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目录
[一、Kafka Broker 工作流程](#一、Kafka Broker 工作流程)
[（一）Zookeeper 存储的 Kafka 信息](#（一）Zookeeper 存储的 Kafka 信息)
[（二）Kafka Broker 总体工作流程](#（二）Kafka Broker 总体工作流程)
[二、生产经验 ------ 节点服役和退役](#二、生产经验 —— 节点服役和退役)
[三、Kafka 副本](#三、Kafka 副本)
[（二）Leader 选举流程](#（二）Leader 选举流程)
[（三）Leader 和 Follower 故障处理细节](#（三）Leader 和 Follower 故障处理细节)
[（五）生产经验 ------ 手动调整分区副本的存储](#（五）生产经验 —— 手动调整分区副本的存储)
[（六）生产经验 ------Leader Partition 负载平衡](#（六）生产经验 ——Leader Partition 负载平衡)
[（七）生产经验 ------ 增加副本因子](#（七）生产经验 —— 增加副本因子)
[Topic 数据存储](#Topic 数据存储)
[delete 日志删除](#delete 日志删除)
[compact 日志压缩](#compact 日志压缩)
[页缓存 + 零拷贝技术](#页缓存 + 零拷贝技术)
在大数据处理领域，Kafka 作为一款高性能的分布式消息队列系统，扮演着至关重要的角色。它能够高效地处理大规模的实时数据，为众多大数据应用提供了可靠的数据传输和存储基础。本文将深入探讨 Kafka 的核心组件 ------Kafka Broker，包括其工作流程、副本机制、文件存储以及高效读写数据的原理，并分享一些生产环境中的实用经验。
一、Kafka Broker 工作流程
（一）Zookeeper 存储的 Kafka 信息
Kafka 与 Zookeeper 紧密协作，Zookeeper 存储了许多关键的 Kafka 信息。启动 Zookeeper 客户端后，通过ls /kafka命令可以查看相关信息。其中，consumers节点在老版本（0.9 版本之前）存放消费者的偏移量，而在新版本中，偏移量直接存储在集群中。我们还可以借助工具如 "漂亮的 zoo" 通过图形化界面更直观地查看 Zookeeper 中的信息。
通过网盘分享的文件：prettyZoo-win.msi
（二）Kafka Broker 总体工作流程
注册与选举
每一个 Broker 上线时，会在 Zookeeper 中进行注册。每个 Broker 中都有一个 Controller，它们会争先抢占 Zookeeper 中controller节点的注册权，率先抢到的 Broker 中的 Controller 将在选举等事务中拥有决策权。
选举规则以在 ISR（与 Leader 保持同步的 Follower 集合）中存活为前提，按照 AR（分区中的所有副本集合）中排在前面的优先。例如，对于ar[1,0,2]，isr[1,0,2]，Leader 会按照1，0，2的顺序进行轮询选举。选举出来的新节点会注册到 Zookeeper 中，并将信息记录下来，其他 Controller 则同步 Zookeeper 中的信息，假定broker中的leader挂掉了，会进行重新的选举。
数据处理
客户端发送消息给 Leader，Leader 负责记录数据并落盘形成 Log。Log 底层采用 Segment 机制，每一个 Segment 大小为 1G，为了实现数据的快速查找，在 1G 内的数据又分成了log和index两个文件。
二、生产经验 ------ 节点服役和退役
（一）服役新节点
新节点准备
（1）关闭 bigdata03，进行一个快照，并右键执行克隆操作。
（2）开启 bigdata04，并修改 IP 地址。
bash
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
修改完记得重启网卡：
systemctl restart network（3）在 bigdata04 上，修改主机名称为 bigdata04。
bash
hostname bigdata04 # 临时修改root@bigdata04 \~\]# vim /etc/hostname bigdata04 还要记得修改 /etc/hosts文件，并进行同步 ```bash 修改bigdata01的hosts 文件，修改完之后，记得同步一下 192.168.52.11 bigdata01 192.168.52.12 bigdata03 192.168.52.13 bigdata02 192.168.52.14 bigdata04 xsync.sh /etc/hosts scp -r /etc/hosts root@bigdata04:/etc/ ``` （4）重新启动 bigdata03、bigdata04。 （5）修改 bigdata04 中 kafka 的 broker.id 为 3。 ```bash 进入bigdata04的kafka中，修改里面的配置文件 config/server.properties ``` （6）删除 bigdata04 中 kafka 下的 datas 和 logs。 ```bash rm -rf datas/* logs/* ``` （7）启动 bigdata01、bigdata02、bigdata03 上的 kafka 集群。 先启动zk集群 ```bash xcall.sh zkServer.sh stop xcall.sh zkServer.sh start ``` 启动kafka集群（只能启动三台） ```bash kf.sh start ``` （8）单独启动 bigdata04 中的 kafka。 ```bash bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties ``` 查看kafka集群first主题的详情： > > ```bash > bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --topic first --describe > ``` > > 发现副本数并没有增加。 > > 由于我之前创建first这个主题的时候只有一个副本，不是三个副本，所以呢，演示效果不佳。 > > ```bash > kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --topic third --create --partitions 3 --replication-factor 3 > ```  #### **执行负载均衡操作** （1）在kafka下创建一个要均衡的主题 ```bash 创建一个文件：vi topics-to-move.json 写上如下代码，如果多个topic 可以使用,分隔 { "topics": [ {"topic": "third"} ], "version": 1 } ``` （2）生成一个负载均衡的计划 在创建的时候，记得启动bigdata04节点，否则计划中还是没有bigdata04 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2,3" --generate ```  未来的分区策略拷贝一份： ```bash {"version":1,"partitions":[{"topic":"abc","partition":0,"replicas":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"abc","partition":1,"replicas":[3,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"abc","partition":2,"replicas":[0,2,3],"log_dirs":["any","any","any"]}]} ``` （3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2、broker3 中）。 vi increase-replication-factor.json ```bash {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[3,2,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[0,3,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[1,0,2],"log_dirs":["any","any","any"]}]} 以上这个内容来自于第二步的执行计划。 ``` （4）执行副本存储计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute ``` （5）验证副本存储计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify ``` 如果不相信添加成功，可以查看first节点的详情：  ### （二）退役旧节点 #### **执行负载均衡操作** 先按照退役一台节点，生成执行计划，然后按照服役时操作流程执行负载均衡。 （1）创建一个要均衡的主题 ```bash kafka下添加文件：vim topics-to-move.json 添加如下内容： { "topics": [ {"topic": "abc"} ], "version": 1 } ``` （2）创建执行计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2" --generate ``` （3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2 中）。 ```bash 添加文件： vi increase-replication-factor.json 添加如下代码： {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[0,2,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[1,0,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[2,1,0],"log_dirs":["any","any","any"]}]} ``` （4）执行副本存储计划 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop11:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute ``` （5）验证副本存储计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop11:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify ```  #### **执行停止命令** 在要退役的节点（如`bigdata04`）上执行`bin/kafka-server-stop.sh`命令停止 Kafka 服务。 ## 三、Kafka 副本 ### （一）副本基本信息 （1）Kafka 副本作用：提高数据可靠性。 （2）Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。 （3）Kafka 中副本分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader， 然后 Follower 找 Leader 进行同步数据。 （4）Kafka 分区中的所有副本（包含Leader）统称为 **AR**（Assigned Repllicas）。 AR = ISR + OSR **ISR** ，表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 **replica.lag.time.max.ms** 参数设定，默认 **30s**。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 Leader。 **OSR，**表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本. ### （二）Leader 选举流程  Kafka 集群中有一个 Broker 的 Controller 会被选举为 Controller Leader，负责管理集群 Broker 的上下线、所有 topic 的分区副本分配和 Leader 选举等工作，其信息同步依赖于 Zookeeper。例如，创建一个新的 topic（如`bigdata2401`），设置 4 个分区和 4 个副本，通过停止某些节点上的 Kafka 进程，可以观察到 Leader 的选举是按照 AR 进行的，而不是 ISR。 （1）创建一个新的 topic，4 个分区，4 个副本 ```bash bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop11:9092 --create --topic bigdata2401 --partitions 4 --replication-factor 4 ``` （2）查看 Leader 分布情况  （3）停止掉 hadoop13 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况 ```bash bin/kafka-server-stop.sh bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --describe --topic bigdata2305 ```  （4）停止掉 hadoop14 的 kafka 进程，并查看 Leader 分区情况  通过以上演示，大家可以发现，选举是按照AR(跟Replicas一样)进行的，而不是ISR  ### （三）Leader 和 Follower 故障处理细节 LEO演示-- 每一个副本最后的偏移量offset + 1  HW(高水位线 High Water) 演示：所有副本中，最小的LEO   由于数据同步的时候先进入Leader,随后同步给Follower，假如Follower挂掉了，Leader和其他的Follower 继续往前存储数据，挂掉的节点从ISR集合中剔除，此时挂掉的Follower又重启了，它会先从上一次挂掉的节点的HW开始同步数据，直到追上最后一个Follower为止,此时会重新回归ISR。  ### （四）分区副本分配 如果 Kafka 服务器只有有限的节点数，在创建 topic 时，分区数和副本数的设置需要合理。例如，创建 16 分区、3 个副本的`second`主题，Kafka 在初始化时会按照特定算法选举第一 Leader，保障 Leader 不在一个 Broker 里面。 1）创建 16 分区，3 个副本 （1）创建一个新的 topic，名称为 second。 ```bash bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop11:9092 --create --partitions 16 --replication-factor 3 --topic second ```  > bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --create --topic bigdata230801 --partitions 3 --replication-factor 4 > > > 假如你有3个broker ,却创建4个副本，报错！！ > > Error while executing topic command : Replication factor: 4 larger than available brokers: 3. > > \[2023-09-13 18:43:47,458\] ERROR > > org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 4 larger than available brokers: 3 > > bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --create --topic bigdata23 --partitions 4 --replication-factor 2 > > > 假如你有3个broker ,却创建4个分区，是可以的。 以上错误的意思是，目前只有2台服务器，却要创建3个副本，创建不了。 （2）查看分区和副本情况 ```bash bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic second ```   kafka在进行初始化的时候，选举谁当第一Leader，是有一定的算法的。算法保障了Leader不在一个broker里面。 ### （五）生产经验 ------ 手动调整分区副本的存储 在生产环境中，由于服务器配置和性能差异，可能需要手动调整分区副本的存储。例如，创建`three`主题，4 个分区、2 个副本，并将其所有副本存储到`broker0`和`broker1`两台服务器上。通过创建副本存储计划并执行`kafka-reassign-partitions.sh`命令来实现。  （1）创建一个新的 topic，名称为 three。 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --create --partitions 4 --replication-factor 2 --topic three （2）查看分区副本存储情况。 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --describe --topic three （3）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在 broker0、broker1 中）。 vi increase-replication-factor.json 输入如下内容： ```bash { "version":1, "partitions":[{"topic":"three","partition":0,"replicas":[0,1]}, {"topic":"three","partition":1,"replicas":[0,1]}, {"topic":"three","partition":2,"replicas":[1,0]}, {"topic":"three","partition":3,"replicas":[1,0]}] } ``` （4）执行副本存储计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute ``` （5）验证副本存储计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh -- bootstrap-server bigdata01:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify ``` （6）查看分区副本存储情况 ```bash bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --describe --topic three ```  ### （六）生产经验 ------Leader Partition 负载平衡 Kafka 通常会自动将 Leader Partition 均匀分散在各个机器上，但在某些 Broker 宕机后可能导致负载不均衡。相关参数如`auto.leader.rebalance.enable`（默认是`true`）、`leader.imbalance.per.broker.percentage`（默认是 10%）和`leader.imbalance.check.interval.seconds`（默认值 300 秒）控制着 Leader Partition 的平衡机制。在生产环境中，`auto.leader.rebalance.enable`常被修改为`false`以避免资源浪费。  ### （七）生产经验 ------ 增加副本因子 在生产环境中，若某个主题重要性提升，可能需要增加副本。