kafka系列(二）

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原创 2024-01-15 21:53:36 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

kafka --- 系列二（kafka最全面试题）目录 1、请说明什么是Apache Kafka? 2、说说Kafka的使用场景？ 3、使用Kafka有什么优点和缺点？ 4、为什么说Kafka性能很好，体现在哪里？ 5、请说明什么是传统的消息传递方法? 6、请说明Kafka相对传统技术有什么优势? 7、解释Kafka的Zookeeper是什么?我们可以在没有Zookeeper的情况下使用Kafka吗? 8、解释Kafka的用... 阅读详情

本章承接kafka一内容，文章在本人博客主页都有，可以自行点击浏览。

幂等性

请求执行多次，但执行的结果是一致的。

如果，某个系统是不具备幂等性的，如果用户重复提交了某个表格，就可能会造成不良影响。例如：用户在浏览器上点击了多次提交订单按钮，会在后台生成多个一模一样的订单。

kafka幂等性

在生产者生产消息时，如果出现retry时，有可能会一条消息被发送了多次，如果Kafka不具备幂等性的，就有可能会在partition中保存多条一模一样的消息。

配置

props.put("enable.idempotence",true);

原理

为了实现生产者的幂等性，Kafka引入了 Producer ID（PID）和 Sequence Number的概念。

PID：每个Producer在初始化时，都会分配一个唯一的PID，这个PID对用户来说，是透明的。

Sequence Number：针对每个生产者（对应PID）发送到指定主题分区的消息都对应一个从0开始递增的Sequence Number。

如果同一个生产者，发送的消息序列号一致了，那么消息就已经存在了。

消费者组Rebalance机制

Rebalance再均衡

Kafka中的Rebalance称之为再均衡，是Kafka中确保Consumer group下所有的consumer如何达成一致，分配订阅的topic的每个分区的机制。

Rebalance触发的时机有：

消费者组中consumer的个数发生变化。例如：有新的consumer加入到消费者组，或者是某个consumer停止了。
订阅的topic个数发生变化。消费者可以订阅多个主题，假设当前的消费者组订阅了三个主题，但有一个主题突然被删除了，此时也需要发生再均衡。
订阅的topic分区数发生变化

坏处

发生Rebalance时，consumer group下的所有consumer都会协调在一起共同参与，Kafka使用分配策略尽可能达到最公平的分配
Rebalance过程会对consumer group产生非常严重的影响，Rebalance的过程中所有的消费者都将停止工作，直到Rebalance完成

消费者分区分配策略

range范围分配

Range范围分配策略是Kafka默认的分配策略，它可以确保每个消费者消费的分区数量是均衡的。

注意：Rangle范围分配策略是针对每个Topic的。

轮询分配

RoundRobinAssignor轮询策略是将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按照字典序排序（topic和分区的hashcode进行排序），然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。

粘性分配

没有重新分配的时候和轮询一样，当消费者挂掉的时候，发生重新分配，尽可能保留之前的分配不变，将挂点的消费者上绑定的分区平均分配到没挂掉的消费者上面。由于rebalance发生，导致消费者需要重新消费之前正在处理的分区，导致不必要的系统开销。（例如：某个事务正在进行就必须要取消了）

副本机制

副本的目的就是冗余备份，当某个Broker上的分区数据丢失时，依然可以保障数据可用。因为在其他的Broker上的副本是可用的。

producer的ACKs参数

对副本关系较大的就是，producer配置的acks参数了,acks参数表示当生产者生产消息的时候，写入到副本的要求严格程度。它决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。

确认机制	说明
acks=0	生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险，但是速度最快
acks=1（默认值）	只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
acks=all	只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应

Kafka的数据存储形式

一个topic由多个分区组成
一个分区（partition）由多个segment（段）组成
一个segment（段）由多个文件组成（log、index、timeindex）

Kafka配额限速机制（Quotas）

生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量数据或产生请求，从而占用broker上的全部资源，造成网络IO饱和。有了配额（Quotas）就可以避免这些问题。Kafka支持配额管理，从而可以对Producer和Consumer的produce&fetch操作进行流量限制，防止个别业务压爆服务器。

限制producer端速率

为所有client id设置默认值，以下为所有producer程序设置其TPS不超过1MB/s，即1048576‬/s，命令如下：

bin/kafka-configs.sh --zookeeper node1.itcast.cn:2181 --alter --add-config 'producer_byte_rate=1048576' --entity-type clients --entity-default

运行基准测试，观察生产消息的速率

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 500000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 acks=1

结果：

50000 records sent, 1108.156028 records/sec (1.06 MB/sec)

限制consumer端速率

对consumer限速与producer类似，只不过参数名不一样。

为指定的topic进行限速，以下为所有consumer程序设置topic速率不超过1MB/s，即1048576/s。命令如下：

bin/kafka-configs.sh --zookeeper node1.itcast.cn:2181 --alter --add-config 'consumer_byte_rate=1048576' --entity-type clients --entity-default

运行基准测试：

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 --topic test --fetch-size 1048576 --messages 500000

结果为：

MB.sec：1.0743