Building Distributed Streaming Applications with Apache

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Kafka 属于分布式流处理平台，并是一个开源软件项目，在linkedin开发后于2011年被纳入Apache顶级项目的序列中。作为一条流处理 middleware, Kafka能够提供高吞吐量和低延迟的消息发布与订阅服务；借助Kafka可以在短时间内高效地收集数据，并对收集到的数据进行实时分析；同时也能应对复杂的数据分析场景需求。

本文旨在指导读者利用Python开发分布式流处理系统。通过深入阅读这篇文章, 读者将学会Apache Kafka及其核心功能, 掌握Python在分布式流处理中的实际应用技巧, 并能自行设计并实现一个基础的分布式流处理系统。文章具体内容如下：

2.基本概念

2.1 Apache Kafka

Apache Kafka是一个基于Scala和Java语言构建的开源流处理平台。它具备高吞吐量与低延迟的特点，并提供消息发布与订阅的服务功能。它能够用于处理实时事件数据流，并包含多个核心组件来实现分布式流处理能力：如消费者节点、生产者节点以及消息队列管理器等主要功能模块。

1. 可靠性：Kafka为数据传输提供了可靠的保障。
   Kafka通过分区机制和复制机制实现了数据冗余备份功能。

系统的高可用性体现在Kafka集群能够部署多台节点，并使每台节点参与数据存储与副本复制工作；当系统出现故障时，在线的各节点会自动切换到未故障的节点上以保证系统的正常运行。

消息持久化：Kafka支持基于日志存储的消息持久化机制。消息会被存储于特定的日志文件中，并且确保其长期存续。这使得系统能够有效防止数据因服务器故障或其他中断而丢失。

在分布式架构中使用Kafka集群时,其核心特征在于各个计算 node之间相互独立,没有任何一个中心化的协调 node.一旦某一个 node出现故障,其余的所有 node仍可正常运行以维持系统的高可用性.

5. 高吞吐能力：Kafka优化了多套高效的数据组织架构以提升性能。其中一项技术是基于高效内存映射文件存储引擎设计，并实现了零拷贝读写模式以提高效率；同时支持横向扩展能力以应对大规模处理需求

6. 提供多语言客户端功能：Kafka平台能够兼容Java、Scala以及Python等多种主流编程语言的客户端开发需求

2.2 Apache Zookeeper

Apache Zookeeper是一款开放源代码的分布式协调服务，在2010年首次开源后迅速成为分布式系统领域的主流工具。其核心功能在于保障分布在不同地理位置上的计算节点能够保持通信联系。该协议不仅支持各节点持续确认对方在线状态，还提供了机制确保系统节点故障时仍能实现无缝切换。

该系统在面对节点故障时具有极强的容错机制。当系统中某些关键组件发生故障时,Zookeeper能够识别这一问题并采用投票机制重新选举新的主节点来进行服务维持。由此可见,Zookeeper系统因其卓越的容错能力而被广泛应用于构建高可靠性分布式系统中。

2.3 流处理

数据流的管理涉及对持续产生的数据进行实时分析，并通过智能算法提取关键信息以支持决策过程。该技术广泛应用于实时数据分析、基于事件的计算模式以及机器学习算法，并延伸至金融行业的复杂系统。

Apache Kafka充当一个分布式流处理平台，在流处理领域有广泛的应用。具体而言,它支持以下功能.

数据收集：借助Kafka进行实时数据采集，并具备持久化存储能力。从而实现对采集到原始数据的即时处理。例如以下几种场景：用户活动记录、设备运行状态信息等都可以通过该系统有效获取。

在Kafka提供的持久化存储下，在其机制下确保了即使是在数据变换的过程中也能保持长时间的数据完整性

3. 事件驱动计算：因为Kafka具备高强度的数据传输能力, 所以在每条消息到达时都可以立即启动相应的处理逻辑, 因此它能够有效地支持并行处理多个独立的任务, 这使得它成为实现事件驱动计算的理想选择, 如前所述, 可以通过将数据异步发送给后台计算集群来进行高效的分布式处理

4. 数据清洗与分析：因为Kafka具备内置多语言客户端支持特性，在处理数据时可以选择性地使用多种编程语言进行清洗与分析工作。例如说，在Python和Java这两种主流编程语言中分别构建消费者节点以完成对Kafka流体数据的接收与处理任务，并结合相应的数据解析逻辑完成后续的数据分析工作。

5. 机器学习：基于Kafka本身具备持久化存储特性，在机器学习应用中，实现对训练数据的实时存储至Kafka系统，并通过消费者程序进行实时预测与模型更新。

3.核心算法

构建分布式流处理系统的过程中,选择使用何种算法往往被视为一个关键问题.在此基础上,我们将重点阐述Apache Kafka所包含的核心算法体系.

