一，kafka简介
Kafka 是一种分布式的，基于发布 / 订阅的消息系统。主要设计目标如下：
- 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力，即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
- 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输。
- 支持 Kafka Server 间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个 Partition 内的消息顺序传输。
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
- Scale out：支持在线水平扩展。
kafka的使用
- 异步通信：很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
- 解耦：在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
- 削峰：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
- 顺序保证：在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性。
二，kafka架构
- Broker：Kafka 集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为 broker。
- Topic：每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别，这个类别被称为 Topic。（物理上不同 Topic 的消息分开存储，逻辑上一个 Topic 的消息虽然保存于一个或多个 broker 上但用户只需指定消息的 Topic 即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）。
- Partition：物理上的概念，每个 Topic 包含一个或多个 Partition。
- Producer：负责发布消息到 Kafka broker。
- Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 读取消息的客户端。
- Consumer Group：每个 Consumer 属于一个特定的 Consumer Group（可为每个 Consumer 指定 group name，若不指定 group name 则属于默认的 group）。
如上图所示，一个典型的 Kafka 集群中包含若干 Producer，若干 broker（Kafka 支持水平扩展，一般 broker 数量越多，集群吞吐率越高），若干 Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。
Kafka 通过 Zookeeper 管理集群配置，选举 leader，以及在 Consumer Group 发生变化时进行 rebalance。
Producer 使用 push 将消息发布到 broker，Consumer 使用 pull 模式从 broker 订阅并消费消息。
三，Topic and Partition
Kafka 中的消息以Topic为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的Topic（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个Topic），而消费者负责订阅Topic并进行消费。
Topic是一个逻辑上的概念，它可以细分为多个Partition，一个Partition只属于单个Topic。同一Topic下的不同Partition包含的消息是不同的，Partition在存储层面可以看作一个可追加的日志（Log）文件，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。
offset 是消息在Partition中的唯一标识，Kafka 通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过 offset 并不跨越分区，也就是说，Kafka 保证的是分区有序而不是主题有序。
如上图所示，Topic 中有4个分区，消息被顺序追加到每个分区日志文件的尾部。Kafka 中的分区可以分布在不同的服务器（broker）上，也就是说，一个 Topic 可以横跨多个 broker，以此来提供比单个 broker 更强大的性能。
每一条消息被发送到 broker 之前，会根据分区规则选择存储到哪个具体的分区。如果分区规则设定得合理，所有的消息都可以均匀地分配到不同的分区中。如果一个主题只对应一个文件，那么这个文件所在的机器I/O将会成为这个主题的性能瓶颈，而分区解决了这个问题。在创建主题的时候可以通过指定的参数来设置分区的个数，当然也可以在主题创建完成之后去修改分区的数量，通过增加分区的数量可以实现水平扩展。
Kafka 为分区引入了多副本（Replica）机制，通过增加副本数量可以提升容灾能力。
同一分区的不同副本中保存的是相同的消息（在同一时刻，副本之间并非完全一样），副本之间是“一主多从”的关系，其中 leader 副本负责处理读写请求，follower 副本只负责与 leader 副本的消息同步。副本处于不同的 broker 中，当 leader 副本出现故障时，从 follower 副本中重新选举新的 leader 副本对外提供服务。Kafka 通过多副本机制实现了故障的自动转移，当 Kafka 集群中某个 broker 失效时仍然能保证服务可用。
四，producer
Producer 发送消息到 broker 时，会根据 Paritition 机制选择将其存储到哪一个 Partition。如果 Partition 机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的 Partition 里，这样就实现了负载均衡。如果一个 Topic 对应一个文件，那这个文件所在的机器 I/O 将会成为这个 Topic 的性能瓶颈，而有了 Partition 后，不同的消息可以并行写入不同 broker 的不同 Partition 里，极大的提高了吞吐率。
