Kafka常见问题解析

文章目录

• [1. kafka为什么不支持读写分离？这样做的优点有哪些？](#1. kafka为什么不支持读写分离？这样做的优点有哪些？)
• [2. Kafka可靠性研究](#2. Kafka可靠性研究)
• • 2.1生产者
  • [2.2 服务端](#2.2 服务端)
  • [2.3 消费者](#2.3 消费者)
• [3. Kafka零拷贝原理](#3. Kafka零拷贝原理)
• [4. Kafka生产者发送消息流程](#4. Kafka生产者发送消息流程)

1. kafka为什么不支持读写分离？这样做的优点有哪些？

Kafka 不直接支持主写从读（Master-Slave）模式的原因是，Kafka 的设计目标是提供高吞吐量和低延迟的分布式消息传递系统，而不是传统的主从复制数据库系统。

以下是一些原因解释为什么 Kafka 不支持主写从读模式：

• 1. 数据一致性：Kafka 保证副本之间的数据一致性，而不是强一致性。主写从读模式通常要求强一致性，即主节点写入的数据必须立即同步到所有从节点。这样的强一致性要求会对性能和可用性产生负面影响，与 Kafka 的设计目标不符。
• 2. 读扩展性：Kafka 的设计重点是提供高吞吐量的读取能力。通过允许消费者直接从副本读取数据，Kafka 可以水平扩展读取操作，从而实现更高的吞吐量。如果支持主写从读模式，读取将受到主节点的限制，并且无法获得与 Kafka 的分布式读取能力相媲美的性能。
• 3. 失效容错性：Kafka 的设计考虑了节点故障的情况。副本可以接管主节点的角色，从而确保数据的可用性和持久性。如果支持主写从读模式，可能会引入更复杂的故障处理和故障转移机制，增加系统的复杂性和维护成本。

Kafka 只支持主写 主读有几个优点 :

• 1. 可以简化代码的 实现逻辑，减少出错的可能;
• 2. 将负载粒度细化均摊，与主写从读相比，不仅负载效能更好，而 且对用户可控;
• 3. 没有延时的 影 响;
• 4. 在副本稳定的情况下，不会出现数据不一致的情况。

2. Kafka可靠性研究

2.1生产者

消息确认机制：Kafka 提供了消息的生产者确认机制，确保消息已经被成功写入到 Kafka 中 。生产者可以选择同步等待消息的确认，或者异步发送消息。同步方式可以确保消息写入的可靠性，但会引入一定的延迟，而异步方式则可以提供更高的吞吐量。

ACKS参数的值有三种，0,1，-1：

• 0：生产者发送消息后不需要等待来自 Kafka 代理的确认。这意味着生产者不会知道消息是否成功发送到 Kafka，也无法感知到消息发送失败的情况。这是最低延迟的设置，但也是最不可靠的设置，因为消息可能会丢失。
• 1： 生产者在将消息写入 Kafka 分区的 leader 副本后会收到来自 leader 副本的确认。这意味着至少有一个副本成功接收到消息。对于单个副本的故障而言，消息可能会丢失。
• -1：生产者在将消息写入 Kafka 分区的所有副本后才会收到来自所有副本的确认。这是最安全的设置，因为只有在所有副本都成功接收到消息后，生产者才会认为消息发送成功。这种设置提供了最高的可靠性保证，但也需要更多的时间和资源。

2.2 服务端

• 1. 持久性：Kafka 使用日志（log）的方式来存储消息，使得消息可以持久化保存在磁盘上。这意味着即使在消息被消费之后，它们仍然可以在 Kafka 中保留，并且可以根据需要重新消费。
• 2. 复制机制：Kafka 支持将消息复制到多个副本（replica）中。副本分布在不同的节点上，可以提供数据的冗余和高可用性。如果某个节点故障，可以从其他副本中获取数据，确保数据的可靠性和持久性。
• 3. ISR（In-Sync Replicas）机制：Kafka 使用 ISR 机制来确保数据的可靠性。ISR 是与主副本（leader replica）保持同步的副本集合。只有 ISR 中的副本才能被认为是可靠的，并且可以被消费者读取。如果一个副本与主副本的同步延迟超过一定阈值，它将被移出 ISR，直到追赶上主副本的进度。
• 4. 故障转移：Kafka 具有故障转移机制，可以在节点故障时自动进行副本的重新分配和重新平衡。当节点故障时，Kafka 可以将副本的角色切换到其他可用节点上，从而确保数据的可用性和持久性。

2.3 消费者

手动位移提交。

3. Kafka零拷贝原理

Kafka 使用零拷贝（Zero-copy）技术来提高性能和减少数据传输的开销。零拷贝是一种技术，使数据从一个应用程序传输到另一个应用程序时，避免了数据的多次复制，从而减少了 CPU 的开销和内存带宽的消耗。

下面是 Kafka 实现零拷贝的原理：

• 1. 文件发送：Kafka 使用文件系统进行消息的存储，每个分区都有一个或多个日志段（log segment）文件。当消息被写入 Kafka 时，它们首先被追加到日志段文件的末尾。
• 2. 零拷贝技术：Kafka 使用 Java NIO（New I/O）库中的 FileChannel 和 ByteBuffer 类来实现零拷贝。当消息被写入日志段文件时，Kafka 生产者使用 FileChannel 来将数据从内存缓冲区（例如 ByteBuffer）直接写入文件系统，而无需通过用户空间和内核空间之间的数据拷贝。
• 3. 内核空间和用户空间：传统的数据传输方式涉及将数据从用户空间复制到内核空间，然后再从内核空间复制到网络套接字进行传输。而采用零拷贝技术后，数据可以直接从用户空间传输到网络套接字，避免了额外的数据复制。
• 4. DMA（Direct Memory Access）：通过使用 DMA，Kafka 生产者可以绕过 CPU，直接将数据从内存缓冲区传输到网络适配器，从而进一步减少 CPU 的介入和数据复制的开销。
     通过使用零拷贝技术，Kafka 可以在消息传输过程中减少数据的复制次数，提高了性能和吞吐量，并降低了资源消耗。这对于高性能的消息传递系统非常重要，特别是在需要处理大量数据和高并发的情况下。

传统的文件读写或者网络传输，通常需要将数据从内核态转换为用户态。应用程序读取用户态内存数据，写入文件 / Socket之前，需要从用户态转换为内核态之后才可以写入文件或者网卡当中。我们可以称之为read/write模式，此模式的步骤为：

• 首先，调用read时，磁盘文件拷贝到了内核态；
• 之后，CPU控制将内核态数据copy到用户态下；
• 调用write时，先将用户态下的内容copy到内核态下的socket的buffer中；
• 最后将内核态下的socket buffer的数据copy到网卡设备中传送；

零拷贝

• 1. 将文件拷贝到kernel buffer中；
• 2. 向socket buffer中追加当前要发生的数据在kernel buffer中的位置和偏移量；
• 3. 根据socket buffer中的位置和偏移量直接将kernel buffer的数据copy到网卡设备中；

4. Kafka生产者发送消息流程