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分布式消息通讯之Kafka的基本应用

消息中间件的背景分析

看过zk的源码、学过并发编程的同学应该知道,我们可以使用阻塞队列+线程池来实现生产者消费者模式。比如说在一个应用中,A方法调用B方法去执行一些任务处理。我们可以同步调用。但是如果这个时候请求比较多的情况下,同步调用比较耗时会导致请求阻塞。我们会使用阻塞队列加线程池来实现异步任务的处理。 image.png

那么,问题来了,如果是在分布式系统中,两个服务之间需要通过这种异步队列的方式来处理任务,那单进程级别的队列就无法解决这个问题了。
因此,引入了消息中间件,也就是把消息处理交给第三方的服务,这个服务能够实现数据的存储以及传输,使得在分布式架构下实现跨进程的远程消息通信。
所以,简单来说: 消息中间件是指利用高效可靠的消息传输机制进行平台无关的数据交流,并且基于数据通信来进行分布式系统的集成。

思考一下消息中间件的设计

可以先从基本的需求开始思考

  • 最基本的是要能支持消息的发送和接收,需要涉及到网络通信就一定会涉及到NIO
  • 消息中心的消息存储(持久化/非持久化)
  • 消息的序列化和反序列化
  • 是否跨语言
  • 消息的确认机制,如何避免消息重发

高级功能

  • 消息的有序性
  • 是否支持事务消息
  • 消息收发的性能,对高并发大数据量的支持
  • 是否支持集群
  • 消息的可靠性存储
  • 是否支持多协议

这个思考的过程其实就是做需求的整理,然后在使用已有的技术体系进行技术的实现。而我们目前阶段所去了解的,无非就是别人根据实际需求进行实现之后,我们如何使用他们提供的api进行应用而已。但是有了这样一个全局的思考,那么对于后续学习这个技术本身而言,也显得很容易了。

发展过程

实际上消息中间件的发展也是挺有意思的,我们知道任何一个技术的出现都是为了解决实际问题,这个问题是通过一种通用的软件“总线”也就是一种通信系统,解决应用程序之间繁重的信息通信工作。最早的小白鼠就是金融交易领域,因为在当时这个领域中,交易员需要通过不同的终端完成交易,每台终端显示不同的信息。如果接入消息总线,那么交易员只需要在一台终端上操作,然后订阅其他终端感兴趣的消息。于是就诞生了发布订阅模型(pubsub),同时诞生了世界上第一个现代消息队列软件(TIBThe information Bus, TIB 允许开发者建立一系列规则去描述消息内容,只要消息按照这些规则发布出去,任何消费者应用都能订阅感兴趣的消息。随着TIB带来的甜头被广泛应用在各大领域,IBM也开始研究开发自己的消息中间件,3年后IBM的消息队列IBM MQ产品系列发布,之后的一段时间MQ系列进化成了WebSphere MQ统治商业消息队列平台市场。

包括后期微软也研发了自己的消息队列(MSMQ
各大厂商纷纷研究自己的MQ,但是他们是以商业化模式运营自己的MQ软件,商业MQ想要解决的是应用互通的问题,而不是创建标准接口来允许不同MQ产品互通。所以有些大型的金融公司可能会使用来自多个供应商的MQ产品,来服务企业内部不同的应用。那么问题来了,如果应用已经订阅了TIB MQ的消息然后突然需要消费IBM MQ的消息,那么整个实现过程会很麻烦。为了解决这个问题,在2001年诞生了 Java Message Service(JMS)JMS通过提供公共的Java API方式,隐藏单独MQ产品供应商的实现接口,从而跨越了不同MQ消费和解决互通问题。从技术层面来说,Java应用程序只需要针对JMS API编程,选择合适的MQ驱动即可。JMS会处理其他部分。这种方案实际上是通过单独标准化接口来整合很多不同的接口,效果还是不错的,但是碰到了互用性的问题。两套使用两种不同编程语言的程序如何通过它们的异步消息传递机制相互通信呢。这个时候就需要定义一个异步消息传递的通用标准
所以AMQPAdvanced Message Queuing Protocol)高级消息队列协议产生了,它使用了一套标准的底层协议,加入了许多其他特征来支持互用性,为现代应用丰富了消息传递需求,针对标准编码的任何人都可以和任意AMQP供应商提供的MQ服务器进行交互。

除了JMSAMQP规范以外,还有一种MQTTMessage Queueing Telemetry Transport),它是专门为小设备设计的。因为计算性能不高的设备不能适应AMQP上的复杂操作,它们需要一种简单而且可互用的方式进行通信。这是MQTT的基本要求,而如今,MQTT是物联网(IOT)生态系统中主要成分之一。

kafka的介绍

Kafka是一款分布式消息发布和订阅系统,它的特点是高性能、高吞吐量。
最早设计的目的是作为 LinkedIn 的活动流和运营数据的处理管道。这些数据主要是用来对用户做用户画像分析以及服务器性能数据的一些监控。
所以kafka一开始设计的目标就是作为一个分布式、高吞吐量的消息系统,所以适合运用在大数据传输场景。

