Kafka架构介绍|青训营笔记

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这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第9天

课程资料

课程链接:live.juejin.cn/4354/yc_Kaf…

学员手册:juejin.cn/post/712681…

课程TTP:bytedance.feishu.cn/file/boxcn9…

完整手册:bytedance.feishu.cn/docx/doxcnE…

一、消息队列概述

消息队列

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应用场景

  • MQ消息通道:异步解耦、削峰填谷、发布订阅、高可用

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  • EventBridge数据总线

    • 事件源:将云服务、自定义应用、SaaS应用等应用程序产生的事件消息发布到事件集
    • 事件集:存储接收到的事件消息,根据事件规则将消息路由到事件目标
    • 事件目标:消费事件消息

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  • Data Platfrom 数据流平台

    • 提供批/流数据处理能力
    • 各类组件提供各类Connect
    • 提供Streaming/Function能力
    • 根据数据schema灵活的进行数据预处理能力

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二、Kafka详解

Kafka架构介绍

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Zookeeper

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  • 选举机制:Paxos机制
  • 提供一致性:写入强一致性、读取会话一致性
  • 提供可用性:一半以上节点存活即可读写
  • 提供功能:watch机制、持久/临时节点能力

Borker

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  • 若干个Broker节点组成Kafka集群
  • Broker作为消息的接受模块,使用React网络模型进行消息数据的接受
  • Broker作为消息的持久化模块,进行消息的副本复制以及持久化
  • Broker作为高可用模块,通过副本间的Failover进行高可用保证

Controller选举

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  • Broker启动会尝试去zk中注册controller节点
  • 注册上controller节点的broker即为controller
  • 其余broker会watch controller节点,节点出现异常进行重新注册

Controller的作用

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  • Broker重启/宕机时,负责副本的Failover操作
  • Topic创建/删除时,负责Topic meta信息广播
  • 集群扩缩容时,进行状态控制
  • Partition/Replica 状态机维护

Coordinator

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  • 负责topic-partition与consumer的负载均衡
  • 根据不同的场景提供不同的分配策略

Kafka高可用

kafka副本ISR机制

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  • AR:已经分配的所有副本
  • OSR:很久没有同步数据的副本
  • ISR:一直在同步数据的副本

kafka写入Ack机制

  • Ack=1:leader副本写入成功,priducer即认为写成功
  • Ack=0:producer发送后即为成功
  • Ack=-1:ISR中所有的副本都成功,producer才认为写成功

kafka副本同步

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  • LEO:日志最末尾的数据
  • HW:ISR中最小的LEO作为HW,HW的消息为Consumer可见的消息

kafka副本选举

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  • Clean选举:优先选取lsr中的副本为leader,如果lsr中无可用副本,则partition不可用
  • Unclean选举:优先选取lsr中的副本为leader,如果lsr中无可用副本,则选择其他存活副本