馬浩然

摘要：在數(shù)據(jù)已滲透到我們生活的各個領(lǐng)域的時代，人們對于數(shù)據(jù)的挖掘和使用愈發(fā)頻繁。作為以消息為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)共享的分布式架構(gòu)，分布式消息系統(tǒng)成為數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)。傳統(tǒng)的分布式消息系統(tǒng)大多用于處理數(shù)據(jù)量小的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，然而在信息劇增的今天，人們對信息的關(guān)注領(lǐng)域在不斷擴(kuò)大，挖掘的信息量在不斷增多，傳統(tǒng)的消息處理架構(gòu)已不能滿足我們對數(shù)據(jù)的處理需求，一個高吞吐量，可實時消費的高性能分布式消息系統(tǒng)成為必需。Kafka即是一種處理海量數(shù)據(jù)的分布式消息系統(tǒng)。本文總結(jié)了Kafka系統(tǒng)的特征和架構(gòu)策略，對其進(jìn)行抽象建模，通過網(wǎng)絡(luò)仿真工具NS3，設(shè)計實際系統(tǒng)的場景部署，最后運行仿真系統(tǒng)，得出數(shù)據(jù)并分析，以幫助我們理解和評估Kafka分布式消息系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：計算機軟件；分布式消息系統(tǒng)；卡夫卡；網(wǎng)絡(luò)仿真模擬器

中圖分類號：TP311.5

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1 相關(guān)背景及技術(shù)

1.1分布式消息系統(tǒng)的概念

分布式系統(tǒng)是指分散的物理機通過互聯(lián)網(wǎng)連接建立起的一套軟件系統(tǒng)，具有高度的內(nèi)聚性和透明性。分布式環(huán)境中需要進(jìn)行大量，高效，可靠的數(shù)據(jù)傳輸，而不同平臺之間協(xié)議的多樣性，不兼容性提高了分布式交互的復(fù)雜度。因此，能在客戶端和服務(wù)端提供同步和異步的連接，實現(xiàn)應(yīng)用程序之間的協(xié)同，保證不同平臺之間高效通信的消息中間件機制得以采用。綜上所述，基于消息中間件機制的分布式架構(gòu)即稱為分布式消息系統(tǒng)。

1.2分布式消息系統(tǒng)的發(fā)展

消息中間件機制的不同，決定了分布式消息系統(tǒng)架構(gòu)迥然而異，最直接且關(guān)鍵的影響是消息處理模式的不同。在分布式系統(tǒng)發(fā)展初期，消息的傳遞采用的是點對點的通道模式，即發(fā)送方處理消息時需明確注明接收方的地址，盡管發(fā)送方和接收方是松耦合連接，相互通信不需要保持同步，但過于依賴地址和通道，使得系統(tǒng)不夠靈活，難以擴(kuò)展尤其是消息應(yīng)用面向企業(yè)級發(fā)展后，數(shù)據(jù)集遠(yuǎn)遠(yuǎn)擴(kuò)大，點對點模式的更加暴露了點對點通道模式的局限性。因此，消息中間件開始向發(fā)布/訂閱模式轉(zhuǎn)變，并逐漸成為目前消息處理的一種核心模式。與點對點模式不同，發(fā)布/訂閱模式中的發(fā)送方并不將消息發(fā)送給特定的接收方，而是將消息分類發(fā)送給消息代理方，接收方通過與代理方通信，接收自己感興趣的消息。即消息的“發(fā)布者”與“訂閱者”并不直接關(guān)聯(lián)，這種發(fā)送方與接收方的解耦增強了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。目前比較典型的發(fā)布/訂閱中間件包括Microsoft MSMQ，RabbitMQ，ActiveMQ，以及Kafka等等。

1.3什么是Kafka？

Kafka由社交網(wǎng)站Linkedin開發(fā)，為系統(tǒng)日志的實時處理提供數(shù)據(jù)“管道”。Kafka采用的是發(fā)布/訂閱的消息處理模式，用于低延時環(huán)境下收集和提交海量日志數(shù)據(jù)，且適用于實時和離線的消息處理。

