Kafka
2023-08-23 10:47:25 0 举报AI智能生成
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Kafa详细讲解:组成、工作流程及原理、可靠性保证（ack确认机制、重复消费问题、顺序消费问题）
作者其他创作
大纲/内容
topic中的partition收到生产者发送的消息后，broker会向生产者发送一个ack确认，如果收到则继续发送，没收到则重新发送。
acks=0：不等待broker返回ack接着执行下面逻辑。如果broker还没接收到消息就返回，此时broker宕机那么数据会丢失
acks=1（默认）：消息被leader副本接收到之后才算被成功发送。如果follower同步成功之前leader发生了故障，那么数据会丢失
acks=all：所有ISR列表的副本全部收到消息后，生产者收到broker的响应才算成功
ack机制
消费者提交位移失败
消费者重复启动
重平衡（Rebalance）
消息重复发送
场景
使用消费者组（Consumer Group）
使用自动提交位移
使用唯一的消费者ID
幂等的消费逻辑
解决方案
重复消费
分区顺序
消费者组
顺序保证
顺序消费
可靠性保证
第一步、生产者配置参数
第二步、拦截器
第三步、序列化器
● 如果ProducerRecord对象提供了分区号，使用提供的分区号● 如果没有提供分区号，提供了key，则使用key序列化后的值的hash值对分区数量取模● 如果没有提供分区号、key，采用轮询方式分配分区号（默认）
第四步、分区器
第五步、send()发送消息
第六步、获取发送消息响应
生产者发送消息
分区机制（主题-分区-消息）
消息存储
broker收发消息
第一步、配置消费者客户端参数
第二步、创建消费者实例并指定订阅的主题
第三步、拉取消息并消费
自动提交
同步提交
异步提交
手动提交
第四步、交消费offset
消费者消费消息
工作流程
分布式事件流平台。希望不仅仅是存储数据，还能够数据存储、数据分析、数据集成等功能。消息队列（把数据从一方发给另一方），消息生产好了但是消费方不一定准备好了（读写不一致），就需要一个中间商来存储信息，kafka就是中间商
架构图
消息生产者，向broker发送消息，也称为发布者
Producer
读取消息的客户端
comsumer
一个consumer group由多个consumer组成，消费者组可以消费某个分区中的所有消息，消费的消息不会立马被删除。也称为订阅者
consumer group
逻辑上的区分，通过topic将消息进行分类，不同topic会被订阅该topic的消费者消费
发送和订阅都必须指定topic
特点：topic的一个分区只能被consumer group的一个consumer消费；同一条消息可以被多个消费者组消费，但同一个分区只能被某个消费者组中的一个消费者消费。问题：topic消息非常多，消息会被保存在log日志文件中，文件过大解决：分区
Topic
将一个topic中的消息分区来存储，有序序列，真正存放消息的消息队列
①、 分区中的数据存储在哪儿？每个partition都有一个commit log文件②、 为什么要分区（好处）存储？如果commitlog文件很大的话可能导致一台服务器无法承担所有的数据量，机器无法存储，分区之后可以把不同的分区放在不同的机器上，相当于是分布式存储 每个消费者并行消费 提高可用性，增加若干副本
partition
每个分区都可以设置自己对应的副本（replication-factor参数），有一个主副本（leader）、多个从副本（follower）
● leader：处理读写请求，负责当前分区的数据读写● follower：同步数据，保持数据一致性
职责
单一职责。leader负责和生产消费者交互，follower负责副本拷贝，副本是为了保证消息存储安全性，当其中一个leader挂掉，则会从follower中选举出新的leader，提高了容灾能力，但是副本也会占用存储空间
为什么要设置多副本？
Leader、Follower
分区中的每条消息都有唯一的编号，用来唯一标识这一条message
offset
动态集合，保存正在同步的副本集，是与leader同步的副本。如果某个副本不能正常同步数据或落后的数据比较多，会从副本集中把节点中剔除，当追赶上来了在重新加入。kafka默认的follower副本能够落后leader副本的最长时间间隔是10S
ISR
名词解释
基础
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