简介

Apache Kafka 由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。

Kafka是一种高吞吐量的分布式的发布、订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

Kafka最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。

Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。

Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：

  • 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；
  • 它同时为发布和订阅提供高吞吐量；
  • 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
  • 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。

本文我将重点介绍Apache Kafka的架构、特性和特点，帮助我们理解Kafka为何比传统消息服务更好。

 

架构我将比较Kafak和传统消息服务RabbitMQ、Apache ActiveMQ的特点，讨论一些Kafka优于传统消息服务的场景。

在最后一节，我们将探讨一个进行中的示例应用，展示Kafka作为消息服务器的用途。这个示例应用的完整源代码在GitHub。关于它的详细讨论在本文的最后一节。

首先，我介绍一下Kafka的基本概念。它的架构包括以下组件：

  • 话题（Topic）是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名。
  • 生产者（Producer）是能够发布消息到话题的任何对象。
  • 已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或Kafka集群。
  • 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。

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图1：Kafka生产者、消费者和代理环境

生产者可以选择自己喜欢的序列化方法对消息内容编码。为了提高效率，生产者可以在一个发布请求中发送一组消息。下面的代码演示了如何创建生产者并发送消息。

生产者示例代码： 

producer = new Producer(…); 
message = new Message(“test message str”.getBytes()); 
set = new MessageSet(message); 
producer.send(“topic1”, set);

为了订阅话题，消费者首先为话题创建一个或多个消息流。发布到该话题的消息将被均衡地分发到这些流。每个消息流为不断产生的消息提供了迭代接口。然后消费者迭代流中的每一条消息，处理消息的有效负载。与传统迭代器不同，消息流迭代器永不停止。如果当前没有消息，迭代器将阻塞，直到有新的消息发布到该话题。Kafka同时支持点到点分发模型（Point-to-point delivery model），即多个消费者共同消费队列中某个消息的单个副本，以及发布-订阅模型（Publish-subscribe model），即多个消费者接收自己的消息副本。下面的代码演示了消费者如何使用消息。

消费者示例代码： 

streams[] = Consumer.createMessageStreams(“topic1”, 1) 
for (message : streams[0]) { 
bytes = message.payload(); 
// do something with the bytes 
}

 

Kafka的整体架构如图2所示。因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。

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图2：Kafka架构

 

Kafka 存储

Kafka的存储布局非常简单。话题的每个分区对应一个逻辑日志。物理上，一个日志为相同大小的一组分段文件。每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中。当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。

与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id。

消息通过日志中的逻辑偏移量来公开。这样就避免了维护配套密集寻址，用于映射消息ID到实际消息地址的随机存取索引结构的开销。消息ID是增量的，但不连续。要计算下一消息的ID，可以在其逻辑偏移的基础上加上当前消息的长度。

消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用sendfile API高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。

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图3：Kafka存储架构

 

Kafka 代理

与其它消息系统不同，Kafka代理是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新。

  • 从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。
  • 这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征。

 

ZooKeeper 与 Kafka

考虑一下有多个服务器的分布式系统，每台服务器都负责保存数据，在数据上执行操作。这样的潜在例子包括分布式搜索引擎、分布式构建系统或者已知的系统如Apache Hadoop。所有这些分布式系统的一个常见问题是，你如何在任一时间点确定哪些服务器活着并且在工作中。最重要的是，当面对这些分布式计算的难题，例如网络失败、带宽限制、可变延迟连接、安全问题以及任何网络环境，甚至跨多个数据中心时可能发生的错误时，你如何可靠地做这些事。这些正是Apache ZooKeeper所关注的问题，它是一个快速、高可用、容错、分布式的协调服务。你可以使用ZooKeeper构建可靠的、分布式的数据结构，用于群组成员、领导人选举、协同工作流和配置服务，以及广义的分布式数据结构如锁、队列、屏障（Barrier）和锁存器（Latch）。许多知名且成功的项目依赖于ZooKeeper，其中包括HBase、Hadoop 2.0、Solr Cloud、Neo4J、Apache Blur（Incubating）和Accumulo。

ZooKeeper是一个分布式的、分层级的文件系统，能促进客户端间的松耦合，并提供最终一致的，类似于传统文件系统中文件和目录的Znode视图。它提供了基本的操作，例如创建、删除和检查Znode是否存在。它提供了事件驱动模型，客户端能观察特定Znode的变化，例如现有Znode增加了一个新的子节点。ZooKeeper运行多个ZooKeeper服务器，称为Ensemble，以获得高可用性。每个服务器都持有分布式文件系统的内存复本，为客户端的读取请求提供服务。

