1、Kafka Broker
1.1 Kafka Broker工作流程
1.1.1 Zookeeper储存的Kafka信息
（1）启动Zookeeper集群、再启动Kafka集群，然后启动Zookeeper客户端
（2）通过ls命令可以查看kafka相关信息。
1.1.2 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。
（2）查看/kafka/controller 路径上的数据
（3）查看/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state 路径上的数据。
（4）停止 hadoop104 上的 kafka
（5）再次查看/kafka/brokers/ids 路径上的节点。
（6）再次查看/kafka/controller 路径上的数据。
（7）再次查看/kafka/brokers/topics/first/partitions/0/state 路径上的数据。
（8）启动 hadoop104 上的 kafka。
（9）查看/kafka/brokers/ids 路径上的节点。
4.1.3 Broker重要参数
| 参数名称 | 描述 |
| 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。 |
| leader.imbalance.check.interval.seconds | 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。 |
| 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。 |
1.2 生产经验——节点服役和退役
1.2.1 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）开启克隆机，并修改 IP 地址。
（3）在 hadoop105 上，修改主机名称为 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。
（7）启动 hadoop102、hadoop103、hadoop104 上的 kafka 集群。
（8）单独启动 hadoop105 中的 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
vim topics-to-move.json ##填入下面信息 { "topics": [ {"topic": "first"} ], "version": 1 }
（2）生成一个负载均衡的计划
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）创建副本储存计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2、broker3 中）
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）执行副本计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --exectue
（5）验证副本储存计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify
1.2.2 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
vim topics-to-move.json ##插入如下信息 { "topics": [ {"topic": "first"} ], "version": 1 }
（2）创建执行计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2" --generate Current partition replica assignment {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replic as":[2,0,1],"log_dirs":["any","any","any"]},{"topic":"first","par tition":1,"replicas":[3,1,2],"log_dirs":["any","any","any"]},{"to pic":"first","partition":2,"replicas":[0,2,3],"log_dirs":["any"," any","any"]}]} Proposed partition reassignment configuration {"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"]}]}
（3）创建副本储存计划（所有副本储存在broker0、broker1、broker2中）
vim increase-replication-factor.json ##插入如下信息 {"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）执行副本计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute
（5）验证副本储存计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify
2、执行停止计划
在hadoop105上执行停止命令即可
bin/kafka-server-stop.sh
1.3 Kafka副本
1.3.1 副本基本信息
1、Kafka副本的作用：提高数据可靠性
2、Kafka默认副本1个，生产环境一般配置两个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘储存空间，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Flower找Leader进行同步数据。
4、Kafka分区中的所以副本统称为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将被提出ISR。该时间阙值由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。
1.3.2 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的信息同步工作时依赖于Zookeeper的。
1.3.3 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继续接受数据
（3）待该Follower恢复后，Follower会读取本地磁盘记录的上次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）邓该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。
2、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不重复。
1.4 文件储存
1.4.1 文件储存机制
1、Topic数据的储存机制
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、index文件和log文件详解
日志储存参数配置
| 参数 | 描述 |
| 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。 |
1.4.2 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。
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。
1.5 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。
