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本帖最后由 梦缠绕的时候 于 2018-7-18 09:45 编辑

Kafka原理和集群测试
Kafka的关键设计决策Kafka是一个消息系统,由LinkedIn贡献给Apache基金会,称为Apache的一个顶级项目。Kafka最初用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础。它具有可扩展、吞吐量大和可持久化等特征,以及非常好的分区、复制和容错特征。
1). Kafka在设计之时为就将持久化消息作为通常的使用情况进行了考虑。
2). Kafka主要的设计约束是吞吐量,而不是功能。
3). Kafka有关哪些数据已经被使用了的状态信息保存为数据使用者(consumer)的一部分,而不是保存在服务器之上。
4). Kafka是一种显式的分布式系统。它假设,数据生产者(producer)、代理(brokers)和数据使用者(consumer)分散于多台机器之上。
而相比而言,传统的消息队列不能很好的支持(如超长的未处理数据、不能有效持久化)。对于数据的可用性,Kafka提供了两个保证:
(1). 生产者发送到Topic的分区上消息将会按照它们发送的顺序,而消费者收到的消息也是此顺序
(2). 如果一个Topic配置了复制因子( replication facto)为N, 那么可以允许N-1服务器当掉而不丢失任何已经增加的消息
Kafka中几个关键术语
Topic:Kafka将消息种子(Feed)分门别类, 每一类的消息称之为话题(Topic).
Producer:发布消息的对象称之为话题生产者(Kafka topic producer)
Consumer:订阅消息并处理发布的消息的种子的对象称之为话题消费者(consumers)
Broker:已发布的消息保存在一组服务器中,称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题,并从Broker拉数据,从而消费这些已发布的消息。
Kafka中的Topic

Topic是发布的消息的类别或者种子Feed名。对于每一个Topic, Kafka集群维护这一个分区的log,就像下图中的示例:Kafka集群
每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列, 并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号,称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。
Kafka集群保持所有的消息,直到它们过期,无论消息是否被消费了。
实际上消费者所持有的仅有的元数据就是这个偏移量,也就是消费者在这个log中的位置。 这个偏移量由消费者控制:正常情况当消费者消费消息的时候,偏移量也线性的的增加。但是实际偏移量由消费者控制,消费者可以将偏移量重置为更老的一个偏移量,重新读取消息。
可以看到这种设计对消费者来说操作自如, 一个消费者的操作不会影响其它消费者对此log的处理。
再说说分区。Kafka中采用分区的设计有几个目的。
一、可以处理更多的消息,不受单台服务器的限制。Topic拥有多个分区意味着它可以进行扩展,并处理更多的数据。
二、分区可以作为并行处理的单元。
Topic的分区Log被分布到集群中的多个服务器上。每个服务器处理它持有的分区。 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。
每个分区有一个leader,零或多个replica。Leader处理此分区的所有的读写请求而replica被动的复制数据。如果leader当机,其它的一个replica会被推举为新的leader。
一台服务器可能同时是一个分区的leader,另一个分区的replica。 这样可以平衡负载,避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。
关于复制原理,参考下面官档翻译:
Kafka 的集群复制设计
Kafka的集群部署
Kafka中主要有三种模式,
单机broker模式
单机多broker模式(伪分布式)
多机多broker模式(集群)
和hadoop一样,前两种多用于开发测试。第三种才是实际生产中可用的部署模式,下面介绍一下三节点kafka集群的部署流程
软件的安装直接解压缩即可:


  • tar xzvf kafka_2.10-0.8.1.1.tgz


  • mkdir /var/kafka && mkdir /var/zookeeper
关键参数的解释,可以参考http://debugo.com/kafka-params/
vim kafka_2.10-0.8.1.1/config/server.properties


  • #在默认的配置上,我只修改了3个地方。三个主机debugo01,debugo02,debugo03分别对应id为1,2,3


  • broker.id=3


  • log.dirs=/var/kafka


  • zookeeper.connect=debugo01:2181,debugo02:2181,debugo03:2181


  • 配置zookeeper,修改DataDir并加入集群参数


  • vim kafka_2.10-0.8.1.1/config/zookeeper.properties


  • initLimit=5


  • syncLimit=2


  • server.1=debugo01:2888:3888


  • server.2=debugo02:2888:3888


  • server.3=debugo03:2888:3888


  • dataDir=/var/zookeeper


  • #分别将1,2,3写入三个主机的myid文件


  • echo "1" >> /var/zookeeper/myid
在debugo01,debugo02,debugo03上分别启动zookeeper和kafka Server


  • bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties


  • # 启动kafka Server


  • bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
这时可以在log中找到,新的broker已经将数据注册到znode中。