3.1 Kafka Producers

该类充当向Kafka集群发送消息的角色。该程序的功能包括接收数据并将其打包成消息的形式，并定向发送至指定的主题中。该系统允许用户根据需求选择不同的分发策略：例如采用轮询机制、随机策略或是按照顺序处理等方法来实现消息的发布。

生产者程序可以通过两种方式使用：

在同步模式设置下, 生产者程序需在broker确认消息已发送后方能 proceed. 该设置确保消息会被可靠传输至kafka集群.

异步模式：发布者程序将消息立即转发给broker，并无需等待broker的响应。这种方式能够有效减少客户端的网络负担，并可能导致消息传输不可靠。

3.2 Kafka Consumers

Kafka consumer是通过kafka集群接收消息的客户端。消费者程序负责接收和处理kafka集群中的消息。

消费者程序可以通过两种方式使用：

推模式（Push Model）：消费者程序通过向Kafka集群发起消息请求的方式与该系统交互，并由消费者程序主动选择何时启动消费流程。这种模式相对简单，在实际应用中可能会导致系统负载增加的情况出现。

2. 拉模式（Pull Model）：应用程序向Kafka集群注册一个消费组。然后 Kafka 集群会发送数据块给该消费组。这种模式能够有效降低查询频率，并且要求消费者程序自行管理偏移量信息

3.3 Partitioner

Partitioner是一种通过物理位置实现消息在topic中的分配机制。分区器负责将不同数据划分至不同分区完成任务。为了确保有效通信，每条消息必须属于某个分区才能被消费者处理。

分区器依据（依据）特定的关键字（Key）或消息的具体信息来进行分区划分（划分）。若一条消息未附带指定的关键字（Key），则该消息将采用基于消息内容的哈希算法来进行区域划分（划分）。

3.4 Message Ordering

为了保证Kafka中的消息按顺序被消费, 生产者可以通过设置acks参数来实现. 该参数用于指示生产者需提交已写入分区数据所需的确认数量. 当acks设为all时, 所有分区必须全部接收该消息后, 生产方才会确认消息已完成提交.

通常情况下，在开始处理时

为了确保消息按顺序被消费, 应配置分区数量为1, 并在生产者端通过键来维持消息的有序性

4.代码实例

4.1 安装

由于Kafka基于Java虚拟机运行，在安装前建议您确保您的系统已配置好了Java运行环境

你可以下载Kafka的压缩包并解压，也可以使用wget命令下载。

    $ wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/1.1.1/kafka_2.12-1.1.1.tgz
    $ tar -xzf kafka_2.12-1.1.1.tgz
    
      
    
    代码解读

进入解压后的目录，启动Kafka和Zookeeper进程。

    $ cd kafka_2.12-1.1.1
    $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
    $ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
    
      
      
    
    代码解读

以上命令将在后台启动Zookeeper和Kafka两个进程，并使这两个进程持续监控指定的9092端口以持续等待客户端的连接。

4.2 创建Topic

创建一个名为“test”的主题，并设置分区数目为3。

    $ bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test
    
    
    代码解读

创建主题后，可以使用“--describe”选项查看主题详情。

    $ bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
    Topic:test    PartitionCount:3    ReplicationFactor:1    Configs:
    Topic: test    Partition: 0    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0
    Topic: test    Partition: 1    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0
    Topic: test    Partition: 2    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0
    
      
      
      
      
    
    代码解读

4.3 使用Producer发送消息

编写一个名为producer的Python脚本，并通过kafka-python模块与Kafka集群建立连接；随后向主题test发送一条消息

    from kafka import KafkaProducer
    
    # create a producer instance
    producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_serializer=lambda x: str(x).encode('utf-8')
    )
    
    # send a message to topic 'test'
    future = producer.send('test', b'some message')
    
    # block until the result is received
    try:
    record_metadata = future.get(timeout=10)
    print(record_metadata.topic)
    print(record_metadata.partition)
    print(record_metadata.offset)
    except Exception as e:
    # handle exceptions
    print(e)
    
