消息隊列 Kafka 簡介
Apache Kafka是一個分佈式流平臺，作爲互聯網領域不可或缺的消息組件，在全球獲得了廣泛的應用。在使用過程中，Kafka一般被作爲消息流轉的核心樞紐，上下游系統通過Kafka實現異步，削峯填谷。在大數據處理和實時數據處理領域Kafka也是不可替代的組件。
Kafka使用非常廣泛，在有些領域使用已經非常成熟，如日誌收集，大數據處理，數據庫等領域。Kafka跟上下游也有標準化的對接模塊，如日誌收集有Flume，Filebeat，Logstash，大數據處理有spark，flink等組件。同時在一些小衆的領域則沒有現成的工具可以直接對接，如對接某個小衆的數據庫，或者用戶自己定製化的系統。這時一般的對接方法是自行開發Kafka生產消費程序對接。
在不同系統對接時通常會遇到以下問題：
- 公司的不同團隊對同一個系統有對接需求，各自開發重複造輪子，且實現方式不一，升級運維成本高。
- 各子系統由不同的團隊開發，因此，各系統中的數據在內容和格式上，存在天然的不一致性，需要進行格式處理，以消除各系統數據之間格式的不同。
基於Kafka使用的廣泛度和上下游系統的多樣性考慮，Kafka推出了內置的上下游系統對接框架Kafka Connect。
Kafka Connect 介紹
Kafka Connect是一個用於將數據流輸入和輸出Kafka的框架。下面介紹connector的一些主要概念：
- Connectors：通過管理task來協調數據流的高級抽象
- Tasks：如何將數據複製到Kafka或從Kafka複製數據的實現
- Workers：執行Connector和Task的運行進程
- Converters：用於在Connect和外部系統發送或接收數據之間轉換數據的代碼
- Transforms：更改由連接器生成或發送到連接器的每個消息的簡單邏
Connectors
Kafka Connect中的connector定義了數據應該從哪裏複製到哪裏。connector實例是一種邏輯作業，負責管理Kafka與另一個系統之間的數據複製。
connector有一些開源的實現。同時用戶也可以從頭編寫一個新的connector插件，編寫流程一般如下：
Tasks
Task是Connect數據模型中的主要處理數據的角色。每個connector實例協調一組實際複製數據的task。通過允許connector將單個作業分解爲多個task，Kafka Connect提供了內置的對並行性和可伸縮數據複製的支持，只需很少的配置。這些任務沒有存儲任何狀態。任務狀態存儲在Kafka中的特殊主題config.storage.topic和status.storage.topic中。因此，可以在任何時候啓動、停止或重新啓動任務，以提供彈性的、可伸縮的數據管道。
Task再平衡
當connector首次提交到集羣時，workers會重新平衡集羣中的所有connector及其tasks，以便每個worker的工作量大致相同。當connector增加或減少它們所需的task數量，或者更改connector的配置時，也會使用相同的重新平衡過程。當一個worker失敗時，task在活動的worker之間重新平衡。當一個task失敗時，不會觸發再平衡，因爲task失敗被認爲是一個例外情況。因此，失敗的task不會被框架自動重新啓動，應該通過REST API重新啓動。
Converters
在向Kafka寫入或從Kafka讀取數據時，Converter是使Kafka Connect支持特定數據格式所必需的。task使用轉換器將數據格式從字節更改爲連接內部數據格式，反之亦然。
默認提供以下converters：
- AvroConverter：與Schema Registry一起使用；
- JsonConverter：適合結構數據；
- StringConverter：簡單的字符串格式；
- ByteArrayConverter：提供不進行轉換的“傳遞”選項；
轉換器與連接器本身解耦，以便在連接器之間自然地重用轉換器。
Transforms
Connector可以配置轉換，以便對單個消息進行簡單且輕量的修改。這對於小數據的調整和事件路由十分方便，且可以在connector配置中將多個轉換鏈接在一起。
開源問題
Kafka connect線下單獨部署時，設計的很不錯了，但作爲一個雲服務提供時，還是存在了不少的問題，主要體現在以下幾點：
- 與雲服務的集成度不好：雲廠商有不少閉源產品，對於開源產品的雲託管版也會有訪問控制等問題。