在发送一条消息时，可以指定这条消息的 key，Producer 根据这个 key 和 Partition 机制来判断应该将这条消息发送到哪个 Parition。
producer的ack机制
Kafka的Ack机制指producer的消息发送确认机制，其影响kafka集群的吞吐量和消息可靠性。
- Ack=0，相当于异步发送，意味着producer不等待broker同步完成，消息发送完毕继续发送下一批信息。提供了最低延迟，但持久性最弱，当服务器发生故障时很可能发生数据丢失。如果leader死亡，producer继续发送消息，broker接收不到数据就会造成数据丢失。
- Ack=1，producer要等待leader成功收到消息并确认，才发送下一条message。提供较低的延迟性以及较好的持久性。但是如果partition下的leader死亡，而follower尚未复制数据，数据就会丢失。
- Ack=-1，leader收到所有消息，且follower同步完数据，才发送下一条数据。延迟性最差，持久性最好（即可靠性最好）。
以上三种参数设置性能递减，可靠性递增。
Ack默认值为1，此时吞吐量与可靠性折中。实际生产中可以根据实际需求进行调整。
五，consumer
1，consumer group
同一 Topic 的一条消息只能被同一个 Consumer Group 内的一个 Consumer 消费，但多个 Consumer Group 可同时消费这一消息。
这是 Kafka 用来实现一个 Topic 消息的广播（发给所有的 Consumer）和单播（发给某一个 Consumer）的手段。一个 Topic 可以对应多个 Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个 Consumer 有一个独立的 Group 就可以了。要实现单播只要所有的 Consumer 在同一个 Group 里。用 Consumer Group 还可以将 Consumer 进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的 Topic。
2，pull and push
作为一个消息系统，Kafka 遵循了传统的方式，选择由 Producer 向 broker push 消息并由 Consumer 从 broker pull 消息。
push 模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。push 模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 Consumer 来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而 pull 模式则可以根据 Consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。
对于 Kafka 而言，pull 模式更合适。pull 模式可简化 broker 的设计，Consumer 可自主控制消费消息的速率，同时 Consumer 可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
六，消息存储结构
如果分区规则设置得合理，那么所有的消息可以均匀地分布到不同的分区中，这样就可以实现水平扩展。不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。为了防止 Log 过大，Kafka 又引入了日志分段（LogSegment）的概念，将 Log 切分为多个 LogSegment，相当于一个巨型文件被平均分配为多个相对较小的文件，这样也便于消息的维护和清理。
事实上，Log 和 LogSegment 也不是纯粹物理意义上的概念，Log 在物理上只以文件夹的形式存储，而每个 LogSegment 对应于磁盘上的一个日志文件和两个索引文件，以及可能的其他文件（比如以“.txnindex”为后缀的事务索引文件）。下图描绘了主题、分区、副本、Log 以及 LogSegment 之间的关系。
每一个topic-paration对应一个文件夹，举个例子:
kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 4 --topic topic-bobo
创建"topic-bobo"的主题，此主题中具有4个分区，那么在实际物理存储上表现为“topic-bobo-0”、“topic-bobo-1”、“topic-bobo-2”、“topic-bobo-3”这4个文件夹：
向 Log 中追加消息时是顺序写入的，只有最后一个 LogSegment 才能执行写入操作，在此之前所有的 LogSegment 都不能写入数据。为了方便描述，我们将最后一个 LogSegment 称为“activeSegment”，即表示当前活跃的日志分段。随着消息的不断写入，当 activeSegment 满足一定的条件时，就需要创建新的 activeSegment，之后追加的消息将写入新的 activeSegment。
为了便于消息的检索，每个 LogSegment 中的日志文件（以“.log”为文件后缀）都有对应的两个索引文件：偏移量索引文件（以“.index”为文件后缀）和时间戳索引文件（以“.timeindex”为文件后缀）。每个 LogSegment 都有一个基准偏移量 baseOffset，用来表示当前 LogSegment 中第一条消息的 offset。偏移量是一个64位的长整型数，日志文件和两个索引文件都是根据基准偏移量（baseOffset）命名的，名称固定为20位数字，没有达到的位数则用0填充。比如第一个 LogSegment 的基准偏移量为0，对应的日志文件为00000000000000000000.log。
注意每个 LogSegment 中不只包含“.log”、“.index”、“.timeindex”这3种文件，还可能包含“.deleted”、“.cleaned”、“.swap”等临时文件，以及可能的“.snapshot”、“.txnindex”、“leader-epoch-checkpoint”等文件。