作為一個相對新穎的分布式發(fā)布/訂閱消息系統(tǒng)，Kafka有著自己獨特設(shè)計策略：1吐吞量，是Kafka最關(guān)鍵的特性，Kafka設(shè)計初衷就是用來處理海量的系統(tǒng)日志；2持久化消息存儲，對于海量且安全性不高的消息，考慮開銷代價，Kafka采用的是本地文件系統(tǒng)的存儲方式，且存儲設(shè)計采用高效的Partition機制。3Pull模型，Kafka采用消費者主動從代理獲取消息的“拉”模型消費機制，消費狀態(tài)保存在消費端，而不在服務(wù)端。4基于zookeeper的負(fù)載均衡，Kafka使用分布式協(xié)調(diào)服務(wù)zookeeper來管理和平衡客戶端負(fù)載。

1.4網(wǎng)絡(luò)仿真工具NS3

研究網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)必然需要實際的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，但實現(xiàn)真實的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)往往代價很高，尤其是分布式系統(tǒng)。因此，網(wǎng)絡(luò)仿真就成為我們首選方法。所謂網(wǎng)絡(luò)仿真就，就是使用計算機程序?qū)W(wǎng)絡(luò)通信進(jìn)行模型抽象，模仿真實網(wǎng)絡(luò)的特征和行為，并通過程序的運行得出可靠的數(shù)據(jù)，為研究提供分析和驗證。

當(dāng)前有許多優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)仿真軟件，本文中采用的是NS3（Network Simulator 3）。NS3是一種面向網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的離散事件仿真軟件，由C++和Python語言編寫，適用于Linux，Unix等多種操作系統(tǒng)。它包含了網(wǎng)絡(luò)組件的模擬接口，如網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議，通信媒介，socket服務(wù)，客戶端/服務(wù)端應(yīng)用程序等；事件調(diào)度器，以供執(zhí)行相關(guān)事件，用來模型實際中的通信“行為”；以及基于文本的跟蹤日志，非常方便仿真結(jié)果的分析。

本文使用NS3仿真工具對分布式消息系統(tǒng)Kafka進(jìn)行抽象建模，模擬出現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)通信場景；通過應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)消息的生產(chǎn)者，消費者和代理者，消息數(shù)據(jù)的設(shè)計，基于主題的分類方法，基于partition的存儲策略，基于隊列的發(fā)送和接收方式，基于zookeeper的調(diào)度管理和負(fù)載均衡策略等等；通過不同的參數(shù)模擬不同場景的運行狀況，得出數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。

2 仿真建模

2.1架構(gòu)設(shè)計

闡明一個分布式系統(tǒng)首先需解釋它的物理拓?fù)浜瓦壿嬐負(fù)洹Ｎ锢硗負(fù)涿枋龅氖窍到y(tǒng)的各個部分相互連接而成的結(jié)構(gòu)。邏輯拓?fù)浞从车南到y(tǒng)各個部分的職能區(qū)別和交互關(guān)系。

本文實現(xiàn)的仿真系統(tǒng)采用的是星形物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即使用一個“全局路由”作為中心節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)中的其它節(jié)點均與中心節(jié)點連接，任意兩個節(jié)點間的通信均要通過中心節(jié)點，發(fā)送消息需先發(fā)送到中心節(jié)點，中心節(jié)點再負(fù)責(zé)將消息轉(zhuǎn)發(fā)至目的節(jié)點，如圖1所示。

NS3工具封裝了節(jié)點類，以代替實際網(wǎng)絡(luò)中的主機，它模擬了現(xiàn)實中的網(wǎng)卡設(shè)備，協(xié)議棧，驅(qū)動程序，IP地址等功能，以及作為中心節(jié)點的“全局路由”節(jié)點。本文通過使用這些模板類來搭建仿真系統(tǒng)的物理模型。

