每秒处理10万条消息的高性能MQ，Kafka是怎么做到的？

MQ（消息中间件）是项目开发中经常用到的一种技术。它是分布式系统重要的组件，主要用来解决应用解耦、异步任务、流量削锋等业务场景。MQ有非常多的开源实现，包括RocketMq、RabitMq、ActiveMq、Kafka等。在这些开源实现的组件中，Kafka是最流行的消息中间件，它以高吞吐、低延迟、可扩展、数据持久化等特点而受到开发人员的喜欢。每秒可处理10万条消息，这个级别可以满足大多数业务场景的需求。那Kafka是如何做到如此大的吞吐？Java语言中我们该如何使用Kafka呢？本文就将详细讲解这些知识。

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Kafka 是什么？

LinkedIn（中文名为领英）是一家类似于FaceBook的社群网络，其用户群体大多是企业白领商业人士。通过在LinkedIn上注册账户，商业人士可以获取自己一个电子名片，维护他们在商业交往中认识并信任的联系人，这些人被称为“人脉”（Connections）。在LinkedIn网站上，每天活跃着大量的用户，这些用户每天都会产生海量的活动流数据，例如：访问页面操作、查看历史以及搜索内容等。同时，LinkedIn网站背后有一个庞大的计算机集群支持，公司运维人员需要监控每台机器的性能数据，包括CPU使用率、内存使用率、机器负载、服务器日志等。通常，用户活动流数据和服务器运维数据都是以文件的形式写入到日志，然后周期性的对这些文件进行分析得到最终的报表数据，这是一项复杂极其复杂且庞大的计算任务。为了提供更好的解决方案，LinkedIn的首席架构师Jay Kreps组件团队开发了分布式发布订阅消息系统Kafka。

Kafka一种高性能分布式基于发布/订阅的消息系统，采用Java和Scala语言开发。高吞吐和低延迟是它的两个核心特性，也是MQ消息中间件需要解决的核心问题。Kafka的主要特性表现在以下几个方面：

• 高吞吐：每秒可以处理几十万条消息，即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒10万条以上消息的传输。
• 低延迟：Kafka的最低延迟只有几毫秒。
• 持久化：提供消息持久化的能力，时间复杂为O(1),对TB级别的数据也能提供常数级别的复杂度的访问能力。
• 高伸缩：Kafka的消息按照topic(主题)进行分类，每个topic下有多个partition(分区)，topic中的partition可以分布在不同的主机上，防止消息丢失。
• 容错性：Kafka集群中的一个节点宕机失败以后，集群仍然可以正常工作。
• 高并发：同时支持数千个客户端读写。

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Kafka 是什么？

Kafka的高性能得益于它的几大组件的设计。Kafka主要包括以下几大组件：

• Message：Kafka中的一条记录或数据单位。每条消息都有一个键和对应的一个值，有时还会有可选的消息头。
• Broker：Kafka集群中的每台主机称为broker，Broker存储每条消息数据。
• Topic：消息主题。Kafka中的每个消息都属于一个主题，每个主题保存在一个或多个Broker上。
• Partition：Topic分区。每个Ttopic可以建立多个分区，分区的数量决定了客户端消费的能力。分区越多，客户端并发消费的能力越大。
• Producer：消息的生产者，负责将消息发布到Broker。
• Consumer：消费消费者，从Kafka Broker拉取消息。
• Consumer Group：消费者组。每个Consumer都属于一个特定的Consumer Group。一条消息只能被同一个Consumer Group的一个Consumer消费，但是可以被不同Consumer Group的多个Consumer消费。

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Kafka 架构设计

上图是Kafka的网络拓扑图。从图中可以看到，一个Kafka集群是由多个Kafka Broker组成的，集群的数量决定了整个集群的性能。项目实践中我们根据实际需求来决定集群规模，集群规模越大，吞吐率越大，当然Kafka支持水平扩展，可以根据实际需求来扩展集群数量。Producer是消费的生产方，Producer的应用类型比较多，如日志、前面提到的用户行为数据、服务器性能监控数据，这些数据通过Kafka Producer Api Push到Kafka的Broker。消息按照topic和partition存储在特定的broker上。

