分布式实时消息队列Kafka（五）

知识点01：课程回顾

1. 一个消费者组中有多个消费者，消费多个Topic多个分区，分区分配给消费者的分配规则有哪些？
   • 分配场景
     • 第一次消费：将分区分配给消费者
     • 负载均衡实现：在消费过程中，如果有部分消费者故障或者增加了新的消费
   • 基本规则
     • 一个分区只能被一个消费者所消费
     • 一个消费者可以消费多个分区
   • 分配规则
     • 范围分配
       • 规则：每个消费者消费一定范围的分区，尽量均分，如果不能均分，优先分配给标号小的
       • 应用：消费比较少的Topic，或者多个Topic都能均分
     • 轮询分配
       • 规则：按照所有分区的编号进行顺序轮询分配
       • 应用：所有消费者消费的Topic都是一致的，能实现将所有分区轮询分配给所有消费者
     • 黏性分配
       • 规则：尽量保证分配的均衡，尽量避免网络的IO，如果出现故障，保证 每个消费者依旧消费原来的分区，将多出来的分区均分给剩下的消费者
       • 应用：建议使用分配规则
2. Kafka写入数据过程是什么？
   • step1：生产者提交写入请求给Kafka：Topic、K、V
   • step2：Kafka根据Topic以及根据Key的分区规则，获取要写入的分区编号
   • step3：Kafka要获取元数据【ZK】找到对应分区所在的Broker
   • step4：先写入Broker对应的PageCache，添加Offset
   • step5：OS会进行同步将PageCache中的数据写入磁盘文件：最新Segment对应.log文件中
   • step5：Follower副本到Leader副本中同步数据
3. Kafka读取数据过程是什么？
   • step1：消费者消费请求提交Kafka：Topic、Partition、Offset
   • step2：根据Topic以及Partition来获取要读取的分区编号
   • step3：根据分区编号从元数据中找到这个分区对应的leader副本
   • step4：先读取Broker对应的PageCache，如果有，使用零拷贝机制读取内存中的数据
   • step5：没有就读取Segment，先根据offset决定读取哪个Segment
   • step6：先读.index文件，从索引中获取offset对应在这个文件中的最近位置
   • step7：根据最近位置读取.log文件，获取要读取的数据
4. 为什么Kafka读写会很快？
   • 写
     • 先写PageCache：内存缓冲机制
     • 实现了顺序写的过程
   • 读
     • 先读PageCache，使用零拷贝机制
     • 按照offset顺序读取数据
     • 划分Segment
     • 构建index索引
5. 为什么要设计Segment？
   • 设计原因
     • 加快查询效率
     • 增加删除效率：避免一条一条删除，按照整个Segment进行删除
   • 如何实现：一对文件
     • .log
     • .index
   • 划分规则
     • 时间：7天
     • 大小：1G
   • 命名规则：每个文件中存储最小offset
6. Kafka的如何实现数据清理？
   • delete：时间

知识点02：课程目标

1. Kafka数据安全的保障机制【重要】
   • 集群数据安全：副本机制
     • AR
     • ISR
     • OSR
     • HW
     • LEO
   • Leader副本的选举：Kafka Crontroller
   • 一次性语义：保证数据不丢失、不重复
     • 生产
       • 不丢失：acks + retry
       • 不重复
     • 消费：通过自己手动管理Offset，消费分区成功、处理分区成功、手动提交offset存储
       • 不丢失
       • 不重复
2. Kafka Eagle：基于网页版本的可视化工具
   • 用于监控Kafka集群
   • 自动实现Kafka集群负载的报表

知识点03：Kafka分区副本概念：AR、ISR、OSR

知识点04：Kafka数据同步概念：HW、LEO

• 目标：了解Kafka副本同步过程及同步中的概念
• 路径
  • 什么是HW、LEO？
  • Follower副本如何与Leader进行同步的？
• 实施
  • 什么是HW、LEO？

  • HW：当前这个分区所有副本同步的最低位置 + 1，消费者能消费到的最大位置
  • LEO：当前Leader已经写入数据的最新位置 + 1

  • 数据写入Leader及同步过程
    • step1:数据写入分区的Leader副本
    • step2：Follower到Leader副本中同步数据

• 小结
  • HW：所有副本都同步的位置，消费者可以消费到的位置
  • LEO：leader当前最新的位置

知识点05：Kafka分区副本Leader选举

知识点06：消息队列的一次性语义

• 目标：了解消息队列的三种一次性语义
• 路径
  • 什么是一次性语义？
• 实施
  • at-most-once：至多一次
    • 会出现数据丢失的问题
  • at-least-once：至少一次
    • 会出现数据重复的问题
  • exactly-once：有且仅有一次
    • 只消费处理成功一次
    • 所有消息队列的目标
• 小结
  • Kafka从理论上可以实现Exactly Once
  • 大多数的消息队列一般不能满足Exactly Once就满足at-least-once

