kafka自学之路--zookeeper中存储结构

1.topic注册信息

/brokers/topics/[topic] :

存储某个topic的partitions所有分配信息

{     "version": "版本编号目前固定为数字1",     "partitions": {         "partitionId编号": [             同步副本组brokerId列表         ],         "partitionId编号": [             同步副本组brokerId列表         ],         .......     } } { "version": 1, "partitions": { "0": [1, 2], "1": [2, 1], "2": [1, 2], } } 说明：紫红色为patitions编号，蓝色为同步副本组brokerId列表

2.partition状态信息

/brokers/topics/[topic]/partitions/[0...N]  其中[0..N]表示partition索引号

/brokers/topics/[topic]/partitions/[partitionId]/state

{ "controller_epoch": 表示kafka集群中的中央控制器选举次数, "leader": 表示该partition选举leader的brokerId, "version": 版本编号默认为1, "leader_epoch": 该partition leader选举次数, "isr": [同步副本组brokerId列表] } { "controller_epoch": 1, "leader": 2, "version": 1, "leader_epoch": 0, "isr": [2, 1] }

3. Broker注册信息

/brokers/ids/[0...N]                 

每个broker的配置文件中都需要指定一个数字类型的id(全局不可重复),此节点为临时znode(EPHEMERAL)

{ "jmx_port": jmx端口号, "timestamp": kafka broker初始启动时的时间戳, "host": 主机名或ip地址, "version": 版本编号默认为1, "port": kafka broker的服务端端口号,由server.properties中参数port确定 } { "jmx_port": 6061, "timestamp":"1403061899859" "version": 1, "host": "192.168.1.148", "port": 9092 }

4. Controller epoch: 

/controller_epoch -> int (epoch)   

此值为一个数字,kafka集群中第一个broker第一次启动时为1，以后只要集群中center controller中央控制器所在broker变更或挂掉，就会重新选举新的center controller，每次center controller变更controller_epoch值就会
+ 1; 

5. Controller注册信息:

/controller -> int (broker id of the controller)  存储center controller中央控制器所在kafka broker的信息

{
"version": 版本编号默认为1,
"brokerid": kafka集群中broker唯一编号,
"timestamp": kafka broker中央控制器变更时的时间戳
}

{
"version": 1,
"brokerid": 3,
"timestamp": "1403061802981"

}

a.每个consumer客户端被创建时,会向zookeeper注册自己的信息;
b.此作用主要是为了"负载均衡".
c.同一个Consumer Group中的Consumers，Kafka将相应Topic中的每个消息只发送给其中一个Consumer。
d.Consumer Group中的每个Consumer读取Topic的一个或多个Partitions，并且是唯一的Consumer；
e.一个Consumer group的多个consumer的所有线程依次有序地消费一个topic的所有partitions,如果Consumer group中所有consumer总线程大于partitions数量，则会出现空闲情况;

总结：
从以上可知，Consumer Group中各个consumer是根据先后启动的顺序有序消费一个topic的所有partitions的。

Consumer均衡算法
当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力.
1) 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2) 加入group中,有如下consumer: C0,C1
3) 首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
4) 根据(consumer.id + '-'+ thread序号)排序: C0,C1
5) 计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
6) 然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

6. Consumer注册信息:

每个consumer都有一个唯一的ID(consumerId可以通过配置文件指定,也可以由系统生成),此id用来标记消费者信息.

/consumers/[groupId]/ids/[consumerIdString]

是一个临时的znode,此节点的值为请看consumerIdString产生规则,即表示此consumer目前所消费的topic + partitions列表.

consumerId产生规则：

   StringconsumerUuid = null;

    if(config.consumerId!=null && config.consumerId)

      consumerUuid = consumerId;

    else {

      String uuid = UUID.randomUUID()

      consumerUuid = "%s-%d-%s".format(

        InetAddress.getLocalHost.getHostName, System.currentTimeMillis,

        uuid.getMostSignificantBits().toHexString.substring(0,8));

     }

     String consumerIdString = config.groupId + "_" + consumerUuid;

{ "version": 版本编号默认为1, "subscription": { //订阅topic列表 "topic名称": consumer中topic消费者线程数 }, "pattern": "static", "timestamp": "consumer启动时的时间戳" }

7. Consumer owner:

/consumers/[groupId]/owners/[topic]/[partitionId] -> consumerIdString + threadId索引编号

当consumer启动时,所触发的操作:

a) 首先进行"Consumer Id注册";

b) 然后在"Consumer id 注册"节点下注册一个watch用来监听当前group中其他consumer的"退出"和"加入";只要此znode path下节点列表变更,都会触发此group下consumer的负载均衡.(比如一个consumer失效,那么其他consumer接管partitions).

c) 在"Broker id 注册"节点下,注册一个watch用来监听broker的存活情况;如果broker列表变更,将会触发所有的groups下的consumer重新balance.

8. Consumer offset:

/consumers/[groupId]/offsets/[topic]/[partitionId] -> long (offset)

用来跟踪每个consumer目前所消费的partition中最大的offset

此znode为持久节点,可以看出offset跟group_id有关,以表明当消费者组(consumer group)中一个消费者失效,

重新触发balance,其他consumer可以继续消费.

9. Re-assign partitions

/admin/reassign_partitions

 

10. Preferred replication election

/admin/preferred_replica_election

 

 

11. 删除topics

/admin/delete_topics

Topic配置

/config/topics/[topic_name]

例子

原文地址：http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/23744675