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图4：ZooKeeper Ensemble架构

上图4展示了典型的ZooKeeper ensemble，一台服务器作为Leader，其它作为Follower。当Ensemble启动时，先选出Leader，然后所有Follower复制Leader的状态。所有写请求都通过Leader路由，变更会广播给所有Follower。变更广播被称为原子广播。

 

Kafka中ZooKeeper的用途：

正如ZooKeeper用于分布式系统的协调和促进，Kafka使用ZooKeeper也是基于相同的原因。ZooKeeper用于管理、协调Kafka代理。每个Kafka代理都通过ZooKeeper协调其它Kafka代理。当Kafka系统中新增了代理或者某个代理故障失效时，ZooKeeper服务将通知生产者和消费者。生产者和消费者据此开始与其它代理协调工作。Kafka整体系统架构如图5所示。

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图5：Kafka分布式系统的总体架构

Apache Kafka对比其它消息服务

让我们了解一下使用Apache Kafka的两个项目，以对比其它消息服务。这两个项目分别是LinkedIn和我的项目：

 

LinkedIn 的研究

LinkedIn团队做了个实验研究，对比Kafka与Apache ActiveMQ V5.4和RabbitMQ V2.4的性能。他们使用ActiveMQ默认的消息持久化库Kahadb。LinkedIn在两台Linux机器上运行他们的实验，每台机器的配置为8核2GHz、16GB内存，6个磁盘使用RAID10。两台机器通过1GB网络连接。一台机器作为代理，另一台作为生产者或者消费者。

生产者测试

LinkedIn团队在所有系统中配置代理，异步将消息刷入其持久化库。对每个系统，运行一个生产者，总共发布1000万条消息，每条消息200字节。Kafka生产者以1和50批量方式发送消息。ActiveMQ和RabbitMQ似乎没有简单的办法来批量发送消息，LinkedIn假定它的批量值为1。结果如下面的图6所示：

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图6：LinkedIn的生产者性能实验结果

Kafka性能要好很多的主要原因包括：

  • Kafka不等待代理的确认，以代理能处理的最快速度发送消息。
  • Kafka有更高效的存储格式。平均而言，Kafka每条消息有9字节的开销，而ActiveMQ有144字节。其原因是JMS所需的沉重消息头，以及维护各种索引结构的开销。LinkedIn注意到ActiveMQ一个最忙的线程大部分时间都在存取B-Tree以维护消息元数据和状态。

 

消费者测试

为了做消费者测试，LinkedIn使用一个消费者获取总共1000万条消息。LinkedIn让所有系统每次拉请求都预获取大约相同数量的数据，最多1000条消息或者200KB。对ActiveMQ和RabbitMQ，LinkedIn设置消费者确认模型为自动。结果如图7所示。

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图7：LinkedIn的消费者性能实验结果

 

Kafka性能要好很多的主要原因包括：

  • Kafka有更高效的存储格式；在Kafka中，从代理传输到消费者的字节更少。
  • ActiveMQ和RabbitMQ两个容器中的代理必须维护每个消息的传输状态。LinkedIn团队注意到其中一个ActiveMQ线程在测试过程中，一直在将KahaDB页写入磁盘。与此相反，Kafka代理没有磁盘写入动作。最后，Kafka通过使用sendfile API降低了传输开销。

目前，我正在工作的一个项目提供实时服务，从消息中快速并准确地提取场外交易市场（OTC）定价内容。这是一个非常重要的项目，处理近25种资产类别的财务信息，包括债券、贷款和ABS（资产担保证券）。项目的原始信息来源涵盖了欧洲、北美、加拿大和拉丁美洲的主要金融市场领域。下面是这个项目的一些统计，说明了解决方案中包括高效的分布式消息服务是多么重要：

  • 每天处理的消息数量超过1,300,000；
  • 每天解析的OTC价格数量超过12,000,000；
  • 支持超过25种资产类别；
  • 每天解析的独立票据超过70,000。

消息包含PDF、Word文档、Excel及其它格式。OTC定价也可能要从附件中提取。

由于传统消息服务器的性能限制，当处理大附件时，消息队列变得非常大，我们的项目面临严重的问题，JMSqueue一天需要启动2-3次。重启JMS队列可能丢失队列中的全部消息。项目需要一个框架，不论解析器（消费者）的行为如何，都能够保住消息。Kafka的特性非常适用于我们项目的需求。

当前项目具备的特性：

  1. 使用Fetchmail获取远程邮件消息，然后由Procmail过滤并处理，例如单独分发基于附件的消息。
  2. 每条消息从单独的文件获取，该文件被处理（读取和删除）为一条消息插入到消息服务器中。
  3. 消息内容从消息服务队列中获取，用于解析和提取信息。

