一探究竟,详解Kafka生产者和消费者的工作原理,字节跳动面试必问

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Kafka的消息压缩机制

kafka发送进行消息压缩有两个地方,分别是生产端压缩和Broker端压缩。

  • 一般情况下压缩机制:在生产者端解压、Broker端保持、消费者端解压

  • Kafka 支持 4 种压缩算法:GZIP、Snappy 、LZ4,从 2.1.0 开始,Kafka 正式支持 Zstandard 算法(简写为 zstd)。

  • 压缩机制本质上以消费者端CPU性能换取节省网络传输带宽以及Kafka Broker端的磁盘占用。

生产者端压缩 生产者压缩通常采用的GZIP算法这样 Producer 启动后生产的每个消息集合都是经 GZIP 压缩过的,故而能很好地节省网络传输带宽以及 Kafka Broker 端的磁盘占用。 配置参数:



    
        
            
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
            
        
    

Broker压缩 大部分情况下 Broker 从 Producer 端接收到消息后仅仅是原封不动地保存而不会对其进行任何修改,但以下情况会引发Broker压缩

  • Broker端和Producer端采用了不同的压缩算法

  • Broker端发生了消息格式转换(如过集群中同时保存多种版本的消息格式。为了兼容老版本,Broker会将消息转换为老版本格式,这对性能影响很大,而且会丧失Zero Copy的特性)

消费者端解压 Kafka 会将启用了哪种压缩算法封装进消息集合中,在Consummer中进行解压操作。

消息可靠性

kafka提供以下特性来保证其消息的不丢失,从而保证消息的可靠性

生产者确认机制 当 Kafka 的若干个 Broker(根据配置策略,可以是一个,也可以是ALL) 成功地接收到一条消息并写入到日志文件后,它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。此时,这条消息在 Kafka 看来就正式变为“已提交”消息了。 设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数,代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all,则表明所有副本 Broker 都要接收到消息,该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。

生产者失败回调机制 生产者不要使用 producer.send(msg),而要使用 producer.send(msg, callback)。记住,一定要使用带有回调通知的 send 方法。producer.send(msg, callback) 采用异步的方式,当发生失败时会调用callback方法。

失败重试机制 设置 retries 为一个较大的值。这里的 retries 同样是 Producer 的参数,对应前面提到的 Producer 自动重试。当出现网络的瞬时抖动时,消息发送可能会失败,此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送,避免消息丢失。

消费者确认机制 确保消息消费完成再提交。Consumer 端有个参数 enable.auto.commit,最好把它设置成 false,并采用手动提交位移的方式。就像前面说的,这对于单 Consumer 多线程处理的场景而言是至关重要的。

副本机制 设置 replication.factor >= 3。这也是 Broker 端的参数。其实这里想表述的是,最好将消息多保存几份,毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。 设置 min.insync.replicas > 1。这依然是 Broker 端参数,控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。 确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等,那么只要有一个副本挂机,整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性,防止数据丢失,还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。

限定Broker选取Leader机制 设置 unclean.leader.election.enable = false。这是 Broker 端的参数,它控制的是哪些 Broker 有资格竞选分区的 Leader。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多,那么它一旦成为新的 Leader,必然会造成消息的丢失。故一般都要将该参数设置成 false,即不允许这种情况的发生。

消息幂等性和事务

由于kafka生产者确认机制、失败重试机制的存在,kafka的消息不会丢失但是存在由于网络延迟等原因造成重复发送的可能性。 所以我们要考虑消息幂等性的设计。 kafka提供了幂等性Producer的方式来保证消息幂等性。使用 ****的方式开启幂等性。

幂等性 Producer 的作用范围:

  • 只能保证单分区上的幂等性,即一个幂等性 Producer 能够保证某个主题的一个分区上不出现重复消息,它无法实现多个分区的幂等性。

  • 只能实现单会话上的幂等性,不能实现跨会话的幂等性。这里的会话,可以理解为 Producer 进程的一次运行。当你重启了 Producer 进程之后,这种幂等性保证就丧失了。

Kafka事务 事务型 Producer 能够保证将消息原子性地写入到多个分区中。这批消息要么全部写入成功,要么全部失败。另外,事务型 Producer 也不惧进程的重启。Producer 重启回来后,Kafka 依然保证它们发送消息的精确一次处理。 同样使用 的方式开启事务。

探究Kafka消费者的工作原理

消费者组

consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。它是由一个或者多个消费者组成,它们共享同一个Group ID. 组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然,每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。

consummer group有以下的特性:

  • consumer group下可以有一个或多个consumer instance,consumer instance可以是一个进程,也可以是一个线程(所以消费者可以采用多线程的方式去消费消息)

  • group.id是一个字符串,唯一标识一个consumer group

  • consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)

消费者位置 消费者位置,即位移。 消费者在消费的过程中需要记录自己消费了多少数据。 位移提交有自动、手动两种方式进行位移提交。

  • 自动提交:在kafka拉取到数据之后就直接提交,这样很容易丢失数据

  • 手动提交:成功拉取数据之后,对数据进行相应的处理之后再进行提交。如拉取数据之后进行写入mysql这种 (存在数据处理失败的可能性), 所以这时我们就需要进行手动提交kafka的offset下标。





### 最后

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