《吃透 MQ 系列》之 Kafka 存储选型的稀奇

行家益,吾是武哥。这是《吃透 MQ 系列》之 Kafka 的第 3 篇,错过前两篇文章的,提出再温习下:

扒开 Kafka 的奥秘面纱

Kafka 架构设计的任督二脉

从这篇文章最先,吾将从微不益看角度切入,深入分析 Kafka 的设计原理。本文要讲的是 Kafka 最具代外性的:存储设计。

谈到 Kafka 的存储设计,晓畅不多的同学,能够会有云云的疑心:为什么 Kafka 会采用 Logging(日志文件)这栽很原首的方式来存储新闻,而没考虑用数据库或者 KV 来做存储?

而对 Kafka 有所晓畅的同学,答该能快速说出一些 知识点:比如 Append Only、Linear Scans、磁盘挨次写、页缓存、零拷贝、稀奇索引、二分查找等等。

吾计划写两篇文章,除晓畅释隐微上面的疑心,同时还会给出一个脉络,协助行家敏捷切中 Kafka 存储设计的要点,然后将上面这些零散的知识点串联首来。

此外,也期待行家在晓畅了 Kafka 的存储设计后,能对 Append Only Data Structures 这一经典的底层存储原理意识更添深切,由于它驱动了业界太多极具影响力的存储体系走向成功,比如 HBase、Cassandra、RocksDB 等等。

1. Kafka 的存储难点是什么?

为什么说存储设计是 Kafka 的精华所在?之前这篇文章做太甚析,Kafka 经过简化新闻模型,将本身退化成了一个海量新闻的存储体系。

既然 Kafka 在其他功能特性上做了减法,必然会在存储上下功夫,做到其他 MQ 无法企及的性能外现。

图1:Kafka 的新闻模型

但是在讲解 Kafka 的存储方案之前,吾们有必要去尝试分析下:为什么 Kafka 会采用 Logging(日志文件)的存储方式?它的选型依据到底是什么?

这也是本系列期待做到的,思考力压服记忆力,多问 why,而不是物化记 what。

Kafka 的存储选型逻辑,吾认为跟吾们开发营业需求的思路一致,到底用 MySQL、Redis 照样其他存储方案?肯定取决于详细的营业场景。

吾们试着从以下两个维度来分析下:

1、功能性需求:存的是什么数据?量级如何?必要存多久?CRUD 的场景都有哪些?

2、非功能性需求:性能和安详性的请求是什么样的?是否要考虑扩展性?

再回到 Kafka 来望,它的功能性需求起码包括以下几点:

1、存的数据主要是新闻流:新闻能够是最浅易的文本字符串,也能够是自定义的复杂格式。

但是对于 Broker 来说,它只需处理益新闻的投递即可,无需关注新闻内容本身。

2、数据量级专门大:由于 Kafka 行为 Linkedin 的孵化项现在诞生,用作实时日志流处理(运营运动中的埋点、运维监控指标等),按 Linkedin 当初的营业周围来望,每天要处理的新闻量展望在千亿级周围。

3、CRUD 场景有余浅易:由于新闻队列最中央的功能就是数据管道,它仅挑供转储能力,因此 CRUD 操作实在很浅易。

最先,新闻等同于知照事件,都是追添写入的,根本无需考虑 update。其次,对于 Consumer 端来说,Broker 挑供按 offset(消耗位移)或者 timestamp(时间戳)查询新闻的能力就走。再次,长时间未消耗的新闻(比如 7 天前的),Broker 做益按期删除即可。

接着,吾们再来望望非功能性需求:

1、性能请求:之前的文章交代过,Linkedin 最初尝试过用 ActiveMQ 来解决数据传输题目,但是性能无法已足请求,然后才决定自研 Kafka。ActiveMQ 的单机吞吐量大约是万级 TPS,Kafka 隐微要比 ActiveMQ 的性能高一个量级才走。

2、安详性请求:新闻的持久化(确保机器重启后历史数据不丢失)、单台 Broker 宕机后如何快速故障迁移不息对外挑供服务,这两个能力也是 Kafka 必须要考虑的。

3、扩展性请求:Kafka 面对的是海量数据的存储题目,必然要考虑存储的扩展性。

再浅易总结下,Kafka 的存储需求如下:

1、功能性需求:其十有余浅易,追添写、无需update、能根据消耗位移和时间戳查询新闻、能按期删除过期的新闻。

2、非功能性需求:是难点所在,由于 Kafka 本身就是一个高并发体系,必然会遇到典型的高性能、高可用和高扩展这三方面的挑衅。

2. Kafka 的存储选型分析

有了上面的需求梳理,吾们不息去下分析。

为什么 Kafka 最后会选用 logging(日志文件)来存储新闻呢?而不是用吾们最常见的有关型数据库或者 key-value 数据库呢?

2.1 存储周围的基础知识

先广泛几点存储周围的基础知识,这是吾们进一步分析的理论依据。

1、内存的存取速度快,但是容量幼、价格腾贵,不适用于要永远保存的数据。

2、磁盘的存取速度相对较慢,但是廉价、而且能够持久化存储。

3、一次磁盘 IO 的耗时主要取决于:寻道时间和盘片旋转时间,挑高磁盘 IO 性能最有效的形式就是:缩短随机 IO,增补挨次 IO。

4、磁盘的 IO 速度其实纷歧定比内存慢,取决于吾们如何行使它。

关于磁盘和内存的 IO 速度,有许多这方面的对比测试,效果外明:磁盘挨次写入速度能够达到几百兆/s,而随机写入速度只有几百KB/s,相差上千倍。此外,磁盘挨次 IO 访问甚至能够超过内存随机 IO 的性能。

