详细解析kafka之kafka分区和副本

本篇主要介绍kafka的分区和副本，因为这两者是有些关联的，所以就放在一起来讲了，后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码，以供参考~ # 1.kafka分区机制 分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器，但这个武器用得不好的话也容易出问题，今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置。 首先，从数据组织形式来说，kafka有三层形式，kafka有多个主题，每个主题有多个分区，每个分区又有多条消息。 而每个分区可以分布到不同的机器上，这样一来，从服务端来说，分区可以实现高伸缩性，以及负载均衡，动态调节的能力。 当然多分区就意味着每条消息都难以按照顺序存储，那么是不是意味着这样的业务场景kafka就无能为力呢？不是的，**最简单的做法可以使用单个分区，单个分区，所有消息自然都顺序写入到一个分区中，就跟顺序队列一样了**。而复杂些的，还有其他办法，**那就是使用按消息键，将需要顺序保存的消息存储的单独的分区，其他消息存储其他分区，这个在下面会介绍**。 我们可以通过replication-factor指定创建topic时候所创建的分区数。 > bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 比如这里就是创建了1个分区，的主题。值得注意的是，还有一种创建主题的方法，是使用zookeeper参数的，那种是比较旧的创建方法，这里是使用bootstrap参数的。 ### 1.1 分区个数选择 既然分区效果这么好，是不是越多分区越好呢？显而易见并非如此。 分区越多，所需要消耗的资源就越多。甚至如果足够大的时候，还会触发到操作系统的一些参数限制。比如linux中的文件描述符限制，一般在创建线程，创建socket，打开文件的场景下，linux默认的文件描述符参数，只有1024，超过则会报错。 看到这里有读者就会不耐烦了，说这么多有啥用，能不能直接告诉我分区分多少个比较好？很遗憾，暂时没有。 因为每个业务场景都不同，只能结合具体业务来看。假如每秒钟需要从主题写入和读取1GB数据，而消费者1秒钟最多处理50MB的数据，那么这个时候就可以设置20-25个分区，当然还要结合具体的物理资源情况。 而如何无法估算出大概的处理速度和时间，那么就用基准测试来测试吧。创建不同分区的topic，逐步压测测出最终的结果。如果实在是懒得测，那比较无脑的确定分区数的方式就是broker机器数量的2~3倍。 ### 1.2 分区写入策略 所谓分区写入策略，即是生产者将数据写入到kafka主题后，kafka如何将数据分配到不同分区中的策略。 常见的有三种策略，轮询策略，随机策略，和按键保存策略。其中轮询策略是默认的分区策略，而随机策略则是较老版本的分区策略，不过由于其分配的均衡性不如轮询策略，故而后来改成了轮询策略为默认策略。 #### 轮询策略 所谓轮询策略，即按顺序轮流将每条数据分配到每个分区中。 举个例子，假设主题test有三个分区，分别是分区A，分区B和分区C。那么主题对接收到的第一条消息写入A分区，第二条消息写入B分区，第三条消息写入C分区，第四条消息则又写入A分区，依此类推。 轮询策略是默认的策略，故而也是使用最频繁的策略，它能最大限度保证所有消息都平均分配到每一个分区。除非有特殊的业务需求，否则使用这种方式即可。 #### 随机策略 随机策略，也就是每次都随机地将消息分配到每个分区。其实大概就是先得出分区的数量，然后每次获取一个随机数，用该随机数确定消息发送到哪个分区。 在比较早的版本，默认的分区策略就是随机策略，但其实使用随机策略也是为了更好得将消息均衡写入每个分区。但后来发现对这一需求而言，轮询策略的表现更优，所以社区后来的默认策略就是轮询策略了。 #### 按键保存策略 按键保存策略，就是当生产者发送数据的时候，可以指定一个key，计算这个key的hashCode值，按照hashCode的值对不同消息进行存储。 至于要如何实现，那也简单，只要让生产者发送的时候指定key就行。欸刚刚不是说默认的是轮询策略吗？其实啊，kafka默认是实现了两个策略，没指定key的时候就是轮询策略，有的话那激素按键保存策略了。 上面有说到一个场景，那就是要顺序发送消息到kafka。前面提到的方案是让所有数据存储到一个分区中，但其实更好的做法，就是使用这种按键保存策略。 让需要顺序存储的数据都指定相同的键，而不需要顺序存储的数据指定不同的键，这样一来，即实现了顺序存储的需求，又能够享受到kafka多分区的优势，岂不美哉。 ### 1.3 实现自定义分区 说了这么多，那么到底要如何自定义分区呢？ kafka提供了两种让我们自己选择分区的方法，第一种是在发送producer的时候，在ProducerRecord中直接指定，但需要知道具体发送的分区index，所以并不推荐。 第二种则是需要实现Partitioner.class类，并重写类中的partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) 方法。后面在生成kafka producer客户端的时候直接指定新的分区类就可以了。 ``` package kafkaconf; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; public class MyParatitioner implements Partitioner { @Override public void configure(Map configs) { } @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { //key不能空，如果key为空的会通过轮询的方式 选择分区 if(keyBytes == null || (!