Kafka Broker
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Kafka Broker

4.1、Kafka Broker工作流程

4.1.1、Zookeeper存储的 Kafka信息

（1）启动 Zookeeper客户端。

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh

（2）通过 ls命令可以查看 kafka相关信息。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /kafka

Zookeeper中存储的Kafka 信息：

4.1.2、Kafka Broker总体工作流程

1）模拟 Kafka上下线，Zookeeper中数据变化
（1）查看/kafka/brokers/ids路径上的节点。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /kafka/brokers/ids 
[0, 1, 2]

（2）查看/kafka/controller路径上的数据。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] get /kafka/controller 
{"version":1,"brokerid":0,"timestamp":"1637292471777"}

（3）查看/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state路径上的数据。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get /kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state 
 {"controller_epoch":24,"leader":0,"version":1,"leader_epoch":18," isr":[0,1,2]}

（4）停止 hadoop104上的 kafka。

[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh

（5）再次查看/kafka/brokers/ids路径上的节点。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /kafka/brokers/ids [0, 1]

（6）再次查看/kafka/controller路径上的数据。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] get /kafka/controller 
{"version":1,"brokerid":0,"timestamp":"1637292471777"}

（7）再次查看/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state路径上的数据。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get /kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state 
{"controller_epoch":24,"leader":0,"version":1,"leader_epoch":18," isr":[0,1]}

（8）启动 hadoop104上的 kafka。

[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh daemon ./config/server.properties

（9）再次观察（1）、（2）、（ 3）步骤中的内容。

4.1.3、Broker重要参数

  • replica.lag.time.max.ms
    ISR 中，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，默认 30s。
  • auto.leader.rebalance.enable
    默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。
  • leader.imbalance.per.broker.percentage
    默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader的平衡。
  • log.segment.bytes
    Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log日志划分成块的大小，默认值 1G。
  • log.index.interval.bytes
    默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index文件里面记录一个索引。
  • log.retention.hours
    Kafka中数据保存的时间，默认 7天。
  • log.retention.minutes
    Kafka中数据保存的时间，分钟级别，默认关闭。
  • log.retention.ms
    Kafka中数据保存的时间，毫秒级别，默认关闭。
  • log.retention.check.interval.ms
    检查数据是否保存超时的间隔，默认是 5分钟。
  • log.retention.bytes
    默认等于-1，表示无穷大。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。
  • log.cleanup.policy
    默认是 delete，表示所有数据启用删除策略；如果设置值为 compact，表示所有数据启用压缩策略。
  • num.io.threads
    默认是 8。负责写磁盘的线程数。整个参数值要占总核数的 50%。
  • num.replica.fetchers
    副本拉取线程数，这个参数占总核数的 50%的 1/3
  • num.network.threads
    默认是 3。数据传输线程数，这个参数占总核数的50%的 2/3 。
  • log.flush.interval.messages
    强制页缓存刷写到磁盘的条数，默认是 long 的最大值，9223372036854775807。一般不建议修改，交给系统自己管理。
  • log.flush.interval.ms
    每隔多久，刷数据到磁盘，默认是 null。一般不建议修改，交给系统自己管理。

4.2、生产经验——节点服役和退役

4.2.1、服役新节点

1）新节点准备
（1）关闭 hadoop104，并右键执行克隆操作。
（2）开启 hadoop105，并修改 IP 地址。

[root@hadoop104 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfgens33 

DEVICE=ens33 
TYPE=Ethernet 
ONBOOT=yes 
BOOTPROTO=static 
NAME="ens33" 
IPADDR=192.168.10.105 
PREFIX=24 
GATEWAY=192.168.10.2 
DNS1=192.168.10.2

（3）在 hadoop105上，修改主机名称为 hadoop105。

[root@hadoop104 ~]# vim /etc/hostname hadoop105

（4）重新启动 hadoop104、hadoop105。
（5）修改 haodoop105中 kafka的 broker.id为 3。
（6）删除 hadoop105中 kafka下的 datas和 logs。

[atguigu@hadoop105 kafka]$ rm -rf datas/*  logs/*

（7）启动 hadoop102、hadoop103、hadoop104上的 kafka集群。

[atguigu@hadoop102 ~]$ zk.sh start 
[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh start

（8）单独启动 hadoop105中的 kafka。

[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh daemon ./config/server.properties

2）执行负载均衡操作
（1）创建一个要均衡的主题。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim topics-to-move.json  
 
{     "topics": [ 

    {"topic": "first"} 

], 

"version": 1 }

（2）生成一个负载均衡的计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092  --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2,3" --generate 

Current partition replica assignment {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[0,2,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[2,1,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[1,0,2],"log_dirs":["any"," any","any"]}]} 
 
Proposed partition reassignment configuration 
{"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,3,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[3,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[0,1,2],"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）。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json

输入如下内容：

{"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,3,0],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[3,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any"," any","any"]}]}

（4）执行副本存储计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

（5）验证副本存储计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify 

Status of partition reassignment: 
Reassignment of partition first-0 is complete. 
Reassignment of partition first-1 is complete. 
Reassignment of partition first-2 is complete. 