- 佔用Kafka集羣資源：每個connector任務都需要三個內置元信息topic，佔用雲產品資源，對於元信息topic的誤操作也會導致任務異常。
- 運維管控接口和監控簡單：管控接口沒法控制運行資源粒度，監控缺少connector任務維度的指標。
- 與雲原生架構結合不好：架構初始設計並非雲原生，任務之間隔離度不夠，負載均衡算法簡單，沒有動態自平衡能力。
基於Kafka connect部署在雲上的種種問題，消息隊列Kafka團隊在兼容原生kafka connect框架的前提下，以雲原生的方式重新實現了Kafka connect模塊。
阿里雲消息隊列 Kafka Connect 解決方案
阿里雲消息隊列Kafka Connect框架介紹
架構設計將控制面和運行面分開，通過數據庫和Etcd進行任務分發和模塊通信。底層運行環境採用K8S集羣，更好的控制了資源的粒度和隔離程度，整體架構圖如下：
該架構在很好的解決了Apache Kafka Connect模塊在雲上遇到的問題：
- 與雲服務的對接：運行環境部署時默認網絡打通，運行面打通了訪問控制模塊；
- 佔用Kafka集羣資源：元信息採用數據庫和Etcd存儲，不佔用Kafka topic資源；
- 運維管控接口增強：增強了資源層面的管控Api，可以精細化的控制每個任務的運行資源；
- 監控指標增強：任務維度全鏈路運行時metrics收集，監控數據從流入到流出的不同階段的運行情況，出現問題是及時定位問題；
- 雲原生架構設計：控制面統籌全局資源，實時監測集羣負載，並能夠自動完成負載均衡，失敗重啓，異常漂移等運維操作；
阿里雲Kafka Connect介紹
阿里雲消息隊列Kafka已經支持的Connector類型如下：
涵蓋了數據庫，數據倉庫，數據檢索和報表，告警系統，備份需求這些主流的使用場景。
根據不同場景的實際需求，阿里雲消息隊列Kafka Connect主要兩種實現方式：
1. 通過擴展Kafka Connect框架，完成外部系統與Kafka的直接對接。
2. 對於需要數據處理的任務類型，通過Kafka->函數計算（下簡稱fc）->外部系統的，在fc上可以靈活的定製化處理邏輯。
具體connect的實現方式如下：
數據庫
數據庫之間備份一般不會走kafka，msyql->kafka一般都是爲了將數據分發給下游訂閱，在mysql數據有變更時作出告警或這其他響應，鏈路mysql->kafka->訂閱程序->告警/變更其他系統。
數據倉庫
數據倉庫阿里雲上常用的是maxCompute，任務特點是吞吐量大，也有數據清洗需求，一般流程爲kafka->maxCompute，然後maxCompute內部任務進行數據轉換。也可以在入maxCompute之前進行數據清洗，鏈路一般爲kafka->flink->maxCompute。對於數據轉換簡單或者數據量小的任務，可以使用函數計算替換flink，鏈路爲kafka->fc->maxCompute。
數據檢索和報表
通用的數據檢索和報表一般通過es，數據傳入es前需要做清洗處理，適合的路徑kafka->flink->es/kafka->fc->es。
告警系統
告警系統中使用kafka一般流程 前置模塊->kafka->訂閱程序->告警模塊，這種最好的方式是 前置模塊->kafka->fc->告警。
備份需求
有些數據可能需要定期歸檔，做長期保存，oss是一個不錯的介質，這種場景一般只需要保存原屬數據，所以好的方式可能是kafka->oss。如果數據需要處理，可以通過Kafka->fc->oss鏈路。
阿里雲消息隊列 Kafka 生態規劃
消息隊列Kafka當前支持的connect都採用自研新架構獨立開發，對於主流的使用場景已經有了不錯的覆蓋，但同時也可以看到，Kafka生態發展非常迅猛，Kafka的使用場景也越來越多，開源Kafka connect也在不斷的發展，下一步消息隊列Kafka會對接開源Kafka connect，讓開源Kakfa connect可以無需修改，無縫的運行在自研的架構上。
總結
Kafka在互聯網架構中已經佔據了重要的位置，同時也在積極往上下游拓展，除了Kafka connect，還有Kafka Streams，Ksql，Kafka Rest Proxy等模塊也在不斷完善和成熟，相信在後續的發展中，Kafka在軟件架構中會扮演越來越多的重要角色。
作者：塵輝
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