的优化对速度有着数量级的提升。批处理允许更大的网络数据包，更大的顺序读写磁盘操作，连续的内存块等等B、excessive byte copying
另一个低效率的操作是字节拷贝，在消息量少时，这不是什么问题，但是在高负载的情况下，影响就不容忽视。为了避免这种情况，kafka在producer、broker 和 consumer 都是用相同标准化的二进制消息格式，这样数据块不用修改就能在他们之间传递。
broker 维护的消息日志本身就是一个文件目录，每个segment文件都由一系列以相同格式消息组成，保持这种通用格式将非常有利于消息日志文件的网络传输的效率。 现代的unix 操作系统提供了一个高度优化的编码方式，用于将数据从 pagecache 转移到 socket 网络连接中