本文所述的邏輯拓?fù)浞磻?yīng)的是研究對象Kafka的架構(gòu)策略。Kafka是一個基于主題分類的發(fā)布/訂閱系統(tǒng)，包括消息的生產(chǎn)者（producer），消費者（consumer），代理者（broker）和管理者（zookeeper）四個主體，生產(chǎn)者和消費者與代理者分別進(jìn)行消息傳輸，其行為稱作“發(fā)布”和“訂閱”，代理者提供相關(guān)的存儲介質(zhì)和存儲策略，負(fù)責(zé)消息的持久化存儲和轉(zhuǎn)發(fā)。管理者負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)，分配其它三個主體之間的交互，保證系統(tǒng)的處于平衡狀態(tài)。如圖2所示。

NS3工具封裝了包類，socket服務(wù)類和應(yīng)用程序類。本文使用包類模擬實際網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)載體，即消息；socket類模擬實際網(wǎng)絡(luò)的發(fā)送，接收；應(yīng)用程序類是本系統(tǒng)的關(guān)鍵所在，我們用它來模擬Kafka的“參與者”及其設(shè)計思想，如基于partition存儲策略的代理者，基于Pull模型的消費者，基于zookeeper進(jìn)行調(diào)度管理和負(fù)載均衡的管理者等。

2.2細(xì)節(jié)實現(xiàn)

基于前兩章所述，本文在NS3仿真工具下實現(xiàn)以下仿真系統(tǒng)，本節(jié)將對系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊和實現(xiàn)策略進(jìn)行詳細(xì)描述。

2.2.1創(chuàng)建物理拓?fù)?/p>

上節(jié)已經(jīng)提過仿真系統(tǒng)物理拓?fù)涞膶崿F(xiàn)方法，這里使用NS3節(jié)點類，設(shè)置三個節(jié)點容器，分別儲存生產(chǎn)者，消費者和代理者節(jié)點。用戶可任意添加每種節(jié)點的數(shù)目，且為每個節(jié)點添加虛擬網(wǎng)卡，傳輸協(xié)議，IP地址等，保證節(jié)點間的正常通信。其中影響系統(tǒng)性能的兩個關(guān)鍵屬性：節(jié)點與節(jié)點間的傳輸速率和延遲。

2.2.2數(shù)據(jù)載體一消息

實際網(wǎng)絡(luò)通過包的形式封裝數(shù)據(jù)進(jìn)行收發(fā)，NS3使用了同樣的設(shè)計思想。每一個網(wǎng)絡(luò)包代表一條消息，仿真中一個消息包含兩個組成部分，真實數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。與真實網(wǎng)絡(luò)不同的是，在仿真中使用的“真實數(shù)據(jù)”實際上是一個虛擬的零字節(jié)緩存，并不占據(jù)內(nèi)存空間，僅僅代表一條消息的負(fù)載大?。辉獢?shù)據(jù)是用來描述真實數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)，盡管它不是我們需要消費的信息，但對我們至關(guān)重要，在運行過程中起著解釋和控制的作用，這也是本文關(guān)于消息設(shè)計的關(guān)鍵所在。本系統(tǒng)通過繼承標(biāo)簽基類設(shè)計出一個消息標(biāo)簽MsgTag，它包含三部分基本信息：1）真實數(shù)據(jù)信息；如消息主題，消息編號，消息大小。2）位置信息。如生產(chǎn)者序號，所屬partition序號，消費偏移量值。3）時間信息。每條消息的生產(chǎn)時間，發(fā)布時間，被請求消費時間，獲得消費時間等，這里的“時間”指的是NS3仿真模擬器控制的離散時間軸的上某一時間點。在仿真系統(tǒng)中，應(yīng)用程序負(fù)責(zé)維護(hù)以上標(biāo)簽信息，并根據(jù)它們控制程序的進(jìn)度和方向。

2.2.3生產(chǎn)者Producer

通過繼承應(yīng)用程序基類設(shè)計生產(chǎn)者模型。生產(chǎn)者首先依據(jù)參數(shù)生產(chǎn)相關(guān)主題，數(shù)量和大小的消息，其中消息大小采用指定范圍隨機數(shù)；然后生產(chǎn)者向管理者“詢問”可用代理，獲取發(fā)布目的地址，調(diào)用底層Socket服務(wù)與之連接；最后生產(chǎn)者將消息加入發(fā)送隊列，并設(shè)置發(fā)送時間間隔，將消息發(fā)送給代理。