    # close the producer
    producer.close()
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

上述代码将创建一个生产者对象，并向"test"主题标识符发布一条数据包"some message"。该代码采用字符串的UTF-8编码序列化数据。

4.4 使用Consumer消费消息

编写一个名为'consumer'的Python脚本，并通过kafka-python模块与Kafka集群建立连接。然后注册主题'test'并从该主题中消费消息。

    from kafka import KafkaConsumer
    
    # subscribe to topic 'test'
    consumer = KafkaConsumer('test', group_id='my-group',
                         bootstrap_servers=['localhost:9092'])
    
    for message in consumer:
    # process message
    print (message.value.decode())
    
    # close the consumer
    consumer.close()
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

以上代码会创建一个消费者对象并注册' test '主题。该代码定期检查主题中的消息并输出其值。

5.未来发展方向与挑战

如今Apache Kafka已在多个领域获得广泛的应用，并已吸引愈来愈多企业对其进行技术探索与实践应用。然而随着技术的发展与市场需求的变化,该系统仍需进一步优化和完善诸多功能以提升其整体性能与适用性。未来我们将重点讨论其在各个方面的具体发展路径以及面临的挑战

消息过滤：目前仅能依据消息内容进行筛选。与传统数据库不同的是，在Apache Kafka中无法像其他系统那样利用WHERE子句施加筛选条件。此外，在面对海量数据时会导致在单机环境下难以实现有效的分布式处理

2. 事务处理：Apache Kafka目前采用AT模式进行事务处理，并且仅适用于单一分区的事务。然而，在大规模集群环境下实现多分区事务的一致性问题仍然存在。

3. 优化性能：目前Apache Kafka在性能方面还存在许多瓶颈问题，包括磁盘输入输出（I/O）、网络传输（I/O）、处理速度等方面的问题。未来，Apache Kafka将采取措施进一步提升其性能表现，并增强系统整体的处理效率。

4. 安全性：尽管Apache Kafka内置了SSL加密机制，然而其安全性仍无法达到百分之百。其集群间的通信支持权限认证流程，并不能确保系统运行过程中的绝对安全。未来版本中计划引入更为严格的安全通信规范和验证机制以进一步提升系统防护能力

5. 管理工具：现有情况下，Apache Kafka的功能相对有限，并且主要依赖命令行操作来完成管理和监控工作。这种做法对集群管理员的要求较高。未来计划根据不同的应用场景开发更为专业的管理系统，并以提高集群的整体管理水平为目标。

6. 附录常见问题

为什么要使用Apache Kafka？

此外,Apache Kafka以其卓越的性能、稳定性和易用性而闻名.另外,该平台提供了多种语言客户端支持,并能够便捷地连接到众多第三方系统.它采用发布/订阅模式作为消息传递的核心机制,从而实现了任务的有效异步处理.最后,Akafka具备高水位线和可扩展性强的特点,使其能够灵活应对不同类型的消息流和服务流量.

Kafka的优点有哪些？

处理能力：Apache Kafka支持高效的海量消息发布与订阅服务。采用批处理机制将数据写入日志，并通过无需额外复制的数据包直接传输的方式发送消息，Kafka能够有效处理大量数据流量。

2. 低延迟：Apache Kafka被设计为旨在提供极低的数据传输延迟。该系统通过采用分区机制和复制机制实现对数据的冗余备份。这一架构设计使Kafka能够在实时应用中提供高度可靠的支持。

作为无中心架构的典型代表，在Apache Kafka中支持多种部署模式包括单机、分布式以及云计算等多种部署环境。这种架构设计带来的显著优势在于能够实现超大规模的应用场景下的高吞吐量和良好的可扩展性。

4. 多平台支持：Apache Kafka提供了多种平台支持。
   包括Java, Scala, Python, C++, Go等。
   从而使得开发者能够利用多种编程语言构建Kafka消费者应用程序

