1.前言

我在之前的文章當中，介紹了很多有關(guān)于Flink的相關(guān)知識和內(nèi)容。因為我目前階段所做的學(xué)習和工作的內(nèi)容就是圍繞著這一部分知識進行的。但是在進行數(shù)據(jù)計算的時候，F(xiàn)Link是沒有辦法單獨進行計算的，所以還需要使用消息隊列與Flink結(jié)合起來，那這個消息隊列，必然是Kafka。因為Kafka與Flink實在是太契合了。所以接下來，就讓我從Kafka的組成架構(gòu)開始，圍繞著kafka的生產(chǎn)者、kafka本身、kafka消費者這幾個階段，來為大家介紹一下這款與flink親密度極高的消息隊列。

2.kafka簡單介紹

大家都知道kafka是一個消息隊列，它的本質(zhì)就是完成對數(shù)據(jù)的傳輸工作。這就是代表著，Kafka除了傳輸功能外的其他功能，都是為了Kafka能夠更好的傳輸數(shù)據(jù)而延伸出來的。就比如，開發(fā)人員希望Kafka能夠更好的傳輸數(shù)據(jù)，所以為它設(shè)計了分布式結(jié)構(gòu)，由多個broker組成一個大的Kafka集群。然后為了提高吞吐量，又引入了topic的概念，讓數(shù)據(jù)的發(fā)送方和拉取方都面向?qū)?yīng)的topic進行工作，topic本身實際上是一個邏輯上的概念，在其內(nèi)部是由partition完成工作的。也就是說，一個topic內(nèi)部可能會有多個partition，多個partition一起來完成對應(yīng)topic的工作內(nèi)容，使得kafka的并發(fā)能力得到了增強，數(shù)據(jù)的傳輸就會更棒。

但用這種方式雖然提高的傳輸?shù)男?，但是傳輸?shù)臅r候數(shù)據(jù)還會面臨丟失的問題，所以這個時候就引入了副本、落盤、偏移量這些概念。大家設(shè)想一下，當數(shù)據(jù)的發(fā)送方向kafka傳輸數(shù)據(jù)，topic接收到數(shù)據(jù)之后，由其附屬的partition來進行工作，如果partition壞掉了，那這個partition中的數(shù)據(jù)就會丟失，那整體的程序就面臨著數(shù)據(jù)丟失的危害，所以針對partition分區(qū)，要對每一個分區(qū)設(shè)置規(guī)定數(shù)量的副本數(shù)，這樣即使正在工作的分區(qū)壞掉了，也會有其他的副本分區(qū)代替它進行工作，這樣就在partition階段保證了數(shù)據(jù)的不丟失，但是設(shè)置副本之后，還需要知道哪個分區(qū)是主、哪個分區(qū)是從。這就引入了ISR隊列機制。partition階段的東西處理完了之后，又有新的問題出現(xiàn)。如果萬一突然停電，那就算kafka中有一萬個分區(qū)副本也是毛用沒有，所以為了能夠讓數(shù)據(jù)即使發(fā)生停電也不丟數(shù)據(jù)，kafka又加入了落盤的概念，將數(shù)據(jù)保存在磁盤上，停電了也沒什么問題了。

那就算將數(shù)據(jù)保存在磁盤上，也會有新的問題，數(shù)據(jù)一旦落盤就要序列化和反序列化，并且還有進行IO操作，這就很浪費時間，所以Kfaka開發(fā)者們又重新定義了序列化機制，并且還加入了磁盤順序?qū)懭氲母拍睿寯?shù)據(jù)的落盤能達到600M/s。這樣就解決了數(shù)據(jù)丟失的問題。

接下來就是最后一個問題了，故障恢復(fù)之后，怎么找到故障之前處理到哪條數(shù)據(jù)了呢？這個時候就加入了偏移量的概念，由kafka內(nèi)置的系統(tǒng)主題來維護所有topic的數(shù)據(jù)偏移量，當故障恢復(fù)的情況一旦發(fā)生，就會讀取對應(yīng)topic中的偏移量，在落盤處找到其對應(yīng)的數(shù)據(jù)，恢復(fù)到之前的位置。