(key instanceof String))){ throw new RuntimeException("key is null"); } //获取分区列表 List partitions = cluster.partitionsForTopic(topic); //以下是上述各种策略的实现，不能共存 //随机策略 return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size()); //按消息键保存策略 return Math.abs(key.hashCode()) % partitions.size(); //自定义分区策略, 比如key为123的消息，选择放入最后一个分区 if(key.toString().equals("123")){ return partitions.size()-1; }else{ //否则随机 ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size()); } } @Override public void close() { } } ``` 然后需要在生成kafka producer客户端的时候指定该类就行： ``` val properties = new Properties() ...... props.put("partitioner.class", "kafkaconf.MyParatitioner"); //主要这个配置指定分区类 ......其他配置 val producer = new KafkaProducer[String, String](properties) ``` # 2.kafka副本机制 说完了分区，再来说说副本。先说说副本的基本内容，在kafka中，每个主题可以有多个分区，每个分区又可以有多个副本。这多个副本中，只有一个是leader，而其他的都是follower副本。仅有leader副本可以对外提供服务。 多个follower副本通常存放在和leader副本不同的broker中。通过这样的机制实现了高可用，当某台机器挂掉后，其他follower副本也能迅速”转正“，开始对外提供服务。 这里通过问题来整理这部分内容。 #### kafka的副本都有哪些作用？ 在kafka中，实现副本的目的就是冗余备份，且仅仅是冗余备份，所有的读写请求都是由leader副本进行处理的。follower副本仅有一个功能，那就是从leader副本拉取消息，尽量让自己跟leader副本的内容一致。 #### 说说follower副本为什么不对外提供服务？ 这个问题本质上是对性能和一致性的取舍。试想一下，如果follower副本也对外提供服务那会怎么样呢？首先，性能是肯定会有所提升的。但同时，会出现一系列问题。类似数据库事务中的幻读，脏读。 比如你现在写入一条数据到kafka主题a，消费者b从主题a消费数据，却发现消费不到，因为消费者b去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。而这个时候，另一个消费者c却可以消费到最新那条数据，因为它消费了leader副本。 看吧，为了提高那么些性能而导致出现数据不一致问题，那显然是不值得的。 #### leader副本挂掉后，如何选举新副本？ 如果你对zookeeper选举机制有所了解，就知道zookeeper每次leader节点挂掉时，都会通过内置id，来选举处理了最新事务的那个follower节点。 从结果上来说，kafka分区副本的选举也是类似的，都是选择最新的那个follower副本，但它是通过一个In-sync（ISR）副本集合实现。 kafka会将与leader副本保持同步的副本放到ISR副本集合中。当然，leader副本是一直存在于ISR副本集合中的，在某些特殊情况下，ISR副本中甚至只有leader一个副本。 当leader挂掉时，kakfa通过zookeeper感知到这一情况，在ISR副本中选取新的副本成为leader，对外提供服务。 但这样还有一个问题，前面提到过，有可能ISR副本集合中，只有leader，当leader副本挂掉后，ISR集合就为空，这时候怎么办呢？这时候如果设置unclean.leader.election.enable参数为true，那么kafka会在非同步，也就是不在ISR副本集合中的副本中，选取出副本成为leader，但这样意味这消息会丢失，这又是可用性和一致性的一个取舍了。 #### ISR副本集合保存的副本的条件是什么？ 上面一直说ISR副本集合中的副本就是和leader副本是同步的，那这个同步的标准又是什么呢？ 答案其实跟一个参数有关：replica.lag.time.max.ms。 前面说到follower副本的任务，就是从leader副本拉取消息，如果持续拉取速度慢于leader副本写入速度，慢于时间超过replica.lag.time.max.ms后，它就变成“非同步”副本，就会被踢出ISR副本集合中。但后面如何follower副本的速度慢慢提上来，那就又可能会重新加入ISR副本集合中了。 #### producer的acks参数 前面说了那么多理论的知识，那么就可以来看看如何在实际应用中使用这些知识。 跟副本关系最大的，那自然就是acks机制，acks决定了生产者如何在性能与数据可靠之间做取舍。 配置acks的代码其实很简单，只需要在新建producer的时候多加一个配置： ``` val properties = new Properties() ...... props.put("acks", "0/1/-1"); //配置acks，有三个可选值 ......其他配置 val producer = new KafkaProducer[String, String](properties) ``` acks这个配置可以指定三个值，分别是0，1和-1。我们分别来说三者代表什么： - acks为0：这意味着producer发送数据后，不会等待broker确认，直接发送下一条数据，性能最快 - acks为1：为1意味着producer发送数据后，需要等待leader副本确认接收后，才会发送下一条数据，性能中等 - acks为-1：这个代表的是all，意味着发送的消息写入所有的ISR集合中的副本（注意不是全部副本）后，才会发送下一条数据，性能最慢，但可靠性最强 还有一点值得一提，kafka有一个配置参数，min.insync.replicas，默认是1（也就是只有leader，实际生产应该调高），该属性规定了最小的ISR数。这意味着当acks为-1（即all）的时候，这个参数规定了必须写入的ISR集中的副本数，如果没达到，那么producer会产生异常。 以上~