iT邦幫忙

2021 iThome 鐵人賽
DAY 3
0
Modern Web

『卡夫卡的藏書閣』- 程序猿必須懂的Kafka開發與實作系列 第 3 篇

卡夫卡的藏書閣【Book3】- Kafka 訊息與主題 Record and Topic

13th鐵人賽 鐵人賽 kafka zookeeper
4116 瀏覽

  • 分享至 

  • xImage
    •  

半夜的蘋果發表會，想起了賈伯斯的那句“Stay Hungry. Stay Foolish”
“Youth is happy because it has the capacity to see beauty. Anyone who keeps the ability to see beauty never grows old.”
― Franz Kafka

轉眼也快奔三了啊

3.1 Kakfa 中的一筆訊息 ( Record )

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210907/20140255DCsxmBw5zg.png

這邊會先從最小的一筆訊息可以介紹起，Kafka 中主題的每一筆訊息都是包含索引鍵值 ( key-value ) 和時間戳 ( timstamp )。

  • 鍵 ( key ) 可以不用設定、不設定的情況下預設會自動將訊息平均發配所有分區上，如果有設定可以用來當作寫入哪個分區的依據，一般最常見的做法是將雜湊值 ( hash ) 除以分區的數量得出餘數，將訊息分配給相對應編號的分區。

  • 時間戳 ( timestamp )

    1. 拉取資料時的索引: 一般來說，Kafka 的常態用法跟傳統的 MQ 一樣取資料都是即時的 pop 出來使用，但如果有以時間戳取得某個時間點的偏移量，並從那個點開始拉取資料
    2. 作為刪除的依據: Kafka 預設是七天會將舊資料資料清除
    3. 作為切分的依據: Kafka 預設也是七天會將log檔案切分

  • 值 ( value ) 的部分，通常是以 JSON (Javascript Object Notation) 的格式儲存，通常建議可以統一加上一些標示或描述讓訊息可讀性更高、更容易理解。

訊息可以一筆筆的傳送，但是在大數量的情境下會消耗掉很大量的網路傳輸成本，因此 Kafka 是批次寫入的，但是批次寫入一定會造成寫入的延遲性，這必須視情況下去考量，看使用場景是 I/O 重要、還是低延遲比較重要。

3.2 來看看訊息 ( log ) 實際長怎樣吧

用Kafka內建的kafka-run-class kafka.tools.DumpLogSegments指令可以查看log檔案內容，—file為必帶、用逗號隔開可查詢多個檔案，指令是精華後面會再詳細介紹。

這邊主要是先讓大家看一下，訊息的 metadata 有哪些，一般需要知道就是上面提到的索引鍵、值、時間戳和偏移量。

可以看到 Kafka 是會先訊息累積到 batch 中，等累積達一定量再送出，先以這一筆來看，就是累積了三筆 ( count: 3 ) 一次送出。

baseOffset: 0 lastOffset: 2 count: 3 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 0 CreateTime: 1631771619770 size: 98 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 16374966 isvalid: true

以下是主題 topic_for_test_lot 三個分區的 log 檔案內容

但是這邊看不到訊息實際的內容，只有一個個包起來的批次

$ kafka-run-class kafka.tools.DumpLogSegments --files broker1/topic_for_test_log-0/00000000000000000000.log,broker1/topic_for_test_log-1/00000000000000000000.log,broker2/topic_for_test_log-2/00000000000000000000.log

Dumping broker1/topic_for_test_log-0/00000000000000000000.log
Starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 2 count: 3 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 0 CreateTime: 1631771619770 size: 98 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 16374966 isvalid: true
baseOffset: 3 lastOffset: 4 count: 2 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 98 CreateTime: 1631771621294 size: 81 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 487960023 isvalid: true
baseOffset: 5 lastOffset: 10 count: 6 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 179 CreateTime: 1631771625952 size: 128 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 3083079563 isvalid: true
baseOffset: 11 lastOffset: 16 count: 6 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 307 CreateTime: 1631771634662 size: 124 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 1152822458 isvalid: true