 

Kafka 示例应用

这个示例应用是基于我在项目中使用的原始应用修改后的版本。我已经删除日志的使用和多线程特性，使示例应用的工件尽量简单。示例应用的目的是展示如何使用Kafka生产者和消费者的API。应用包括一个生产者示例（简单的生产者代码，演示Kafka生产者API用法并发布特定话题的消息），消费者示例（简单的消费者代码，用于演示Kafka消费者API的用法）以及消息内容生成API（在特定路径下生成消息内容到文件的API）。下图展示了各组件以及它们与系统中其它组件间的关系。

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图8：示例应用组件架构

示例应用的结构与Kafka源代码中的例子程序相似。应用的源代码包含Java源程序文件夹‘src’和'config'文件夹，后者包括几个配置文件和一些Shell脚本，用于执行示例应用。要运行示例应用，请参照ReadMe.md文件或GitHub网站Wiki页面的说明。

程序构建可以使用Apache Maven，定制也很容易。如果有人想修改或定制示例应用的代码，有几个Kafka构建脚本已经过修改，可用于重新构建示例应用代码。关于如何定制示例应用的详细描述已经放在项目GitHub的Wiki页面。

现在，让我们看看示例应用的核心工件。

Kafka生产者代码示例 

/** 
 * Instantiates a new Kafka producer. 
 * 
 * @param topic the topic 
 * @param directoryPath the directory path 
 */ 
public KafkaMailProducer(String topic, String directoryPath) { 
       props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); 
       props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092"); 
       producer = new kafka.javaapi.producer.Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(props)); 
       this.topic = topic; 
       this.directoryPath = directoryPath; 
} 

public void run() { 
      Path dir = Paths.get(directoryPath); 
      try { 
           new WatchDir(dir).start(); 
           new ReadDir(dir).start(); 
      } catch (IOException e) { 
           e.printStackTrace(); 
      } 
}

上面的代码片断展示了Kafka生产者API的基本用法，例如设置生产者的属性，包括发布哪个话题的消息，可以使用哪个序列化类以及代理的相关信息。这个类的基本功能是从邮件目录读取邮件消息文件，然后作为消息发布到Kafka代理。目录通过java.nio.WatchService类监视，一旦新的邮件消息Dump到该目录，就会被立即读取并作为消息发布到Kafka代理。

Kafka消费者代码示例 

public KafkaMailConsumer(String topic) { 
       consumer = 
Kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig()); 
       this.topic = topic; 
} 

/** 
 * Creates the consumer config. 
 * 
 * @return the consumer config 
 */ 
private static ConsumerConfig createConsumerConfig() { 
      Properties props = new Properties(); 
      props.put("zookeeper.connect", KafkaMailProperties.zkConnect); 
      props.put("group.id", KafkaMailProperties.groupId); 
      props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400"); 
      props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200"); 
      props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); 
      return new ConsumerConfig(props); 
} 

public void run() { 
      Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>(); 
      topicCountMap.put(topic, new Integer(1)); 
      Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap); 
      KafkaStream<byte[], byte[]> stream = consumerMap.get(topic).get(0); 
      ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator();
      while (it.hasNext()) 
      System.out.println(new String(it.next().message())); 
}

上面的代码演示了基本的消费者API。正如我们前面提到的，消费者需要设置消费的消息流。在Run方法中，我们进行了设置，并在控制台打印收到的消息。在我的项目中，我们将其输入到解析系统以提取OTC定价。

在当前的质量保证系统中，我们使用Kafka作为消息服务器用于概念验证（Proof of Concept，POC）项目，它的整体性能优于JMS消息服务。其中一个我们感到非常兴奋的特性是消息的再消费（re-consumption），这让我们的解析系统可以按照业务需求重新解析某些消息。基于Kafka这些很好的效果，我们正计划使用它，而不是用Nagios系统，去做日志聚合与分析。

 

总结

Kafka是一种处理大量数据的新型系统。

Kafka基于拉的消费模型让消费者以自己的速度处理消息。

如果处理消息时出现了异常，消费者始终可以选择再消费该消息。

 

关于作者

Abhishek Sharma是金融领域产品的自然语言处理（NLP）、机器学习和解析程序员。他为多个公司提供算法设计和解析开发。Abhishek的兴趣包括分布式系统、自然语言处理和使用机器算法进行大数据分析。

 

原文：Apache Kafka: Next Generation Distributed Messaging System

 

 

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