2.2.4消息代理Broker

代理者模型同樣通過繼承應(yīng)用程序基類實現(xiàn)，它的主要功能包括消息的接收和存儲兩部分。

與真實網(wǎng)絡(luò)的socket服務(wù)一樣，NS3仿真系統(tǒng)的socket也會將超過指定大小的消息進(jìn)行拆分，分別進(jìn)行發(fā)送和接收，所以在接收方需要將被拆分的“碎片包”進(jìn)行重組。NS3沒有提供相關(guān)的組包方法，但提供了可用的字節(jié)標(biāo)簽接口，字節(jié)標(biāo)簽標(biāo)記了每個包的拆分位置。Broker模塊采取隊列的形式來接收包，通過字節(jié)標(biāo)簽來判斷“碎片包”是否為同一個包，并進(jìn)行重組。

Kafka依賴于本地的文件系統(tǒng)進(jìn)行持久化存儲。且存儲策略基于partition機制，即每個話題（Topic）分為若干個partition，每個partition分為若干個segment，每個segment存儲若干條消息。代理接收到消息后會依次順序添加至segment文件，且每條消息使用位偏移量進(jìn)行記錄?；谶@些設(shè)計思想，Broker模型設(shè)計持久化存儲采用了Map和Vector嵌套的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中Topic是以主題和Partition為鍵值對的Map結(jié)構(gòu)，partition和segment分別為vector結(jié)構(gòu)。此外，為Broker添加一個負(fù)載等級屬性，它會根據(jù)Broker存儲的消息數(shù)量進(jìn)行更改，反應(yīng)了每個消息代理的空間負(fù)載程度。

2.2.5消費者Consumer

消費者模型同樣繼承應(yīng)用程序基類，它的主要功能包括發(fā)送請求，接收并存儲消息，消息數(shù)據(jù)的分析。

上文提到Kafka的消息分類基于主題，存儲基于partition和segment，記錄基于位偏移量offset，因此消費者模型的消費思路為：將需要消費信息的主題和位偏移量發(fā)送給管理者，管理者根據(jù)主題尋找可消費的Broker，根據(jù)位偏移量尋找消息的partition和segment位置，并將結(jié)果返回給消費者，消費者根據(jù)收到的結(jié)果與對應(yīng)Broker通信，取回消息。這個過程體現(xiàn)了Kafka的其中一個設(shè)計思想：Pull模型。

消費者接收和存儲消息采用了Broker模型的組包算法和存儲結(jié)構(gòu)。但在本系統(tǒng)的消費者模型中，我們更加關(guān)心消費結(jié)果，即一條消息從生產(chǎn)者產(chǎn)生，經(jīng)Broker存儲，最后由消費者消費的過程中消息發(fā)生的變化，它體現(xiàn)在上文提到的消息元數(shù)據(jù)中。NS3提供了時間戳接口，消息在關(guān)鍵的生產(chǎn)，存儲，消費等關(guān)鍵動作時，使用此接口方法為其添加對應(yīng)時間軸點的時間戳，并存儲在消息元數(shù)據(jù)中。當(dāng)消費者消費一條消息后，可以從其元數(shù)據(jù)的時間戳屬性中得到此消息的生產(chǎn)，存儲時和消費時間等等，通過對比這些信息，我們可以對系統(tǒng)的功能和性能進(jìn)行評估和進(jìn)一步研究。

