Kafka原理和集群测试

Kafka是一个消息系统，由LinkedIn贡献给Apache基金会，称为Apache的一个顶级项目。Kafka最初用作LinkedIn的活动流（activity stream）和运营数据处理管道（pipeline）的基

Kafka是一个消息系统，由LinkedIn贡献给Apache基金会，称为Apache的一个顶级项目。Kafka最初用作LinkedIn的活动流（activity stream）和运营数据处理管道（pipeline）的基础。它具有可扩展、吞吐量大和可持久化等特征，以及非常好的分区、复制和容错特征。

Kafka的关键设计决策

1). Kafka在设计之时为就将持久化消息作为通常的使用情况进行了考虑。
2). Kafka主要的设计约束是吞吐量，而不是功能。
3). Kafka有关哪些数据已经被使用了的状态信息保存为数据使用者（consumer）的一部分，而不是保存在服务器之上。
4). Kafka是一种显式的分布式系统。它假设，数据生产者（producer）、代理（brokers）和数据使用者（consumer）分散于多台机器之上。
而相比而言，传统的消息队列不能很好的支持（如超长的未处理数据、不能有效持久化)。对于数据的可用性，Kafka提供了两个保证：
(1). 生产者发送到Topic的分区上消息将会按照它们发送的顺序，而消费者收到的消息也是此顺序
(2). 如果一个Topic配置了复制因子( replication facto)为N， 那么可以允许N-1服务器当掉而不丢失任何已经增加的消息

Kafka中几个关键术语

Topic：Kafka将消息种子(Feed)分门别类， 每一类的消息称之为话题(Topic).
Producer：发布消息的对象称之为话题生产者(Kafka topic producer)
Consumer：订阅消息并处理发布的消息的种子的对象称之为话题消费者(consumers)
Broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

Kafka中的Topic

Topic是发布的消息的类别或者种子Feed名。对于每一个Topic, Kafka集群维护这一个分区的log,就像下图中的示例：Kafka集群
每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号，称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。
Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期，无论消息是否被消费了。
实际上消费者所持有的仅有的元数据就是这个偏移量，也就是消费者在这个log中的位置。 这个偏移量由消费者控制：正常情况当消费者消费消息的时候，偏移量也线性的的增加。但是实际偏移量由消费者控制，消费者可以将偏移量重置为更老的一个偏移量，重新读取消息。
可以看到这种设计对消费者来说操作自如， 一个消费者的操作不会影响其它消费者对此log的处理。
再说说分区。Kafka中采用分区的设计有几个目的。
一、可以处理更多的消息，不受单台服务器的限制。Topic拥有多个分区意味着它可以进行扩展，并处理更多的数据。
二、分区可以作为并行处理的单元。
Topic的分区Log被分布到集群中的多个服务器上。每个服务器处理它持有的分区。 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。
每个分区有一个leader，零或多个replica。Leader处理此分区的所有的读写请求而replica被动的复制数据。如果leader当机，其它的一个replica会被推举为新的leader。
一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的replica。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。
关于复制原理，参考下面官档翻译：
Kafka 的集群复制设计

Kafka的集群部署

Kafka中主要有三种模式，
单机broker模式
单机多broker模式（伪分布式）
多机多broker模式（集群)
和hadoop一样，前两种多用于开发测试。第三种才是实际生产中可用的部署模式，下面介绍一下三节点kafka集群的部署流程
软件的安装直接解压缩即可：

tar xzvf kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
mkdir /var/kafka && mkdir /var/zookeeper

关键参数的解释，可以参考http://debugo.com/kafka-params/
vim kafka_2.10-0.8.1.1/config/server.properties

#在默认的配置上，我只修改了3个地方。三个主机debugo01,debugo02,debugo03分别对应id为1，2，3
broker.id=3
log.dirs=/var/kafka
zookeeper.connect=debugo01:2181,debugo02:2181,debugo03:2181
配置zookeeper，修改DataDir并加入集群参数
vim kafka_2.10-0.8.1.1/config/zookeeper.properties
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=debugo01:2888:3888  
server.2=debugo02:2888:3888  
server.3=debugo03:2888:3888
dataDir=/var/zookeeper
#分别将1，2，3写入三个主机的myid文件
echo "1" >> /var/zookeeper/myid

在debugo01,debugo02,debugo03上分别启动zookeeper和kafka Server

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
# 启动kafka Server
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

