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LinkedIn 的Kafka 生态

Apache Kafka 是一个高度可扩展的消息系统，在LinkedIn 的中心数据管道中扮演着关键角色。LinkedIn 早在2010年就开发了Kafka，现在每天在1400个节点上处理超过1.4万亿条消息。Kafka 的高稳定性和低延迟，使我们能够使用Kafka 支撑LinkedIn 的许多新的关键任务用例，包括在 Espresso 中使用基于Kafka 的副本取代MySQL 副本， Venice 以及支撑下一代的 Databus （正在开发中）。

随着Kafka 的使用率持续的快速增长，我们必须尽可能的解决一些重大问题，所以我们围绕Kafka 开发了一个完整的生态系统。本文中，我会总结我们的一些解决方案，能够对正在使用Kafka 的人有一些帮助，并强调几个活动预告，能让你学到更多。

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LinkedIn 的Kafka 生态

上图并不能完全反映LinkedIn 的各种数据管道和拓扑结构，但足以说明LinkedIn 的Kafka 部署的关键部分，以及他们是怎样相互作用。

Kafka 核心服务

Kafka 代理者

我们在每个数据中心，为了不同的目的运行了多个Kafka 代理者集群。在目前的开发环境中，有将近1400个代理者每周接收超过2PB 的数据。通常大约每个季度我们会复制Apache Kafka 的主干，裁剪出一个新的内部发行版。

Kafka 镜像制造者

镜像制造者让我们可以通过从源集群消费，然后生产到目的集群来制造副本。有许多镜像管道同时运行在数据中心内和跨数据中心。 Todd Palino 的文章总结了我们怎样使用它来方便Kafka的不同组成。

模式注册中心

在LinkedIn，我们使用标准化的 Avro 作为我们数据管道的通用语言。所以每个生产者编码Avro 数据，注册Avro 模式到模式注册中心，并在每条序列化的消息中内置一个模式ID。消费者为了反序列化Avro 消息，从模式注册中心服务获取ID 对应的模式。虽然有多个模式注册中心实例跨越我们的数据中心，但有一个单一的（已复制）包含这些模式的数据库支持。

Kafka REST 代理

Kafka REST 是一个为非Java 客户端提供的HTTP 代理。我们的大多数Kafka 集群都有一个关联的REST 代理。Kafka REST也可以作为一个官方服务用于主题上的管理操作。

Nuage

Kafka 在大部分情况下是自助服务的：用户定义自己的事件模式，然后开始生产数据到主题中；Kafka 代理者使用默认配置和分区数自动创建主题；最后，任何一个消费者可以消费主题，使得Kafka 完全的开放访问。

随着Kafka 的使用率上升和新用例出现，在上述方式中显然存在很多限制。首先，一些主题需要定制配置，对Kafka SREs 有特殊的要求；其次，对于大多数用户，很难发现和检查自己主题的元数据（例如，比特率、审计完整性、模式历史等）；最后，随着Kafka 加入各种各样的安全特性，一些主题所有者可能想要限制访问他们的主题，并且自己管理ACLs。

在LinkedIn， Nuage 作为在线数据基础设施资源的自助服务入口，我们最近和Nuage 团队一起工作，为Nuage 添加内置的Kafka 支持。这为用户管理自己的主题和关联元数据提供了便利。Nuage 委托CRUD 操作给Kafka REST，这样抽象了Kafka 管理工具的细微差别。

库

LiKafka 客户端库

LiKafka 生产者封装了开源的生产者，同样做了模式注册、Avro 编码、审计，并且支持大消息。审计事件计算10分钟内发送给每个主题的事件数。同样地，它的消费者封装了开源的消费者，并做了模式查找、Avro 解码和审计。

Kafka 推送作业

Kafka 推送作业用来从Hadoop 运送压缩数据到Kafka 中给在线服务消费。推送作业运行在我们的CORP 环境的Hadoop 集群中，生产数据到CORP 数据部署Kafka 集群中。一个镜像制造者复制这些数据到PROD 数据部署集群中。