Clearing broker-level throttles on brokers 0,1,2,3
Clearing topic-level throttles on topic first

4.2.2、退役旧节点

1）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。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim topics-to-move.json  
{     "topics": [ 

    {"topic": "first"} 

], 

"version": 1 }

（2）创建执行计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092  --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）。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json

{"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[0,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[1,2,0],"log_dirs":["any"," any","any"]}]}

（4）执行副本存储计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

（5）验证副本存储计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify

2）执行停止命令
在 hadoop105上执行停止命令即可。

[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh  4

4.3、Kafka 副本

4.3.1、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。

4.3.2、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。
Controller的信息同步工作是依赖于 Zookeeper的。

（1）创建一个新的 topic，4个分区，4个副本

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --topic atguigu1 --partitions 4 --replication-factor 4 Created topic atguigu1.

（2）查看 Leader分布情况

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1

（3）停止掉 hadoop105的 kafka进程，并查看 Leader分区情况

[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh 
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1

（4）停止掉 hadoop104的 kafka进程，并查看 Leader分区情况

[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh 
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1

（5）启动 hadoop105的 kafka进程，并查看 Leader分区情况

[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties 
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1

（6）启动 hadoop104的 kafka进程，并查看 Leader分区情况

[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties 
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1

（7）停止掉 hadoop103的 kafka进程，并查看 Leader分区情况

[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh 
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic atguigu1

4.3.3、Leader和 Follower故障处理细节

LEO（Log End Offset）：每个副本的最后一个offset，LEO其实就是最新的offset + 1。
HW（High Watermark）：所有副本中最小的LEO 。

1）Follower故障
（1） Follower发生故障后会被临时踢出ISR。
（2） 这个期间Leader和Follower继续接收数据。
（3）待该Follower恢复后，Follower会读取本地磁盘记录的 上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向Leader进行同步。
（4）等该Follower的LEO大于等于该Partition的HW，即 Follower追上Leader之后，就可以重新加入ISR了。

1）Leader故障
（1） Leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的Leader
（2）为保证多个副本之间的数据一致性，其余的Follower会先 将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的Leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。

4.3.4、分区副本分配

如果 kafka 服务器只有 4 个节点，那么设置 kafka 的分区数大于服务器台数，在 kafka底层如何分配存储副本呢？
1）创建 16分区，3个副本
（1）创建一个新的 topic，名称为 second。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 16 --replication-factor 3 -topic second

（2）查看分区和副本情况。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic second

分区副本分配

4.3.5、生产经验——手动调整分区副本存储

在生产环境中，每台服务器的配置和性能不一致，但是Kafka只会根据自己的代码规则创建对应的分区副本，就会导致个别服务器存储压力较大。所有需要手动调整分区副本的存储。
需求：创建一个新的topic，4个分区，两个副本，名称为three。将该topic的所有副本都存储到broker0和 broker1两台服务器上。

手动调整分区副本存储的步骤如下：
（1）创建一个新的 topic，名称为 three。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 4 --replication-factor 2 -topic three

（2）查看分区副本存储情况。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --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） 。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json

输入如下内容：

{
    "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。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

（5）验证副本存储计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify

（6）查看分区副本存储情况。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic three

4.3.6、生产经验——Leader Partition负载平衡

正常情况下，Kafka本身会自动把Leader Partition均匀分散在各个机器上，来保证每台机器的读写吞吐量都是均匀的。但是如果某 些broker宕机，会导致Leader Partition过于集中在其他少部分几台broker上，这会导致少数几台broker的读写请求压力过高，其他宕机的 broker重启之后都是follower partition，读写请求很低，造成集群负载不均衡。

  • auto.leader.rebalance.enable，默认是true。 自动Leader Partition 平衡
  • leader.imbalance.per.broker.percentage， 默认是10%。每个broker允许的不平衡 的leader的比率。如果每个broker超过 了这个值，控制器会触发leader的平衡。
  • leader.imbalance.check.interval.seconds， 默认值300秒。检查leader负载是否平衡 的间隔时间。

