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Python操作分布式流处理系统Kafka
 
1564 次浏览     评价:  
 2018-1-9  
 
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来源于微信magedu-Linux,本文主要介绍了一下kafka的基本概念,并结合一些实验帮助理解kafka中的一些难点,如多个consumer的容错性机制,offset管理。

什么是Kafka

Kafka是一个分布式流处理系统,流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息,分布式提供了容错性,并发处理消息的机制。

Kafka的基本概念

kafka运行在集群上,集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中,每一条消息包含键值(key),值(value)和时间戳(timestamp)。

kafka有以下一些基本概念:

Producer - 消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端。

Consumer - 消息消费者,是消息的使用方,负责消费Kafka服务器上的消息。

Topic - 主题,由用户定义并配置在Kafka服务器,用于建立Producer和Consumer之间的订阅关系。生产者发送消息到指定的Topic下,消息者从这个Topic下消费消息。

Partition - 消息分区,一个topic可以分为多个 partition,每个

partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的

id(offset)。

Broker - 一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。

Consumer Group - 消费者分组,用于归组同类消费者。每个consumer属于一个特定的consumer group,多个消费者可以共同消息一个Topic下的消息,每个消费者消费其中的部分消息,这些消费者就组成了一个分组,拥有同一个分组名称,通常也被称为消费者集群。

Offset - 消息在partition中的偏移量。每一条消息在partition都有唯一的偏移量,消息者可以指定偏移量来指定要消费的消息。

Kafka分布式架构

如上图所示,kafka将topic中的消息存在不同的partition中。如果存在键值(key),消息按照键值(key)做分类存在不同的partiition中,如果不存在键值(key),消息按照轮询(Round Robin)机制存在不同的partition中。默认情况下,键值(key)决定了一条消息会被存在哪个partition中。

partition中的消息序列是有序的消息序列。kafka在partition使用偏移量(offset)来指定消息的位置。一个topic的一个partition只能被一个consumer group中的一个consumer消费,多个consumer消费同一个partition中的数据是不允许的,但是一个consumer可以消费多个partition中的数据。

kafka将partition的数据复制到不同的broker,提供了partition数据的备份。每一个partition都有一个broker作为leader,若干个broker作为follower。所有的数据读写都通过leader所在的服务器进行,并且leader在不同broker之间复制数据。

上图中,对于Partition 0,broker 1是它的leader,broker 2和broker 3是follower。对于Partition 1,broker 2是它的leader,broker 1和broker 3是follower。

在上图中,当有Client(也就是Producer)要写入数据到Partition 0时,会写入到leader Broker 1,Broker 1再将数据复制到follower Broker 2和Broker 3。

在上图中,Client向Partition 1中写入数据时,会写入到Broker 2,因为Broker 2是Partition 1的Leader,然后Broker 2再将数据复制到follower Broker 1和Broker 3中。

上图中的topic一共有3个partition,对每个partition的读写都由不同的broker处理,因此总的吞吐量得到了提升。

实验一:kafka-python实现生产者消费者

kafka-python是一个python的Kafka客户端,可以用来向kafka的topic发送消息、消费消息。

这个实验会实现一个producer和一个consumer,producer向kafka发送消息,consumer从topic中消费消息。结构如下图

producer代码

consumer代码

接下来创建test topic

打开两个窗口中,我们在window1中运行producer,如下

在window2中运行consumer,如下

可以看到window2中的consumer成功的读到了producer写入的数据

实验二:消费组实现容错性机制

这个实验将展示消费组的容错性的特点。这个实验中将创建一个有2个partition的topic,和2个consumer,这2个consumer共同消费同一个topic中的数据。结构如下所示

producer部分代码和实验一相同,这里不再重复。consumer需要指定所属的consumer group,代码如下

接下来我们创建topic,名字test,设置partition数量为2

打开三个窗口,一个窗口运行producer,还有两个窗口运行consumer。

运行consumer的两个窗口的输出如下:

可以看到两个consumer同时运行的情况下,它们分别消费不同partition中的数据。window1中的consumer消费partition 0中的数据,window2中的consumer消费parition 1中的数据。

我们尝试关闭window1中的consumer,可以看到如下结果

刚开始window2中的consumer只消费partition1中的数据,当window1中的consumer退出后,window2中的consumer中也开始消费partition 0中的数据了。

实验三:offset管理

kafka允许consumer将当前消费的消息的offset提交到kafka中,这样如果consumer因异常退出后,下次启动仍然可以从上次记录的offset开始向后继续消费消息。

这个实验的结构和实验一的结构是一样的,使用一个producer,一个consumer,test topic的partition数量设为1。

producer的代码和实验一中的一样,这里不再重复。consumer的代码稍作修改,这里consumer中打印出下一个要被消费的消息的offset。consumer代码如下

在一个窗口中启动producer,在另一个窗口并且启动consumer。consumer的输出如下

可以尝试退出consumer,再启动consumer。每一次重新启动,consumer都是从offset=98的消息开始消费的。

修改consumer的代码如下,在consumer消费每一条消息后将offset提交回kafka

启动consumer

可以看到consumer从offset=98的消息开始消费,到offset=829时,我们Ctrl+C退出consumer。

我们再次启动consumer

可以看到重新启动后,consumer从上一次记录的offset开始继续消费消息。之后每一次consumer重新启动,consumer都会从上一次停止的地方继续开始消费。

   
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