Gobblin

Gobblin 是LinkedIn 的新集成框架，替代 Camus 。它本质上是一个大型的Hadoop 作业，用来复制Kafka 中的所有数据到Hadoop 中进行离线处理。

监控服务

Kafka 监控

这是一个持续运行的用于Kafka 部署的测试集，用来验证新版本和监控目前的部署。目前我们监控基本但是重要的指标，比如端到端延时和数据丢失。未来我们想使用这个框架在测试集群中持续测试管理操作（比如分区再分配）的正确性，甚至利用错误注入框架，比如 Simoorg ，来确保我们即使在许多故障的情况下也能够满足可用性SALs。

Kafka 审计

在我们的审计跟踪基础设施中，有两个关键组件：

Kafka 审计服务，消费并重新计算Kafka 集群中的所有数据，然后发送类似的审计事件到跟踪的生产者。这允许我们使Kafka 集群生产者计算的数量保持一致，并发现是否有数据丢失。
Kafka 审计验证服务，持续监控数据完整性，并提供一个可视化的审计跟踪的用户界面。这个服务消费并插入审计事件到审计数据库中，当数据延迟或者丢失时发出警告。我们使用审计数据库来调查发生的警告，并精确定位数据在哪丢失。

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LinkedIn 的Kafka 生态

Burrow

Burrow 是一个优雅的解决监控Kafka 消费者健康这个棘手问题的方案，为消费者状态提供了一个完整的视图。它提供一个不需要指定阈值的消费者延迟检测服务，监控主题－分区粒度的所有消费者的提交偏移，并计算需要的消费者状态。

LinkedIn 的流处理

Samza 是LinkedIn 的流处理平台，让用户尽快的启动他们的流处理作业并在生产环境中运行。流处理领域一直很活跃，有许多类似的开源项目。不像其他的流处理系统专注于广泛的功能集，我们专注于让Samza可靠、高性能和可扩展。现在我们在很多生产环境中运行，所以我们可以将注意力转向扩大功能集。早先的博客文章深入研究了我们的生产环境场景，围绕相关性、分析、站点监控、安全等，以及我们正在研究的大量新功能。

活动预告

如果你有兴趣学习更多关于我们的Kafka 生态系统，我们怎样部署以及故障排除，我们的最新特性／用例，我们邀请你参加这些即将到来的演讲：

4.26：利用Kafka 进行Espresso 数据库复制 @ Kafka summit ：Espresso 是LinkedIn 的分布式文档存储，装载一些我们最重要的成员数据。 Tom Quiggle 将介绍为什么Espresso 从MySQL 的内置复制机制转向Kafka，以及Espresso 如何利用Kafka 作为复制流－一个测试Kafka 稳定性和可用性保证的用例。
4.26：更多数据中心，更多问题 @ Kafka summit ： Todd Palino 将讨论多数据中心和多层Kafka 集群的基本架构，和如何监控整个生态系统的实用技巧。
4.26： 2015年的LinkedIn 噩梦 @ Kafka summit ： Joel Koshy 将深入2015年LinkedIn 在Kafka 生产环境上遇到的一些最困难和最重要的的问题。演讲会重温每一个故障和它的影响，以及检测、调查和修复的方法。
5.10：构建自助服务的Kafka 系统 @ Apache: Big Data ： Joel Koshy 将深入研究通过把安全、配额、RESTful API、和Nuage 整合到一起，让Kafka 成为一个真正的多租户服务。
5.9：扩展流处理应用背后的秘密 @ Apache: Big Data ： Navina Ramesh 讲描述Apache Samza 状态管理和容错的方法，并讨论如何有效的扩展无状态流处理应用。
6.28-30：Lambda-less 的流处理 @ Scale in LinkedIn @ Hadoop Summit ： Yi Pan 和 Kartik Paramasivam 将通过在LinkedIn 实际使用的概述，突出Samza 作为实时流处理平台的主要优势。

我们希望在那里见到你！

感谢杜小芳对本文的审校。

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原文 http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-ecology-of-linkedin

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