上面的這些內(nèi)容，就是kafka常用到的所有概念了，只不過現(xiàn)階段我描述的比較籠統(tǒng)，不過請大家放心，在后面我會從生產(chǎn)者、kafka本身、消費者這三個角度來給朋友們講解，算上這篇文章一共會有4個，希望大家讀完這篇文章之后，能夠?qū)afka的整體有一個清晰的認識。

3.kafka組成架構(gòu)

在kafka工作的時候，需要明確一些概念，才好方便大家使用。為了大家能夠更好的明白我在說什么，我先用一個圖來表示kafka工作的時候，都有哪些東西在干活。

這個圖大概就是這個樣子的，如果kafka想要運行，上面的這些內(nèi)容是一個都不能少的。不過我感覺我的圖畫的有點亂，所以接下來我先給大家一一介紹這些組件，然后再從宏觀的角度上去講講工作時候的流程。
1.生產(chǎn)者：生產(chǎn)者的概念是根據(jù)kafka提出的，指的就是負責向kafka發(fā)送數(shù)據(jù)的客戶端。
2.消費者：消費者的概念也是根據(jù)kafka提出的，指的就是從kafka中拉取數(shù)據(jù)的客戶端。
3.消費者組：是由多個消費者聯(lián)合起來，形成的一個“大”的消費者，它能夠同時獲取一個topic中多個partition中的數(shù)據(jù)進行消費，通過提升吞吐量的方式加快數(shù)據(jù)的處理速度。如果kafka一個分區(qū)內(nèi)部有多個partition，那這個時候可以設(shè)置Flink的并行度為分區(qū)數(shù)，或者是小于分區(qū)數(shù)的二進制數(shù)。
4.kafka集群：由多個broker組成，以集群的方式處理數(shù)據(jù)。
5.broker：一臺kafka服務(wù)器就是一個broker，一個broker里面可以包含很多個topic。
6.topic：比較重要的一個概念，生產(chǎn)者和消費者都是面向它進行工作的，但它本身是一個邏輯上的概念。可以把它看成是一個消息隊列。
7.partition：這個概念也很重要，因為它是kafka組件中主要負責干活的那一個。它本身是一個內(nèi)部有序的消息隊列，多個partition能夠組成一個topic，并且如果topic足夠大，甚至能夠散落在很多個broker上。
8.Replica：副本，大家可以看我的這個圖，是不是partition后面有一個字母L或者F，L就是leader，F(xiàn)就是Follow。L是干活的，F(xiàn)是保證其數(shù)據(jù)不丟失的。
9.Leader：分區(qū)副本中的大哥，負責干活的那一個。
10.Follow：分區(qū)副本中的小弟，負責維護數(shù)據(jù)副本，平時就從leader上同步點數(shù)據(jù)，然后隨時等待上位。
11.zk集群：沒有zk就沒辦法使用kafka，因為zk上維護了kafka一些重要的信息內(nèi)容，就比如分區(qū)副本的名稱以及其主從身份信息。

上述的這些概念就是kafka運行時候的基本概念了，掌握了它們之后就對kafka有一個基本的認知了。不過接下來我還要給大家嘮叨一下，kafka輕度級別的工作流程。
1.生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)給kafka中對應(yīng)的topic。
2.topic是邏輯上的概念，底層干活的是內(nèi)部有序分區(qū)間無序的partition，當有數(shù)據(jù)進來partition就開始工作。
3.partition工作分為Leader工作和Follower工作，Leader負責接收數(shù)據(jù)，F(xiàn)ollower負責從Leader上同步數(shù)據(jù)。這個時候能被消費者消費到的數(shù)據(jù)內(nèi)容，是同步速度最慢的那個Follower的數(shù)據(jù)位置的數(shù)據(jù)。
4.消費者進行數(shù)據(jù)消費。