2.2.6管理者Zookeeper

Zookeeper是一個針對大型分布式系統(tǒng)的協(xié)調(diào)服務(wù)，Kafka使用它來協(xié)調(diào)控制分布式網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點的通信，維護(hù)系統(tǒng)的負(fù)載均衡，本系統(tǒng)通過繼承應(yīng)用程序基類模擬Zookeeper。它的功能包括兩大部分：1）維護(hù)系統(tǒng)信息。這里使用了Map嵌套結(jié)構(gòu)生成一個節(jié)點信息表和一個代理消息存儲表。每個生產(chǎn)者，代理者和消費者節(jié)點被創(chuàng)建時都會在節(jié)點信息表中注冊基本信息，如節(jié)點名稱，編號，IP地址，運行狀態(tài)等等；Broker在存儲消息時會在代理消息存儲表中注冊每條消息的位置信息，如Broker序號與主題的對應(yīng)關(guān)系，每個主題下的partiton和segment與消息的對應(yīng)關(guān)系。2）協(xié)調(diào)控制節(jié)點間的通信。這里包含兩個重要算法，一是生產(chǎn)者發(fā)布消息時對代理的選擇，zookeeper模塊通過對比代理的負(fù)載等級選取負(fù)載最輕的代理節(jié)點返回給發(fā)布者，這樣可以保證代理系統(tǒng)的空間負(fù)載趨于平衡狀態(tài)。二是消費者請求消費時對代理的選擇，zookeeper通過代理的運行狀態(tài)選取最“閑”的代理節(jié)點返回給消費者，這樣保證最大程度減輕代理系統(tǒng)的通信壓力，提高總體系統(tǒng)的性能。

3 設(shè)計場景并運行

為驗證仿真系統(tǒng)與Kafka系統(tǒng)的一致性，我們通過設(shè)置參數(shù)設(shè)計如下場景：

1.為系統(tǒng)添加3個生產(chǎn)者，4個代理者，和2個消費者；

2.設(shè)置消息大小為100字節(jié)，3個生產(chǎn)者分別發(fā)布8000，5000，11000條消息；

3.每個代理者存儲結(jié)構(gòu)負(fù)責(zé)管理10個主題，每個主題分為10個partition，每個partition分為100個segmentfile，每個segmentfile可存儲100條消息；

4.兩個消費者采用隨機消費的方式進(jìn)行消費，分別消費300和1100條消息。

運行上述場景，得出數(shù)據(jù)，這里我們選取了其中一個代理節(jié)點和一個消費節(jié)點的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如圖3.1-3.3。

圖3.1為仿真系統(tǒng)代理節(jié)點得到的部分實際數(shù)據(jù)，圖3.2，圖3.3描述了生產(chǎn)者從發(fā)布消息和代理者接收消息的時間趨勢，以及他們的時間差。由圖中曲線可以看出，接收時間滯后于發(fā)布時間，接收時間差在開始會有一個比較高的峰值，之后趨于平穩(wěn)，初步估計由于系統(tǒng)的調(diào)度和下層網(wǎng)絡(luò)連接導(dǎo)致的。

圖4.1為仿真系統(tǒng)中消費者節(jié)點得到的部分實際數(shù)據(jù)，從中根據(jù)包標(biāo)簽屬性可以看出符合我們隨機消費的要求。圖4.2，圖4.3描述了消息消費的時間趨勢和時間差，由圖中看出它們并沒有明顯的規(guī)律可循。這是因為Kafka采取了與傳統(tǒng)系統(tǒng)不同的消費模式：PULL模型?！袄蹦Ｐ鸵韵M者為主動方發(fā)起消費行為，這使得消息的大小，類型，存儲位置等都會影響到其被消費的時間延遲。

4 結(jié)論

作為新一代分布式消息系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)背景下的今天，Kafka為我們處理海量數(shù)據(jù)提供了研究方向。本文對分布式消息系統(tǒng)Kafka進(jìn)行了抽象建模，并基于網(wǎng)絡(luò)仿真工具NS3模擬實現(xiàn)了其基本功能，最后設(shè)計場景并運行程序，得到相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行了分析。以上工作旨在深入了解分布式消息系統(tǒng)Katka的設(shè)計架構(gòu)，理解其基本原理，工作流程和異于傳統(tǒng)架構(gòu)的特征，為之后的相關(guān)研究提供基本思路和工作環(huán)境。