知识点07：Kafka保证生产不丢失

知识点08：Kafka保证生产不重复

知识点09：Kafka保证消费一次性语义

知识点10：Kafka集群常用配置

• 目标：了解Kafka集群、生产者、消费者的常用属性配置
• 路径
  • 有哪些常用的集群配置？
  • 有哪些常用的生产者配置？
  • 有哪些常用的消费者配置？
• 实施
  • 集群配置：server.properties 属性值含义broker.idint类型Kafka服务端的唯一id，用于注册zookeeper，一般一台机器一个host.namehostname绑定该broker对应的机器地址port端口Kafka服务端端口：9092log.dirs目录kafka存放数据的路径zookeeper.connecthostname:2181zookeeper的地址zookeeper.session.timeout.ms6000zookeeper会话超时时间zookeeper.connection.timeout.ms6000zookeeper客户端连接超时时间num.partitions1分区的个数default.replication.factor1分区的副本数log.segment.bytes1073741824单个log文件的大小，默认1G生成一个log.index.interval.bytes4096log文件每隔多大生成一条indexlog.roll.hours168单个log文件生成的时间规则，默认7天一个loglog.cleaner.enabletrue开启日志清理log.cleanup.policydelete，compact默认为delete，删除过期数据，compact为合并数据log.retention.minutes分钟值segment生成多少分钟后删除log.retention.hours小时值segment生成多少小时后删除【168】，7天log.retention.ms毫秒值segment生成多少毫秒后删除log.retention.bytes-1删除文件阈值，如果整个数据文件大小，超过阈值的一个segment大小，将会删除最老的segment，直到小于阈值log.retention.check.interval.ms毫秒值【5分钟】多长时间检查一次是否有数据要标记删除log.cleaner.delete.retention.ms毫秒值segment标记删除后多长时间删除log.cleaner.backoff.ms毫秒值多长时间检查一次是否有数据要删除log.flush.interval.messagesLong.MaxValue消息的条数达到阈值，将触发flush缓存到磁盘log.flush.interval.msLong.MaxValue隔多长时间将缓存数据写入磁盘auto.create.topics.enablefalse是否允许自动创建topic，不建议开启delete.topic.enabletrue允许删除topicreplica.lag.time.max.ms10000可用副本的同步超时时间replica.lag.max.messages4000可用副本的同步记录差，该参数在0.9以后被删除unclean.leader.election.enabletrue允许不在ISR中的副本成为leadernum.network.threads3接受客户端请求的线程数num.io.threads8处理读写硬盘的IO的线程数background.threads4后台处理的线程数，例如清理文件等
  • 生产配置：producer.properties 属性值含义bootstrap.servershostname:9092KafkaServer端地址poducer.typesync同步或者异步发送，0,1，allmin.insync.replicas3如果为同步，最小成功副本数buffer.memory33554432配置生产者本地发送数据的 缓存大小compression.typenone配置数据压缩，可配置snappypartitioner.classPartition指定分区的类acks1指定写入数据的保障方式request.timeout.ms10000等待ack确认的时间，超时发送失败retries0发送失败的重试次数batch.size16384批量发送的大小metadata.max.age.ms300000更新缓存的元数据【topic、分区leader等】
  • 消费配置：consumer.properties 属性值含义bootstrap.servershostname:9092指定Kafka的server地址group.idid消费者组的 名称consumer.id自动分配消费者idauto.offset.resetlatest新的消费者从哪里读取数据latest,earliestauto.commit.enabletrue是否自动commit当前的offsetauto.commit.interval.ms1000自动提交的时间间隔
• 小结
  • 常用属性了解即可

知识点11：可视化工具Kafka Eagle部署及使用

知识点12：Kafka数据限流

Kafka核心：Kafka理论

• Kafka中分布式架构以及概念
• Kafka读写流程：为什么很快
• Kafka怎么保证一次性语义
  • 生产不丢失不重复
  • 消费不丢失不重复
    • 自己管理offset
• Kafka使用
  • Topic的管理：分区、副本
  • 生产者：数据采集工具或者分布式计算程序
  • 消费者：分布式流式计算程序

Scala：提前预习

1、变量、循环、判断

目的：开发Spark或者Flink程序

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