扩展、可靠性、异步通信和高吞吐率等特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统都支持与Kafka集成，其中Spark
Streaming作为后端流引擎配合Kafka作为前端消息系统正成为当前流处理系统的主流架构之一。
然而，当下越来越多的安全漏
洞、数据泄露等问题的爆发，安全正成为系统选型不得不考虑的问题，Kafka由于其安全机制的匮乏，也导致其在数据敏感行业的部署存在严重的安全隐患。本
文将围绕Kafka，先介绍其整体架构和关键概念，再深入分析其架构之中存在的安全问题，最后分享下Transwarp在Kafka安全性上所做的工作及
其使用方法。
Kafka架构与安全
首先，我们来了解下有关Kafka的几个基本概念：
Topic：Kafka把接收的消息按种类划分，每个种类都称之为Topic，由唯一的Topic Name标识。
Producer：向Topic发布消息的进程称为Producer。
Consumer：从Topic订阅消息的进程称为Consumer。
Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为Broker。
Kafka的整体架构如下图所示，典型的Kafka集群包含一组发布消息的Producer，一组管理Topic的Broker，和一组订阅消息的
Consumer。Topic可以有多个分区，每个分区只存储于一个Broker。Producer可以按照一定的策略将消息划分给指定的分区，如简单的
轮询各个分区或者按照特定字段的Hash值指定分区。Broker需要通过ZooKeeper记录集群的所有Broker、选举分区的Leader，记录
Consumer的消费消息的偏移量，以及在Consumer Group发生变化时进行relalance.
Broker接收和发送消息是被动的：由Producer主动发送消息，Consumer主动拉取消息。
然而，分析Kafka框架，我们会发现以下严重的安全问题：
网络中的任何一台主机，都可以通过启动Broker进程而加入Kafka集群，能够接收Producer的消息，能够篡改消息并发送给Consumer。
网络中的任何一台主机，都可以启动恶意的Producer/Consumer连接到Broker，发送非法消息或拉取隐私消息数据。
Broker不支持连接到启用Kerberos认证的ZooKeeper集群，没有对存放在ZooKeeper上的数据设置权限。任意用户都能够直接访问ZooKeeper集群，对这些数据进行修改或删除。
Kafka中的Topic不支持设置访问控制列表，任意连接到Kafka集群的Consumer(或Producer)都能对任意Topic读取(或发送)消息。
随着Kafka应用场景越来越广泛，特别是一些数据隐私程度较高的领域(如道路交通的视频监控)，上述安全问题的存在犹如一颗定时炸弹，一旦内网被黑客
入侵或者内部出现恶意用户，所有的隐私数据(如车辆出行记录)都能够轻易地被窃取，而无需攻破Broker所在的服务器。
Kafka安全设计
基于上述分析，Transwarp从以下两个方面增强Kafka的安全性：
身份认证(Authentication)：设计并实现了基于Kerberos和基于IP的两种身份认证机制。前者为强身份认证，相比于后者具有更好的安全性，后者适用于IP地址可信的网络环境，相比于前者部署更为简便。
权限控制(Authorization)：设计并实现了Topic级别的权限模型。Topic的权限分为READ(从Topic拉取数据)、WRITE(向Topic中生产数据)、CREATE(创建Topic)和DELETE(删除Topic)。
Broker启动时，需要使用配置文件中的身份和密钥文件向KDC(Kerberos服务器)认证，认证通过则加入Kafka集群，否则报错退出。
Producer(或Consumer)启动后需要经过如下步骤与Broker建立安全的Socket连接：
Producer向KDC认证身份，通过则得到TGT(票证请求票证)，否则报错退出
Producer使用TGT向KDC请求Kafka服务，KDC验证TGT并向Producer返回SessionKey(会话密钥)和ServiceTicket(服务票证)
Producer
使用SessionKey和ServiceTicket与Broker建立连接，Broker使用自身的密钥解密ServiceTicket，获得与
Producer通信的SessionKey，然后使用SessionKey验证Producer的身份，通过则建立连接，否则拒绝连接。
ZooKeeper需要启用Kerberos认证模式，保证Broker或Consumer与其的连接是安全的。
Topic的访问控制列表(ACL)存储于ZooKeeper中，存储节点的路径为/acl/
节点数据为R(ead)、W(rite)、C(reate)、D(elete)权限的集合，如/acl/transaction/jack节点的数据为
RW，则表示用户jack能够对transaction这个topic进行读和写。
另外，kafka为特权用户，只有kafka用户能够赋予/取消权限。因此，ACL相关的ZooKeeper节点权限为kafka具有所有权限，其他用户不具有任何权限。
构建安全的Kafka服务
首先，我们为Broker启用Kerberos认证模式，配置文件为/etc/kafka/conf/server.properties，安全相关的参数如下所示：
其中，authentication参数表示认证模式，可选配置项为simple, kerberos和ipaddress，默认为simple。当认证模式为kerberos时，需要额外配置账户属性principal和对应的密钥文件路径keytab.
认证模式为ipaddress时，Producer和Consumer创建时不需要做任何改变。而认证模式为kerberos时，需要预先创建好相应的principal和keytab，并使用API进行登录，样例代码如下所示：
public class SecureProducer extends Thread {
private final kafka.javaapi.producer.Producer
private final String topic;
private final Properties props = new Properties();
public SecureProducer(String topic) {
AuthenticationManager.setAuthMethod("kerberos");
AuthenticationManager.login("producer1", "/etc/producer1.keytab");
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
props.put("metadata.broker.list",
"172.16.1.190:9092,172.16.1.192:9092,172.16.1.193:9092");
// Use random partitioner. Don't need the key type. Just set it to Integer.
// The message is of type String.
producer = new kafka.javaapi.producer.Producer
new ProducerConfig(props));
this.topic = topic;
}
