kafka生产消费流程

kafka数据写入流程

1.生产者先从zookeeper的"/brokers/topic/主题名/partitions/分区名/state"节点找到该partition的leader

生产者在ZK中找到对应的broker

broker进程上的leader将消息写入到本地log中。

follower从leader上拉取消息,写入到本地log,并向leader发送ACK

leader接收到所有的ISR中的Replica的ACK中,并向生产者返回ACK

Kafka数据消费流程

两种消息队列消费

kafka采用拉取模型,由消费者自己记录消费状态,每个消费者相互独立的顺序拉取消息。

消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如,消费者可以重置到旧的偏移量,重新处理之前已经消费过的消息;或者直接跳到最近的位置,从当前的时刻开始消费。

Kafka消费数据流程
  • 每个consumer都可以根据分配策略(默认RangeAssignor),获得要消费的分区。
  • 获取到consumer对应的offset(默认从ZK获取上一次消费的offset)
  • 找到分区的leader,拉取数据。
  • 消费者提交offset

Kafka的数据存储形式

一个topic有多个partition分区组成。

一个分区(partition)有多个segment(段)组成。

一个segment(段)由多个文件组成(log,index,timeindex)

存储日志

Kafka中的数据到底是怎么在磁盘中存储的。

kafka中的数据保存在/export/server/kafka_2.12-2.41/data中

消息是保存在以:【主题名-分区ID】的文件夹中的。

数据文件夹中包含以下内容

这些分别对应:

|-------------------------------|------------------------------------------------------------------|
| 文件名 | 说明 |
| 0000000000000000000.index | 索引文件,根据offset查找数据就是通过该索引文件来操作的。 |
| 0000000000000000000.log | 日志数据文件 |
| 0000000000000000000.timeindex | 时间索引 |
| leader-epoch-checkpoint | 持久化每个partition leader对应的LEO(log end offset,日志文件中下一条待写入消息的offset) |
| | |

每个日志文件的文件名为起始偏移量,因为每个分区的起始偏移量是0,所以,分区的日志文件都以0000000000000000000.log开始

默认的每个日志文件最大为「log.segment.bytes =1024*1024*1024」1G

为了简化根据offset查找消息,Kafka日志文件名设计为开始的偏移量

观察测试

为了方便测试观察,新创建一个topic:「test_10m」,该topic每个日志数据文件最大为10

复制代码
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.itcast.cn --topic test_10m --replication-factor 2 --partitions 3 --config segment.bytes=10485760

使用之前的生产者程序往「test_10m」主题中生产数据,可以观察到如下:

新的消息总是写入到最后的一个日志文件中

该文件如果到达指定的大小(默认为:1GB)时,将滚动到一个新的文件中

读取消息

根据【offset】首先需要找到存储数据的segment段(注意:offset指定分区的全局偏移量)

然后根据这个【全局分区offset】找到相对于文件的【segment段offset】

最后再根据 「segment段offset」读取消息

为了提高查询效率,每个文件都会维护对应的范围内存,查找的时候就是使用简单的二分查找

删除消息

在Kafka中,消息是会被定期清理的。一次删除一个segment段的日志文件

Kafka的日志管理器,会根据Kafka的配置,来决定哪些文件可以被删除

相关推荐
深圳蔓延科技1 天前
Kafka的高性能之路
后端·kafka
努力的小郑2 天前
从一次分表实践谈起:我们真的需要复杂的分布式ID吗?
分布式·后端·面试
AAA修煤气灶刘哥2 天前
别让Redis「歪脖子」!一次搞定数据倾斜与请求倾斜的捉妖记
redis·分布式·后端
阿里云云原生2 天前
嘉银科技基于阿里云 Kafka Serverless 提升业务弹性能力,节省成本超过 20%
kafka·serverless
Aomnitrix3 天前
知识管理新范式——cpolar+Wiki.js打造企业级分布式知识库
开发语言·javascript·分布式
程序消消乐3 天前
Kafka 入门指南:从 0 到 1 构建你的 Kafka 知识基础入门体系
分布式·kafka
智能化咨询3 天前
Kafka架构:构建高吞吐量分布式消息系统的艺术——进阶优化与行业实践
分布式·架构·kafka
Chasing__Dreams3 天前
kafka--基础知识点--5.2--最多一次、至少一次、精确一次
分布式·kafka
在未来等你3 天前
Elasticsearch面试精讲 Day 17:查询性能调优实践
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试