Dumping broker1/topic_for_test_log-1/00000000000000000000.log
Starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 2 count: 3 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 0 CreateTime: 1631771626645 size: 95 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 1577038537 isvalid: true
baseOffset: 3 lastOffset: 9 count: 7 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 95 CreateTime: 1631771633592 size: 135 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 372605860 isvalid: true
baseOffset: 10 lastOffset: 15 count: 6 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 230 CreateTime: 1631771635665 size: 122 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 2359930090 isvalid: true


Dumping broker2/topic_for_test_log-2/00000000000000000000.log
Starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 5 count: 6 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 0 CreateTime: 1631771620918 size: 124 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 2581760372 isvalid: true
baseOffset: 6 lastOffset: 6 count: 1 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 124 CreateTime: 1631771627429 size: 69 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 3572829527 isvalid: true
baseOffset: 7 lastOffset: 7 count: 1 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 193 CreateTime: 1631771635834 size: 69 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 1038836103 isvalid: true

如果想要看到每個 batch 中的每一筆訊息內容(payload欄位)，還需要加上參數--print-data-log，這樣就可以看到真實的記錄了

$ kafka-run-class kafka.tools.DumpLogSegments --files broker1/topic_for_test_log-0/00000000000000000000.log --print-data-log

Dumping broker1/topic_for_test_log-0/00000000000000000000.log
Starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 2 count: 3 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 0 CreateTime: 1631771619770 size: 98 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 16374966 isvalid: true
| offset: 0 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 7 CreateTime: 1631771618877 baseOffset: 0 lastOffset: 2 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 98 magic: 2 compressType: NONE position: 0 sequence: -1 headerKeys: [] payload: asdf as
| offset: 1 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 3 CreateTime: 1631771619471 baseOffset: 0 lastOffset: 2 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 98 magic: 2 compressType: NONE position: 0 sequence: -1 headerKeys: [] payload: sdf
| offset: 2 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 4 CreateTime: 1631771619770 baseOffset: 0 lastOffset: 2 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 98 magic: 2 compressType: NONE position: 0 sequence: -1 headerKeys: [] payload: asdf
baseOffset: 3 lastOffset: 4 count: 2 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 98 CreateTime: 1631771621294 size: 81 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 487960023 isvalid: true
| offset: 3 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 2 CreateTime: 1631771621106 baseOffset: 3 lastOffset: 4 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 81 magic: 2 compressType: NONE position: 98 sequence: -1 headerKeys: [] payload: as
| offset: 4 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 3 CreateTime: 1631771621294 baseOffset: 3 lastOffset: 4 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 81 magic: 2 compressType: NONE position: 98 sequence: -1 headerKeys: [] payload: dfa
...
...
baseOffset: 11 lastOffset: 16 count: 6 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false position: 307 CreateTime: 1631771634662 size: 124 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 1152822458 isvalid: true
| offset: 11 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 4 CreateTime: 1631771633791 baseOffset: 11 lastOffset: 16 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 124 magic: 2 compressType: NONE position: 307 sequence: -1 headerKeys: [] payload: asdf
...
...
| offset: 15 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 2 CreateTime: 1631771634475 baseOffset: 11 lastOffset: 16 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 124 magic: 2 compressType: NONE position: 307 sequence: -1 headerKeys: [] payload: fa
| offset: 16 isValid: true crc: null keySize: -1 valueSize: 3 CreateTime: 1631771634662 baseOffset: 11 lastOffset: 16 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 batchSize: 124 magic: 2 compressType: NONE position: 307 sequence: -1 headerKeys: [] payload: dsf

3.3 訊息的元資料 ( metadata )到底存了什麼

紀錄是看到了，那到底儲存在最深處的元資料代表了什麼，以下一個一個參數為大家初步介紹，後續篇章都會有近一步實際範例去使用、影響這些參數，目前只需要有個印象就足夠了。

