1. Kafka的作用

在大數據系統中，常常會碰到一個問題，整個大數據是由各個子系統組成，數據需要在各個子系統中高性能，低延遲的不停流轉。有沒有一個系統可以同時搞定在線應用(消息)和離線應用(數據文件，日志)?這就需要kafka。Kafka可以起到兩個作用：

• 降低系統組網復雜度。
• 降低編程復雜度，各個子系統不在是相互協商接口，各個子系統類似插口插在插座上，Kafka承擔高速數據總線的作用。

2. Kafka產生背景

Kafka是Linkedin于2010年12月份開源的消息系統，它主要用于處理活躍的流式數據。活躍的流式數據在web網站應用中非常常見，這些數據包括網站的pv、用戶訪問了什么內容，搜索了什么內容等。 這些數據通常以日志的形式記錄下來，然后每隔一段時間進行一次統計處理。

傳統的日志分析系統提供了一種離線處理日志信息的可擴展方案，但若要進行實時處理，通常會有較大延遲。而現有的消(隊列)系統能夠很好的處理實時或者近似實時的應用，但未處理的數據通常不會寫到磁盤上，這對于Hadoop之類(一小時或者一天只處理一部分數據)的離線應用而言，可能存在問題。Kafka正是為了解決以上問題而設計的，它能夠很好地離線和在線應用。

3. Kafka架構

• 生產者(producer):消息和數據產生者
• 代理(Broker)：緩存代理
• 消費者(consumer)：消息和數據消費者

架構很簡單，Producer，consumer實現Kafka注冊的接口，數據從producer發送到broker，broker承擔一個中間緩存和分發的作用。broker分發注冊到系統中的consumer。

4. 設計要點

(1) 直接使用linux 文件系統的cache，來高效緩存數據。

(2) 采用linux Zero-Copy提高發送性能。傳統的數據發送需要發送4次上下文切換，采用sendfile系統調用之后，數據直接在內核態交換，系統上下文切換減少為2次。根據測試結果，可以提高60%的數據發送性能。Zero-Copy詳細的技術細節可以參考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/

(3) 數據在磁盤上存取代價為O(1)。

• 以topic來進行消息管理，每個topic包含多個part(ition)，每個part對應一個邏輯log，有多個segment組成。
• 每個segment中存儲多條消息(見下圖)，消息id由其邏輯位置決定，即從消息id可直接定位到消息的存儲位置，避免id到位置的額外映射。
• 每個part在內存中對應一個index，記錄每個segment中的第一條消息偏移。
• 發布者發到某個topic的消息會被均勻的分布到多個part上(隨機或根據用戶指定的回調函數進行分布)，broker收到發布消息往對應part的最后一個segment上添加該消息，當某個segment上的消息條數達到配置值或消息發布時間超過閾值時，segment上的消息會被flush到磁盤，只有flush到磁盤上的消息訂閱者才能訂閱到，segment達到一定的大小后將不會再往該segment寫數據，broker會創建新的segment。

(4) 顯式分布式，即所有的producer、broker和consumer都會有多個，均為分布式的。Producer和broker之間沒有負載均衡機制。broker和consumer之間利用zookeeper進行負載均衡。所有broker和consumer都會在zookeeper中進行注冊，且zookeeper會保存他們的一些元數據信息。如果某個broker和consumer發生了變化，所有其他的broker和consumer都會得到通知。

5. 類似的系統

RocketMQ:國內淘寶團隊參考開源的實現的消息隊列，解決了kafka的一些問題，如優先級問題。

6. 參考資料：

• http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-2420884.html
• http://dongxicheng.org/search-engine/kafka/

【本文為51CTO專欄作者“大數據和云計算”的原創稿件，轉載請通過微信公眾號獲取聯系和授權】

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