每个topic被分成多个partition，每个partition是以append log文件形式存储。Producer发送消息会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为 offset（偏移量），offset 为一个 long 型的数字，它唯一标记一条消息。Append log是一种顺序写磁盘的机制，效率远高于随机写内存，这也是Kafka高吞吐的一个重要原因。

Consumer负责消费Broker中指定的Topic中的数据，因为Topic中的数据按照Partition分布式存储，所以程序可以根据Partition的数量来启动相应数量的Consumer个数来消费数据。如下图所示：

xiaomi_dispatch这个topic有15个partition，客户端就可以启动15个消费者（消费线程）来并行消费该topic下的消息，极大的提高消费速率。所以如果碰到消费者能力不足而导致kafka消息积压的时候，增加partition数量可以有效解决积压问题。

Consumer Group是consumer的集合，Consumer Group在Kafka中有着重要的作用。某个topic中的消息只能被Consumer Group中的一个Consumer消费，这样可以防止同一个Consumer Group中的多个Consumer重复消费消息。如果程序想要在多个地方消费某个topic中的消息，只要将Consumer放在不同的 Consumer Group即可。

Zookeeper是Kafka集群的注册中心，负责管理Kafka集群配置，包括broker 注册、topic 注册、producer、consumer 注册、维护 partition 与 consumer 的关系、记录消息消费的进度、producer 和 consumer 负载均衡等功能。Consumer在消费partition中的消息的时候，需要将每个partition的offset值记录到zookeeper中。当consumer 重启或者其它 consumer 重新接管该消息分区的消息消费权后，能够从之前的进度开始继续进行消息消费。ZooKeeper 记录 partition 与 consumer 之间的关系，每个 consumer 一旦确定了对一个 partition 的消费权力，需要将其 consumer ID 写入到 ZooKeeper 对应消息分区的临时节点上。

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使用Kafka

Kafka提供了各种语言版本的SDK，服务端和客户端都很方便接入，当然Java也不例外。SpinrgBoot是目前最流行的Java 框架，其本身也集成了Kafka，利用相应的Jar包非常容易集成Kafka。在SpringBoot中有两种方式集成Kafka，本文以集成消费者来说明。

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第一种方式

最简单的方式集成，基于 KafkaListener注解来实现。示例代码如下：

基于 KafkaListener注解来实现

通过KafkaListener注解可以让SpringBoot启动kafka客户端消费。Topics指定需要消费的topic，Concurrency配置partition的数量，可以启动相同数量的消费者来消费。

ContainerFactory来指定Kafka配置信息，示例代码如下：

这里需要配置Kafka集群地址、消费者组、每次消费的最大消息数、Offset提交方式等。

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第二种方式

编程式。示例代码如下：

编程式

原理与第一种方式类似，不同的地方在于手动创建Consumer，然后启动线程死循环消费消息。这种方式比第一种方式更灵活，程序可以灵活的控制消费者线程数量。

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总结

本文介绍了Kafka的产生背景、六大核心特性，其中高吞吐和低延迟是它最重要的两大特性，也是Kafka得到广泛使用的重要原因。通过分析Kafka组件和架构设计，可以看到高吞吐和低延迟特性主要是由于topic多partition的设计，partition的数量决定了消费的并行消费能力。消息以append log的形式追加到partition中，这是一种顺序写磁盘的机制，效率远高于随机写内存序。通过这些方式，Kafka达到了每秒可以处理10万条消息，在众多的项目中得到了广泛的应用。

附：本文主要简要介绍了Kafka使用场景的案例！具体实现原理与核心思想会在后续的话题中逐步拆解：Kafka 核心原理解读与实战

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