  • baseOffset: 0： 該批次的起始偏移量
  • lastOffset: 2： 該批次結束的偏移量
  • count: 3： 該批次的紀錄有幾筆
  • baseSequence: -1: 需要設定消費者設定 idempotent 參數為真才會生效，否則為 -1
  • lastSequence: -1: 需要設定消費者設定 idempotent 參數為真才會生效，否則為 -1
  • producerId: -1: 生產者的編號，這邊因為使用內建的shell去新增資料所以為 -1
  • producerEpoch: -1 : 生產者的 Epoch 編號，這邊因為使用內建的shell去新增資料所以為 -1
  • partitionLeaderEpoch: 0: 該筆資料的 partition leader 是誰
  • isTransactional: false: 是否為事務
  • isControl: false
    • control batch 會有一筆 control record 是用來讓消費者判斷這個批次是否為失敗的事務
  • CreateTime: 1631771619770: Partition Leader 收到訊息的時間點
  • size: 98: 該批次的大小
  • magic: 2 => 代表訊息的版本是 V2，Apache Kafka 在版本0.8之前支援 old consumer 和 old producer 也就是 V1版本，而現行版本都是使用 V2。
  • compresscodec: NONE
    • 壓縮的方式預設是 NONE，建議是都要開啟
    • 1:None, 2: Gzip, 3: Snappy, 4: Lz4
  • crc: 16374966
    • 是用來驗證資料在寫入硬碟的過程中是否有意外中斷導致資料遺失
    • 無可避免的會增加一些資料量，如果追求極致的效能，可以考慮關閉此驗證功能

下列是 on-disk 的 RecordBatch 資料格式：

		baseOffset: int64
		batchLength: int32
		partitionLeaderEpoch: int32
		magic: int8 (current magic value is 2)
		crc: int32
		attributes: int16
			bit 0~2:
				0: no compression
				1: gzip
				2: snappy
				3: lz4
				4: zstd
			bit 3: timestampType
			bit 4: isTransactional (0 means not transactional)
			bit 5: isControlBatch (0 means not a control batch)
			bit 6~15: unused
		lastOffsetDelta: int32
		firstTimestamp: int64
		maxTimestamp: int64
		producerId: int64
		producerEpoch: int16
		baseSequence: int32
		records: [Record]

CRC 驗證的範圍是從attributes一直到這個batch的尾端，CRC 位置是在 magic 之後，這是因為必須先解析magic 類型才能決定要怎麼解析batch length 到 magic 之間的 byte，而 partition leader epoch 也不包含在 CRC 驗證的區間，這是為了避免這個欄位值在被 broker 重新分配時 CRC 必須要重新計算，這裡 CRC 是使用 CRC-32C 來計算。

  • isvalid: true

這個參數是 Kafka 2.4.0版本新增的，主要是為了更清楚地顯示錯誤的發生原因，像是版本 ( magic ) 對應錯誤、CRC 的 checksum 錯誤...等，會藉由 future 物件 RecordMetadata 將詳細的錯誤原因回傳。

資料來源：


上一篇
卡夫卡的藏書閣【Book2】- 學習資源介紹和Kafka架構微介紹
下一篇
卡夫卡的藏書閣【Book4】- Kafka 主題、偏移量、分區
系列文
『卡夫卡的藏書閣』- 程序猿必須懂的Kafka開發與實作 共 30 篇
  1. 26
    卡夫卡的藏書閣【Book26】- Kafka - KafkaJS Admin 3
  2. 27
    卡夫卡的藏書閣【Book27】- Kafka - KafkaJS Admin 4
  3. 28
    卡夫卡的藏書閣【Book28】- Kafka - MirroMaker
  4. 29
    卡夫卡的藏書閣【Book29】- Kafka - MirroMaker 2
  5. 30
    卡夫卡的藏書閣【Book30】- Kafka - Sum up
完整目錄
圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言
iThome鐵人賽
參賽組數
1123 組
團體組數
52 組
累計文章數
23096 篇
完賽人數
656 人
iT+看影片追技術 看影片追技術 看更多
熱門tag 看更多
15th鐵人賽 13th鐵人賽 14th鐵人賽 12th鐵人賽 11th鐵人賽 鐵人賽 2019鐵人賽 2018鐵人賽 javascript 2017鐵人賽 python windows php c# windows server linux css 程式設計 react vue.js
熱門問題
熱門回答
熱門文章
IT邦幫忙