下面拿一个主题举例说明，假设集群只有一个主题如下图所示：

针对broker0节点，分区2的AR优先副本是0节点，但是0节点却不是Leader节点， 所以不平衡数加1，AR副本总数是4 所以broker0节点不平衡率为1/4>10%，需要再平衡。
broker2和broker3节点和broker0不平衡率一样，需要再平衡。 Broker1的不平衡数为0，不需要再平衡。

auto.leader.rebalance.enable
默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。生产环境中，leader 重选举的代价比较大，可能会带来性能影响，建议设置为 false关闭。
leader.imbalance.per.broker.percentage
默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader的平衡。
leader.imbalance.check.interval.seconds
默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。

4.3.7、生产经验——增加副本因子

在生产环境当中，由于某个主题的重要等级需要提升，我们考虑增加副本。副本数的增加需要先制定计划，然后根据计划执行。

1）创建 topic

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 3 --replication-factor 1 -topic four

2）手动增加副本存储
（1）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在 broker0、broker1、broker2中）。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ vim increase-replication-factor.json

输入如下内容：

{"version":1,"partitions":[{"topic":"four","partition":0,"replica s":[0,1,2]},{"topic":"four","partition":1,"replicas":[0,1,2]},{"t opic":"four","partition":2,"replicas":[0,1,2]}]}

（2）执行副本存储计划。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-reassign-partitions.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

4.4、文件存储

4.4.1、文件存储机制

1）Topic数据的存储机制
Topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是Producer生产的数 据。Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制， 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。这些文件位于一个文件夹下，该 文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号，例如：first-0。

2）思考：Topic数据到底存储在什么位置？
（1）启动生产者，并发送消息。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh -bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first >hello world

（2）查看 hadoop102（或者 hadoop103、hadoop104）的/opt/module/kafka/datas/first-1（first-0、first-2）路径上的文件。

[atguigu@hadoop104 first-1]$ ls 
00000000000000000092.index 
00000000000000000092.log 
00000000000000000092.snapshot 
00000000000000000092.timeindex 
leader-epoch-checkpoint 
partition.metadata

（3）直接查看 log日志，发现是乱码。

[atguigu@hadoop104 first-1]$ cat 00000000000000000092.log  \CYnF|©|©ÿ"ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿhello world

（4）通过工具查看 index和 log信息。

[atguigu@hadoop104 first-1]$ kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.index  

Dumping ./00000000000000000000.index 
offset: 3 position: 152 

[atguigu@hadoop104 first-1]$ kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.log

3）index文件和 log文件详解

说明：日志存储参数配置
log.segment.bytes
Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分 成块的大小，默认值 1G。
log.index.interval.bytes
默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index文件里面记录一个索引。 稀疏索引。

4.4.2、文件清理策略

Kafka中默认的日志保存时间为 7天，可以通过调整如下参数修改保存时间。

  • log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7天。
  • log.retention.minutes，分钟。
  • log.retention.ms，最高优先级毫秒。
  • log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5分钟。

那么日志一旦超过了设置的时间，怎么处理呢？
Kafka中提供的日志清理策略有 delete和 compact两种。

1）delete日志删除：将过期数据删除
log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略
（1）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。
（2）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。
思考：如果一个 segment中有一部分数据过期，一部分没有过期，怎么处理？

2）compact日志压缩
compact日志压缩：对于相同key的不同value值，只保留最后一个版本。
log.cleanup.policy = compact 所有数据启用压缩策略

压缩后的offset可能是不连续的，比如上图中没有6，当从这些offset消费消息时，将会拿到比这个offset大 的offset对应的消息，实际上会拿到offset为7的消息，并从这个位置开始消费。
这种策略只适合特殊场景，比如消息的key是用户ID，value是用户的资料，通过这种压缩策略，整个消息集里就保存了所有用户最新的资料。

4.5、高效读写数据

1）Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高
2）读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据
3）顺序写磁盘
Kafka 的 producer生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

4）页缓存 + 零拷贝技术
零拷贝：Kafka的数据加工处理操作交由Kafka生产者和Kafka消费者处理。Kafka Broker应用层不关心存储的数据，所以就不用走应用层，传输效率高。
PageCache页缓存：Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入 PageCache。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果找不到，再去磁盘中读取。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。

log.flush.interval.messages
强制页缓存刷写到磁盘的条数，默认是 long 的最大值，9223372036854775807。一般不建议修改，交给系统自己管理。
log.flush.interval.ms
每隔多久，刷数据到磁盘，默认是 null。一般不建议修改，交给系统自己管理。

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