  • #####debugo01#####


  • [2014-12-07 20:54:20,506] INFO Awaiting socket connections on debugo01:9092. (kafka.network.Acceptor)


  • [2014-12-07 20:54:20,521] INFO [Socket Server on Broker 1], Started (kafka.network.SocketServer)


  • [2014-12-07 20:54:20,649] INFO Will not load MX4J, mx4j-tools.jar is not in the classpath (kafka.utils.Mx4jLoader$)


  • [2014-12-07 20:54:20,725] INFO 1 successfully elected as leader (kafka.server.ZookeeperLeaderElector)


  • [2014-12-07 20:54:20,876] INFO Registered broker 1 at path /brokers/ids/1 with address debugo01:9092. (kafka.utils.ZkUtils$)


  • [2014-12-07 20:54:20,907] INFO [Kafka Server 1], started (kafka.server.KafkaServer)


  • [2014-12-07 20:54:20,993] INFO New leader is 1 (kafka.server.ZookeeperLeaderElector$LeaderChangeListener)


  • #####debugo02#####


  • [2014-12-07 20:54:35,896] INFO Awaiting socket connections on 0.0.0.0:9092. (kafka.network.Acceptor)


  • [2014-12-07 20:54:35,913] INFO [Socket Server on Broker 2], Started (kafka.network.SocketServer)


  • [2014-12-07 20:54:36,073] INFO Will not load MX4J, mx4j-tools.jar is not in the classpath (kafka.utils.Mx4jLoader$)


  • [2014-12-07 20:54:36,179] INFO conflict in /controller data: {"version":1,"brokerid":2,"timestamp":"1417956876081"} stored data: {"version":1,"brokerid":1,"timestamp":"1417956860689"} (kafka.utils.ZkUtils$)


  • [2014-12-07 20:54:36,398] INFO Registered broker 2 at path /brokers/ids/2 with address debugo02:9092. (kafka.utils.ZkUtils$)


  • [2014-12-07 20:54:36,420] INFO [Kafka Server 2], started (kafka.server.KafkaServer)


  • #####debugo03#####


  • [2014-12-07 20:54:43,535] INFO Awaiting socket connections on 0.0.0.0:9092. (kafka.network.Acceptor)


  • [2014-12-07 20:54:43,549] INFO [Socket Server on Broker 3], Started (kafka.network.SocketServer)


  • [2014-12-07 20:54:43,728] INFO Will not load MX4J, mx4j-tools.jar is not in the classpath (kafka.utils.Mx4jLoader$)


  • [2014-12-07 20:54:43,783] INFO conflict in /controller data: {"version":1,"brokerid":3,"timestamp":"1417956883737"} stored data: {"version":1,"brokerid":1,"timestamp":"1417956860689"} (kafka.utils.ZkUtils$)


  • [2014-12-07 20:54:43,999] INFO Registered broker 3 at path /brokers/ids/3 with address debugo03:9092. (kafka.utils.ZkUtils$)


  • [2014-12-07 20:54:44,018] INFO [Kafka Server 3], started (kafka.server.KafkaServer)
Topic的分区和复制
1. 创建debugo01,这个topic分区数为3,复制为1(不复制)。该topic跨越全部broker。下面管理命令在任意kafka节点上执行即可


  • bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic debugo01


  • Created topic "debugo01".
2. 创建debugo02,这个topic分区数为1,复制为3(每个主机都有一份)。该topic跨越全部broker。下面管理命令在任意kafka节点上执行即可
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic debugo02
3. 列出topic信息


  • [root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181


  • debugo01


  • debugo02
4. 列出topic描述信息


  • [root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic debugo01


  • Topic:debugo01        PartitionCount:3        ReplicationFactor:1        Configs:


  • Topic: debugo01        Partition: 0        Leader: 1        Replicas: 1        Isr: 1


  • Topic: debugo01        Partition: 1        Leader: 2        Replicas: 2        Isr: 2


  • Topic: debugo01        Partition: 2        Leader: 3        Replicas: 3        Isr: 3
5. 检查log目录,对于topic debugo01,debugo01为0号分区,debugo02为1号分区。而topic debugo02则复制了3份,都为0号分区


  • [root@debugo01 kafka]# ll


  • total 24


  • drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 7 21:15 debugo01-0


  • drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 7 21:16 debugo02-0


  • [root@debugo02 kafka]# ll


  • total 24


  • drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 7 21:15 debugo01-1


  • drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec 7 21:16 debugo02-0


  • #而每个分区下面都生成了index和log文件


  • [root@debugo01 debugo01-0]# ls


  • 000000000000.index 00000000000000000000.log
6. 下面topic debugo03,replication-factor为2,partition为3.那么broker id为1的debugo01会如下面describe所示,保存0号分区和1号分区。
而0号分区的repica leader为broker id = 3,包含3和1两个replicas。


  • bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic debugo03


  • Created topic "debugo03".


  • bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic debugo03


  • [root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic debugo03


  • Topic:debugo03        PartitionCount:3        ReplicationFactor:2        Configs:


  • Topic: debugo03        Partition: 0        Leader: 3        Replicas: 3,1        Isr: 3,1


  • Topic: debugo03        Partition: 1        Leader: 1        Replicas: 1,2        Isr: 1,2


  • Topic: debugo03        Partition: 2        Leader: 2        Replicas: 2,3        Isr: 2,3


  • [root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# ll /var/kafka/debugo03*


  • /var/kafka/debugo03-0:


  • total 0


  • -rw-r--r-- 1 root root 10485760 Dec 7 21:34 00000000000000000000.index


  • -rw-r--r-- 1 root root 0 Dec 7 21:34 00000000000000000000.log


  • /var/kafka/debugo03-1:


  • total 0


  • -rw-r--r-- 1 root root 10485760 Dec 7 21:34 00000000000000000000.index


  • -rw-r--r-- 1 root root 0 Dec 7 21:34 00000000000000000000.log
消息的产生和消费
两个终端分别打开producer和consumer进行测试


  • <terminal 1>


  • bin/kafka-console-producer.sh --broker-list debugo01:9092 --topic debugo03


  • hello kafka


  • hello debugo


  • <terminal 2>


  • bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper debugo01:2181 --from-beginning --topic debugo03


  • hello kafka


  • hello debugo
下面使用perf命令来测试几个topic的性能,需要先下载kafka-perf_2.10-0.8.1.1.jar,并拷贝到kafka/libs下面。
50W条消息,每条1000字节,batch大小1000,topic为debugo01,4个线程(message size设置太大需要调整相关参数,否则容易OOM)。只用了13秒完成,kafka在多分区支持下吞吐量是非常给力的。


  • bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 1000 --batch-size 1000 --topics debugo01 --threads 4 --broker-list debugo01:9092,debugo02:9092,debugo03:9092


  • start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec


  • -12-07 22:07:56:038, 2014-12-07 22:08:09:413, 0, 1000, 1000, 476.84, 35.6514, 500000, 37383.1776
同样的参数测试debugo02, 由于但分区加复制(replicas-factor=3),用时39秒。所以,适当加大partition数量和broker相关线程数量会极大的提高性能。


  • bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 1000 --batch-size 1000 --topics debugo02 --threads 4 --broker-list debugo01:9092,debugo02:9092,debugo03:9092


  • start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec


  • -12-07 22:13:28:840, 2014-12-07 22:14:07:819, 0, 1000, 1000, 476.84, 12.2332, 500000, 12827.4199
同样的参数测试debugo03,用时30秒。


  • bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 1000 --batch-size 1000 --topics debugo03 --threads 4 --broker-list debugo01:9092,debugo02:9092,debugo03:9092


  • start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec


  • -12-07 22:16:04:895, 2014-12-07 22:16:34:715, 0, 1000, 1000, 476.84, 15.9905, 500000, 16767.2703
同理,测试comsumer的性能。


  • bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --messages 500000 --topic debugo01 --threads 3


  • start.time, end.time, fetch.size, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec


  • -12-07 22:19:04:527, 2014-12-07 22:19:17:184, 1048576, 476.8372, 62.2747, 500000, 65299.7257


  • bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --messages 500000 --topic debugo02 --threads 3


  • start.time, end.time, fetch.size, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec


  • [2014-12-07 22:19:59,938] WARN [perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef], No broker partitions consumed by consumer thread perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef-1 for topic debugo02 (kafka.consumer.ZookeeperConsumerConnector)


  • [2014-12-07 22:19:59,938] WARN [perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef], No broker partitions consumed by consumer thread perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef-2 for topic debugo02 (kafka.consumer.ZookeeperConsumerConnector)


  • -12-07 22:20:01:008, 2014-12-07 22:20:08:971, 1048576, 476.8372, 160.9305, 500000, 168747.8907


  • bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --messages 500000 --topic debugo03 --threads 3


  • start.time, end.time, fetch.size, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec


  • 2014-12-07 22:21:27:421, 2014-12-07 22:21:39:918, 1048576, 476.8372, 63.6037, 500002, 66693.6108

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