例如创建`four`主题，初始副本数为 1，之后通过手动创建副本存储计划并执行`kafka-reassign-partitions.sh`命令来增加副本。需要注意的是，副本创建后不能直接通过命令修改，只能通过这种手动计划的方式增加。 1）创建 topic ```bash bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --create --partitions 3 --replication-factor 1 --topic four ``` 通过命令行修改副本是否成功？ 分区是可以通过语句修改的，只能改多，不能改少，副本创建以后就不能直接修改了。 ```bash bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server bigdata01:9092 --alter --partitions 3 --replication-factor 3 --topic four 没办法使用命令修改的。 ``` 2）手动增加副本存储 通过命令查看副本情况 （1）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在 broker0、broker1、broker2 中）。 ```bash vi increase-replication-factor.json ``` 添加如下内容： ```bash {"version":1,"partitions":[{"topic":"four","partition":0,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"four","partition":1,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"four","partition":2,"replicas":[0,1,2]}]} ``` （2）执行副本存储计划。 ```bash bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop11:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute ``` 查看副本情况：  ## 四、文件存储 ### （一）文件存储机制 #### **Topic 数据存储** Topic 是逻辑概念，partition 是物理概念，每个 partition 对应一个`log`文件，Producer 生产的数据追加到`log`文件末端。为防止`log`文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采用分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment，每个 segment 包括`.index`文件、`.log`文件和`.timeindex`等文件，这些文件位于以`topic名称+分区序号`命名的文件夹下，如`first - 0`。  #### **数据位置查找** 启动生产者发送消息后，可以在`/opt/installs/kafka3/datas/`下对应主题分区文件夹中查看相关文件。直接查看`log`日志可能是乱码，可通过`kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments`命令查看`index`和`log`信息。Kafka 使用稀疏索引，这使得数据读取速度较快。   ### （二）文件清理策略 #### **delete 日志删除** Kafka 中默认的日志（即 Segment）保存时间为 7 天，可通过`log.retention.hours`（最低优先级小时，默认 7 天）、`log.retention.minutes`（分钟，设置后小时设置不起作用）、`log.retention.ms`（最高优先级毫秒，设置后分钟设置不起作用）等参数修改保存时间。`log.retention.check.interval.ms`负责设置检查周期，默认 5 分钟。 delete 日志删除策略有基于时间（默认打开，以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳）和基于大小（默认关闭，超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment，`log.retention.bytes`默认等于 - 1，表示无穷大）两种方式。若一个 segment 中有部分数据过期，部分未过期，基于时间的删除策略会根据最大时间戳判断整个 segment 是否过期。  #### **compact 日志压缩** `log.cleanup.policy = compact`启用压缩策略，对于相同 key 的不同 value 值，只保留最后一个版本。压缩后的 offset 可能不连续，这种策略适用于特殊场景，如消息的 key 是用户 ID，value 是用户资料等。  ## 五、高效读写数据 #### **分区技术与并行度** Kafka 本身是分布式集群，采用分区技术，提高了并行度，能够同时处理多个分区的数据，从而提升整体性能。 #### **稀疏索引与快速定位** 读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据。与 MySQL 中索引过多会影响写入速度不同，Kafka 的稀疏索引在保证快速定位数据的同时，不会对写入性能造成过大影响。 #### **顺序写磁盘** Kafka 的 Producer 生产数据时，写入`log`文件的过程是顺序写，即一直追加到文件末端。由于磁盘的机械结构特点，顺序写能大幅提高写入速度，官网数据表明，同样的磁盘，顺序写能达到 600M/s，而随机写只有 100K/s。 #### **页缓存 + 零拷贝技术** 零拷贝技术使得 Kafka 的数据加工处理操作交由生产者和消费者处理，Kafka Broker 应用层不关心存储的数据，无需经过应用层，提高了传输效率。 PageCache 页缓存功能被 Kafka 重度依赖。当有写操作时，操作系统将数据写入 PageCache；读操作时，先从 PageCache 中查找，找不到再从磁盘读取。这相当于将空闲内存作为磁盘缓存使用，进一步提升了读写性能。  ## 六、总结 本文全面深入地探讨了 Kafka Broker 的各个方面，包括其工作流程、节点管理、副本机制、文件存储以及高效读写数据的原理和生产环境中的应用经验。理解这些知识对于在大数据项目中正确使用和优化 Kafka 具有极为重要的意义。无论是在构建实时数据处理管道还是大规模数据存储系统时，Kafka 的这些特性都能为我们提供可靠、高效的解决方案。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和硬件环境，合理配置 Kafka 的各项参数，以充分发挥其优势，应对复杂的数据处理挑战。