这时可以在log中找到，新的broker已经将数据注册到znode中。

#####debugo01#####
[2014-12-07 20:54:20,506] INFO Awaiting socket connections on debugo01:9092. (kafka.network.Acceptor)
[2014-12-07 20:54:20,521] INFO [Socket Server on Broker 1], Started (kafka.network.SocketServer)
[2014-12-07 20:54:20,649] INFO Will not load MX4J, mx4j-tools.jar is not in the classpath (kafka.utils.Mx4jLoader$)
[2014-12-07 20:54:20,725] INFO 1 successfully elected as leader (kafka.server.ZookeeperLeaderElector)
[2014-12-07 20:54:20,876] INFO Registered broker 1 at path /brokers/ids/1 with address debugo01:9092. (kafka.utils.ZkUtils$)
[2014-12-07 20:54:20,907] INFO [Kafka Server 1], started (kafka.server.KafkaServer)
[2014-12-07 20:54:20,993] INFO New leader is 1 (kafka.server.ZookeeperLeaderElector$LeaderChangeListener)
#####debugo02#####
[2014-12-07 20:54:35,896] INFO Awaiting socket connections on 0.0.0.0:9092. (kafka.network.Acceptor)
[2014-12-07 20:54:35,913] INFO [Socket Server on Broker 2], Started (kafka.network.SocketServer)
[2014-12-07 20:54:36,073] INFO Will not load MX4J, mx4j-tools.jar is not in the classpath (kafka.utils.Mx4jLoader$)
[2014-12-07 20:54:36,179] INFO conflict in /controller data: {"version":1,"brokerid":2,"timestamp":"1417956876081"} stored data: {"version":1,"brokerid":1,"timestamp":"1417956860689"} (kafka.utils.ZkUtils$)
[2014-12-07 20:54:36,398] INFO Registered broker 2 at path /brokers/ids/2 with address debugo02:9092. (kafka.utils.ZkUtils$)
[2014-12-07 20:54:36,420] INFO [Kafka Server 2], started (kafka.server.KafkaServer)
#####debugo03#####
[2014-12-07 20:54:43,535] INFO Awaiting socket connections on 0.0.0.0:9092. (kafka.network.Acceptor)
[2014-12-07 20:54:43,549] INFO [Socket Server on Broker 3], Started (kafka.network.SocketServer)
[2014-12-07 20:54:43,728] INFO Will not load MX4J, mx4j-tools.jar is not in the classpath (kafka.utils.Mx4jLoader$)
[2014-12-07 20:54:43,783] INFO conflict in /controller data: {"version":1,"brokerid":3,"timestamp":"1417956883737"} stored data: {"version":1,"brokerid":1,"timestamp":"1417956860689"} (kafka.utils.ZkUtils$)
[2014-12-07 20:54:43,999] INFO Registered broker 3 at path /brokers/ids/3 with address debugo03:9092. (kafka.utils.ZkUtils$)
[2014-12-07 20:54:44,018] INFO [Kafka Server 3], started (kafka.server.KafkaServer)

Topic的分区和复制

1. 创建debugo01，这个topic分区数为3，复制为1（不复制）。该topic跨越全部broker。下面管理命令在任意kafka节点上执行即可

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic debugo01
Created topic "debugo01".

2. 创建debugo02，这个topic分区数为1，复制为3（每个主机都有一份）。该topic跨越全部broker。下面管理命令在任意kafka节点上执行即可

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic debugo02

3. 列出topic信息

[root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
debugo01
debugo02

4. 列出topic描述信息

[root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic debugo01
Topic:debugo01	PartitionCount:3	ReplicationFactor:1	Configs:
	Topic: debugo01	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1	Isr: 1
	Topic: debugo01	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2	Isr: 2
	Topic: debugo01	Partition: 2	Leader: 3	Replicas: 3	Isr: 3

5. 检查log目录，对于topic debugo01，debugo01为0号分区，debugo02为1号分区。而topic debugo02则复制了3份，都为0号分区

[root@debugo01 kafka]# ll
total 24
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec  7 21:15 debugo01-0
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec  7 21:16 debugo02-0
[root@debugo02 kafka]# ll
total 24
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec  7 21:15 debugo01-1
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Dec  7 21:16 debugo02-0
#而每个分区下面都生成了index和log文件
[root@debugo01 debugo01-0]# ls
00000000000000000000.index  00000000000000000000.log