Apache Kafka赋予每条消息持久化的存储特性，并防止因 server crash 或其他问题而导致的消息丢失

Kafka的缺点有哪些？

无法处理事务：Apache Kafka目前主要采用AT模式的事务处理方案。而在大规模集群环境中这一技术的应用面临多分区一致性问题成为一个亟待解决的关键技术难题

具体实施过程中涉及复杂的系统架构设计与参数调优工作。由于其作为分布式处理平台的特点决定了其必须经过集群规划、负载均衡策略选定以及服务器资源扩展收缩等关键环节。

3. 涉及多种编程语言：Apache Kafka涉及多种编程语言如Java Scala Python等该技术因此难以被非技术人员轻松使用

4. 不适应动态数据规模的增长：Apache Kafka因其分区数量固定不变而导致其无法实现对实时数据流的处理能力。

Kafka是如何工作的？

1. 生产者

首先由生产者程序将消息定向传输至指定的主题。此类操作主要包括同步操作与异步操作两类形式。

1.1 同步式发送：生产者在执行send()操作时，若采用同步式发送方式，则需等待broker确认信号后才可继续后续操作。

1.2 异步发送：生产者在发起send操作时，若采用异步方式，则不会等待broker确认消息接收完成。该操作仅在缓冲区缓存满或消息超时后才会继续执行。

生产者程序可以指定分区号，若不指定分区号则会默认将消息写入分区0。

2. 消费者

消费者程序注册主题后会自动接收主题中新消息。其中消费者可以通过两种途径分别接收信息：一种是利用推送机制进行信息推送给用户；另一种是采用拉取机制获取内容。

在推模式下（即Push Model中），消费者程序会向Kafka集群发起消息请求。随后该消费者程序将自主决定何时启动消费流程。这一模式相对较为简单，在操作上也较为直观。然而该消费者程序需要频繁地向Kafka集群发送消息以获取更新

应用向Kafka集群注册一个消费者组后，在这种方式下将消息发送给系统以获取数据。这种方式能够减少对Kafka集群的请求次数；然而，在这种模式下，应用需要自行管理偏移信息。

应用向Kafka集群注册一个消费者组后，在这种方式下将消息发送给系统以获取数据。这种方式能够减少对Kafka集群的请求次数；然而，在这种模式下，应用需要自行管理偏移信息。

消费者程序能够设置初始偏移量（最早或最晚），当消费者程序发生异常退出时，在下次启动过程中将被重新定位并从预先设定的位置继续消费。

3. Topic、Partitions和Replication Factor

每个消息都具有一个主题标识名为（topic），该主题标识用于唯一标识消息的主题信息。主题通常由若干个分区（partition）构成，在实际应用中这些分区可能分布在不同的服务器上以提高系统的可扩展性。每个分区包含一个或更多副本单元格（replica），其中副本单元格指的是独立存储的数据副本。所有副本的数量总和被称为复制因子值（replication factor value）。该机制确保Kafka系统能够高效处理海量数据流量并实现高性能读写操作。

在消息处理机制中，默认情况下各个分区内都有独特的标记符即偏移量（offset）用于区分不同区间的数据内容每当一条消息被发送出去都会对各区间的数据分别赋予一个唯一编号这些编号被称为区间的偏移值或计数器当接收端处理消息时系统会根据这些偏移值来识别并处理相应的数据内容

4. Leader、Follower和ISR

在系统中划分的各个区域称为分区（zone），每个区域内部由一个负责管理该区域数据的负责人（lead）以及执行从属功能的其他节点（secondary role）。每当需要向系统提交一条消息时，在该消息被路由至该负责人的区域内进行处理。一旦发现当前负责人的服务出现失效情况，则会自动选择一个未被占用的责任区域并指派其为新的负责人。

从属节点定期向其上级节点发送消息副本。仅当ISR集合中的成员成功发送消息副本后（即完成同步操作），该消息才会被视为已提交（committed）。仅当ISR集合中的成员成功接收该消息时才视为已接受。

5. Group Coordinator

消费者程序可通过指定group标识符参与该组，在此过程中各参与者依次处理消息以达成一致。该组中的所有消费者均会继承一个统一的偏移值；当接收消息时它们会根据自己的偏移进行调整以达到预期效果。

消费者利用GroupCoordinator获得分区分配数据。GroupCoordinator是Kafka的一个内部组件，负责管理着消费者、分区以及集群元数据。

什么是分区器（Partitioner）？

分区器是一种将消息分配至主题中的物理位置安排方式。它负责将消息分配至相应的分区位置。Apache Kafka为用户提供两类不同的分区器配置选项：DefaultPartitioner和Murmur2Partitioner。

DefaultPartitioner按照消息的key（若有）遵循分区数取模原则，并将消息分配至相应的分片机。

Murmur2Partitioner 是一种根据消息携带的key参数生成哈希值的过程，在这种机制下会通过模运算得到分配索引，并随后将消息传递至相应的分区单元

不如DefaultPartitioner快，并且能更均匀地分配哈希值。