Kafka的应用场景

由于kafka具有更好的吞吐量、内置分区、冗余及容错性的优点(kafka每秒可以处理几十万消息),让kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。所以在企业级应用长,主要会应用于如下几个方面。
行为跟踪kafka可以用于跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为。通过发布-订阅模式实时记录到对应的topic中,通过后端大数据平台接入处理分析,并做更进一步的实时处理和监控

日志收集:日志收集方面,有很多比较优秀的产品,比如Apache Flume,很多公司使用kafka代理日志聚合。日志聚合表示从服务器上收集日志文件,然后放到一个集中的平台(文件服务器)进行处理。在实际应用开发中,我们应用程序的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题的话通过linux命令来搞定,如果应用程序组成了负载均衡集群,并且集群的机器有几十台以上,那么想通过日志快速定位到问题,就是很麻烦的事情了。所以一般都会做一个日志统一收集平台管理log日志用来快速查询重要应用的问题。所以很多公司的套路都是把应用日志集中到kafka上,然后分别导入到eshdfs上,用来做实时检索分析和离线统计数据备份等。而另一方面,kafka本身又提供了很好的api来集成日志并且做日志收集。 image.png

Kafka本身的架构

一个典型的kafka集群包含若干Producer(可以是应用节点产生的消息,也可以是通过Flume收集日志产生的事件),若干个Brokerkafka支持水平扩展)、若干个Consumer Group,以及一个zookeeper集群。kafka通过zookeeper管理集群配置及服务协同。Producer使用push模式将消息发布到brokerconsumer通过监听使用pull模式从broker订阅并消费消息。
多个broker协同工作,producerconsumer部署在各个业务逻辑中。三者通过zookeeper管理协调请求和转发。这样就组成了一个高性能的分布式消息发布和订阅系统。
图上有一个细节是和其他mq中间件不同的点,producer 发送消息到broker的过程是push,而consumerbroker消费消息的过程是pull,主动去拉数据。而不是broker把数据主动发送给consumerimage.png

名词解释

  1. Broker
    Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为brokerbroker端不维护数据的消费状态,提升了性能。直接使用磁盘进行存储,线性读写,速度快:避免了数据在JVM内存和系统内存之间的复制,减少耗性能的创建对象和垃圾回收。
  2. Producer
    负责发布消息到Kafka broker
  3. Consumer
    消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端,consumerbroker拉取(pull)数据并进行处理。
  4. Topic
    每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic。(物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处)
  5. Partition Parition是物理上的概念,每个Topic包含一个或多个Partition.
  6. Consumer Group 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group(可为每个Consumer指定group name,若不指定group name则属于默认的group
  7. Topic & Partition
    Topic在逻辑上可以被认为是一个queue,每条消费都必须指定它的Topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高,物理上把Topic分成一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。若创建topic1topic2两个topic,且分别有13个和19个分区,则整个集群上会相应会生成共32个文件夹(本文所用集群共8个节点,此处topic1topic2 replication-factor均为1)。

Kafka的安装部署

下载kafka

archive.apache.org/dist/kafka/…

安装过程

安装过程非常简单,只需要解压就行,因为这个是编译好之后的可执行程序
tar -zxvf kafka_2.11-2.0.0.tgz 解压

配置zookeeper

因为kafka依赖于zookeeper来做master选举以及其他数据的维护,所以需要先启动zookeeper节点
kafka内置了zookeeper的服务,所以在bin目录下提供了这些脚本

zookeeper-server-start.sh 
zookeeper-server-stop.sh
复制代码

config目录下,存在一些配置文件

zookeeper.properties 
server.properties
复制代码

所以我们可以通过下面的脚本来启动zk服务,当然,也可以自己搭建zk的集群来实现 sh zookeeper-server-start.sh -daemon ../config/zookeeper.properties

启动和停止kafka

  • 修改server.properties, 增加zookeeper的配置
    zookeeper.connect=localhost:2181
  • 启动kafka
    sh kafka-server-start.sh -damoen config/server.properties
  • 停止kafka
    sh kafka-server-stop.sh -daemon config/server.properties

kafka的基本操作

创建topic

sh kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 -- partitions 1 --topic test
复制代码

Replication-factor:表示该topic需要在不同的broker中保存几份,这里设置成1,表示在两个broker中保存两份
Partitions:分区数

查看topic

sh kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

查看topic属性

sh kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic first_topic

消费消息

sh kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.13.106:9092 --topic test --from-beginning

发送消息

sh kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.244.128:9092 --topic first_topic

集群环境安装

环境准备

  • 准备三台虚拟机
  • 分别把kafka的安装包部署在三台机器上

修改配置

以下配置修改均为server.properties

  • 分别修改三台机器的server.properties配置,同一个集群中的每个机器的id必须唯一

    broker.id=0 
    broker.id=1 
    broker.id=2
    复制代码
  • 修改zookeeper的连接配置
    zookeeper.connect=192.168.13.106:2181

  • 修改listeners配置
    如果配置了listeners,那么消息生产者和消费者会使用listeners的配置来进行消息的收发,否则,会使用localhost PLAINTEXT表示协议,默认是明文,可以选择其他加密协议 listeners=PLAINTEXT://192.168.13.102:9092

  • 分别启动三台服务器 sh kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

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