6. 下面topic debugo03，replication-factor为2，partition为3.那么broker id为1的debugo01会如下面describe所示，保存0号分区和1号分区。
而0号分区的repica leader为broker id = 3，包含3和1两个replicas。

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic debugo03
Created topic "debugo03".
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic debugo03
[root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic debugo03
Topic:debugo03	PartitionCount:3	ReplicationFactor:2	Configs:
	Topic: debugo03	Partition: 0	Leader: 3	Replicas: 3,1	Isr: 3,1
	Topic: debugo03	Partition: 1	Leader: 1	Replicas: 1,2	Isr: 1,2
	Topic: debugo03	Partition: 2	Leader: 2	Replicas: 2,3	Isr: 2,3
[root@debugo01 kafka_2.10-0.8.1.1]# ll /var/kafka/debugo03*
/var/kafka/debugo03-0:
total 0
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 Dec  7 21:34 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root        0 Dec  7 21:34 00000000000000000000.log
/var/kafka/debugo03-1:
total 0
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 Dec  7 21:34 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root        0 Dec  7 21:34 00000000000000000000.log

消息的产生和消费

两个终端分别打开producer和consumer进行测试

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list debugo01:9092 --topic debugo03
hello kafka
hello debugo

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper debugo01:2181 --from-beginning --topic debugo03
hello kafka
hello debugo

下面使用perf命令来测试几个topic的性能，需要先下载kafka-perf_2.10-0.8.1.1.jar，并拷贝到kafka/libs下面。
50W条消息，每条1000字节，batch大小1000，topic为debugo01，4个线程（message size设置太大需要调整相关参数，否则容易OOM）。只用了13秒完成，kafka在多分区支持下吞吐量是非常给力的。

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 1000  --batch-size 1000 --topics debugo01 --threads 4 --broker-list debugo01:9092,debugo02:9092,debugo03:9092
start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec
2014-12-07 22:07:56:038, 2014-12-07 22:08:09:413, 0, 1000, 1000, 476.84, 35.6514, 500000, 37383.1776

同样的参数测试debugo02, 由于但分区加复制（replicas-factor=3），用时39秒。所以，适当加大partition数量和broker相关线程数量会极大的提高性能。

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 1000  --batch-size 1000 --topics debugo02 --threads 4 --broker-list debugo01:9092,debugo02:9092,debugo03:9092
start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec
2014-12-07 22:13:28:840, 2014-12-07 22:14:07:819, 0, 1000, 1000, 476.84, 12.2332, 500000, 12827.4199

同样的参数测试debugo03，用时30秒。

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 1000  --batch-size 1000 --topics debugo03 --threads 4 --broker-list debugo01:9092,debugo02:9092,debugo03:9092
start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec
2014-12-07 22:16:04:895, 2014-12-07 22:16:34:715, 0, 1000, 1000, 476.84, 15.9905, 500000, 16767.2703

同理，测试comsumer的性能。

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --messages 500000 --topic debugo01 --threads 3
start.time, end.time, fetch.size, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
2014-12-07 22:19:04:527, 2014-12-07 22:19:17:184, 1048576, 476.8372, 62.2747, 500000, 65299.7257
bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --messages 500000 --topic debugo02 --threads 3
start.time, end.time, fetch.size, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
[2014-12-07 22:19:59,938] WARN [perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef], No broker partitions consumed by consumer thread perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef-1 for topic debugo02 (kafka.consumer.ZookeeperConsumerConnector)
[2014-12-07 22:19:59,938] WARN [perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef], No broker partitions consumed by consumer thread perf-consumer-78853_debugo01-1417961999315-4a5941ef-2 for topic debugo02 (kafka.consumer.ZookeeperConsumerConnector)
2014-12-07 22:20:01:008, 2014-12-07 22:20:08:971, 1048576, 476.8372, 160.9305, 500000, 168747.8907
bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper debugo01,debugo02,debugo03 --messages 500000 --topic debugo03 --threads 3
start.time, end.time, fetch.size, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
?2014-12-07 22:21:27:421, 2014-12-07 22:21:39:918, 1048576, 476.8372, 63.6037, 500002, 66693.6108

^^

参考

http://blog.csdn.net/smallnest/article/details/38491483

http://www.350351.com/jiagoucunchu/xiaoxixitong/46720.html

http://kafka.apache.org/documentation.html

http://backend.blog.163.com/blog/static/202294126201431723734212/

http://www.inter12.org/archives/842

原文地址：Kafka原理和集群测试, 感谢原作者分享。