图2:磁盘和内存的 IO 速度对比

再望数据存储周围,有两个 “极端” 发展倾向:

1、添快读:经过索引( B+ 树、二份查找树等方式),挑高查询速度,但是写入数据时要维护索引,因此会降矮写入效果。

2、添快写:纯日志型,数据以 append 追添的方式挨次写入,不添索引,使得写入速度专门高(理论上可挨近磁盘的写入速度),但是匮乏索引声援,因此查询性能矮。

基于这两个极端,又衍生出来了 3 类最具代外性的底层索引组织:

1、哈希索引:经过哈希函数将 key 映射成数据的存储地址,适用于等值查询等浅易场景,对于比较查询、周围查询等复杂场景无能为力。

2、B/B+ Tree 索引:最常见的索引类型,重点考虑的是读性能,它是许多传统有关型数据库,比如 MySQL、Oracle 的底层组织。

3、 LSM Tree 索引:数据以 Append 方式追添写入日志文件,优化了写但是又没隐微降矮读性能,多多 NoSQL 存储体系比如 BigTable,HBase,Cassandra,RocksDB 的底层组织。

2.2 Kafka 的存储选型考虑

有了上面这些理论基础,吾们不息回到 Kafka 的存储需求上进走思考。

Kafka 所处营业场景的特点是:

1、写入操作:并发专门高,百万级 TPS,但都是挨次写入,无需考虑更新

2、查询操作:需求浅易,能遵命 offset 或者 timestamp 查询新闻即可

倘若单纯已足 Kafka 百万级 TPS 的写入操作需求,采用 Append 追添写日志文件的方式隐微是最理想的,前线讲过磁盘挨次写的性能十足是能够已足请求的。

剩下的就是如何解决高效查询的题目。倘若采用 B Tree 类的索引组织来实现,每次数据写时兴都必要维护索引(属于随机 IO 操作),而且还会引来“页破碎”等比较耗时的操作。而这些代价对于仅必要实现浅易查询请求的 Kafka 来说,显得专门重。因此,B Tree 类的索引并不适用于 Kafka。

相逆,哈希索引望首来却专门正当。为了添快读操作,倘若只必要在内存中维护一个「从 offset 到日志文件偏移量」的映射有关即可,每次根据 offset 查找新闻时,从哈希外中得到偏移量,再去读文件即可。(根据 timestamp 查新闻也能够采用同样的思路)

但是哈希索引常驻内存,隐微没法处理数据量很大的情况,Kafka 每秒能够会有高达几百万的新闻写入,肯定会将内存撑爆。

可吾们发现新闻的 offset 十足能够设计成有序的(实际上是一个单调递添 long 类型的字段),云云新闻在日志文件中本身就是有序存放的了,吾们便没必要为每个新闻建 hash 索引了,十足能够将新闻划分成若干个 block,只索引每个 block 第一条新闻的 offset 即可,先根据大幼有关找到 block,然后在 block 中挨次搜索,这便是 Kafka “稀奇索引” 的来源。

图3:Kafka 的稀奇索引暗示图

最后吾们发现:Append 追添写日志 + 稀奇的哈希索引,形成了 Kafka 最后的存储方案。而这不就是 LSM Tree 的设计思维吗?

能够会有人会指斥 Kafka 的方案跟 LSM Tree 纷歧样,并异国用到树型索引以及 Memtable 这一层。但吾幼我认为,从「设计思维」从这个角度来望,十足能够将 Kafka 视为 LSM Tree 的极端行使。

此外,关于 Append Only Data Structures 和 LSM Tree,保举 Ben Stopford (Kafka 母公司的一位技术行家) 于 2017 年 QCon 上做的一个视频分享,演讲专门精彩,值得一望。

https://www.infoq.com/presentations/lsm-append-data-structures/

3. Kafka 的存储设计

晓畅了 Kafka 存储选型的来龙去脉后,末了吾们再望下它详细的存储组织。

图4:Kafka 的存储组织

能够望到,Kafka 是一个「分区 + 分段 + 索引」的三层组织:

1、每个 Topic 被分成多个 Partition,Partition 从物理上能够理解成一个文件夹。

之前的文章注释过:Partition 主要是为晓畅决 Kafka 存储上的程度扩展题目,倘若一个 Topic 的一切新闻都只存在一个 Broker,这个 Broker 必然会成为瓶颈。因此,将 Topic 内的数据分成多个 Partition,然后分布到整个集群是很自然的设计方式。

2、每个 Partition 又被分成了多个 Segment,Segment 从物理上能够理解成一个「数据文件 + 索引文件」,这两者是逐一对答的。

肯定有读者会有疑问:有了 Partition 之后,为什么还必要 Segment?

倘若不引入 Segment,一个 Partition 只对答一个文件,那这个文件会不息添大,势必造成单个 Partition 文件过大,查找和维护不方便。

此外,在做历史新闻删除时,必然必要将文件前线的内容删除,不相符 Kafka 挨次写的思路。而在引入 Segment 后,则只需将旧的 Segment 文件删除即可,保证了每个 Segment 的挨次写。

4. 写在末了

本文从需求分析、到选型对比、再到详细的存储方案,一步步拨开了 Kafka 选用 logging(日志文件)这一存储方案的稀奇。

也是期待行家能去主动思考 Kafka 在存储选型时的难点,把它当做一个体系设计题去思考,而不光仅记住它用了日志存储。

另外一个不益看点:越底层越通用,你每次多去下钻研深一点,会发现这些知识在许多特出的开源体系里都是一致的。

下篇文章吾将结相符 Kafka 的源码,分析它在存储数据时的各个性能优化手腕,吾们下期见!

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posted @ 21-08-05 04:23 作者:admin  阅读:

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