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#说在前面
当你在Youtube排队下载Trap的beats、当你在网易云音乐排队下载TeamWang的Music Album，甚至当你在星巴克排队Coffee，这一系列的场景潜移默化的会把你拉进消息队列(MQ)的世界，与此同时，消息队列中以Kafka为代表，秉承着先进先出(FIFO)的原则，正在悄悄帮你"消费"。也就是说，当你正在排队，突然快递小哥给你打电话，告诉正在你公司等你收快递，此时尴尬的一批，好不容易快排到自己为了展示自己的高素质选择暂时离开，等拿到快递再回来的时候，原先的位置早就过号，So不得不重新排队，也就是说之前排在你后面的小姐姐们都已经买到了自己钟爱的咖啡(已在消息队列中被消费掉)。
如果对消息队列还是不够了解，请回忆UP楠哥之前唠过一篇文章《就因为是一只“兔子”？受宠爱的RabbitMQ》
，这篇文章已经较为详细的描述了消息队列的原理&工作方式；从那时起，消息队列MQ的话题已然开始，消息队列的核心就是"消费"；今天再唠一唠爱“消费”的Kafka。
#什么是Kafka
Kafka最初是由Linkedin公司开发的，使用Scala语言编写的，一个分布式、多分区、多副本、多订阅者的消息系统。他通常用于异常及运行日志、搜索日志、用户行为日志、监控日志、访问日志等日志系统的搭建。
Kafka目前支持多种客户端语言：Java，python，C++，php，.net等等。(Confluent.Net,LibrdKafka)
Kafka是一个分布式的发布订阅模式的消息系统，可以处理大量的数据，Kafka适合离线和在线计算，Kafka的消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。Kafka依赖Zookeeper分布式同步服务。
Kafka能与Storm、Spark、Flink、Flume等非常好的集成，用于实时流式数据分析处理。
#Why Kafka
为啥要用Kafka呢 ，Kafka的应用场景包含如下：
○ 异步通信
○ 应用系统解耦
耦合性高：不易维护，牵一发而动全身。
○ 流量削峰
大部分网站系统在大部分时间的流量比较稳定。但是在搞活动，比如开篇提到的大家都在星巴克排队抢购、秒杀的时候，流量瞬间暴涨，对系统造成了巨大的压力。如果按照流量峰值配置相应的资源，无疑是巨大的浪费。我们将流量存储在消息系统中，根据消费者能力去处理业务高峰，缓解瓶颈压力，就能起到流量削峰的作用。
○ 系统扩展
基于发布订阅的特性，对于同一个消息，可以扩展不同的处理程序用于支持不同的业务需求。
#Kafka优势
○ 高性能
Kafka对于发布-订阅信息具有非常高的吞吐量，即使存储了TB级别的消息，他也保持稳定的性能。
○ 高可用
Kafka是分布式的，并且拥有分区机制，复制备份机制使得Kafka容错能力大大提升。
○ 可扩展性
Kafka消息系统动态缩放，无需停机。
○ 消息持久化
大部分MQ都是走的发送-缓存-消费-删除的路线，消息在消息队列中存储的时间很短，被消费之后，消息就被删除。
然而很多时候，我们需要多个程序不同时间、不同业务场景下对消息进行多次消费，以满足我们业务需求。所以，Kafka的消息持久化特性就显得尤为突出。
#Kafka整体架构
如图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer,Broker,Consumer.
Producer发布（push）消息到Broker（消息存储代理），消费者（也是客户端程序）从broker获取数（poll），然后完成一些列对数据的处理操作。
多个Broker协同合作，Producer和Consumer部署在各个业务逻辑中被频繁调用，三者通过Zookeeper协调管理者请求和转发，这样就组成了分布式的发布订阅消息系统。
Zookeeer在kafka中的作用：
1、Broker和Topic等meta信息都存储在Zookeeper中。
2、Consumer的Offset信息也存储在Zookeeper中。
3、Borkder和Consumer以及Topic之间的订阅关系，也是存在Zookeeper中。
#Kafka相关概念
##Broker（消息代理）
一个单独的KafkaServer就是一个Broker，Broder的主要作用就是用于接受Producer发送过来的消息，并保存到磁盘上。同时用于接受Consumer的连接，拉取消息进行消费。
##Topic(消息主题）
Topic用于存储消息的逻辑概念，可以看做是一组消息集合。每个Topic可以有多个Producer向其中推送消息，也可以任意多个消费者消费其中的数据。
##Partition（主题分区）
Parition是物理上的概念，每个Topic可以划分为多个Partitiion，同一个Topic的不同Partiiton存储的消息是不同的。每个Partition可以拥有多个副本，用以实现消息的冗余备份。
##Producer（生产者）
发布消息到Kafka broker。
##Consumer（消费者）
消息消费者，从Kafka broker读取消息。
##Consumer Group（消费者组）
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）。
##Replication和ISR
Kafka的高可靠性来源于健壮的副本机制。Kafka副本是针对Topic和Parition而言的。
可以通过kafka/config/server.propertities配置文件中的default.replication.refactor参数来设置当前topic-patition所拥有的副本数量。
##Consumer如何消费
当一个Consumer和Consumer Group初始化时，每个分区的Consumer一般会从最早或者最近的数据开始读，然后再从每个分区依次把消息读取出来。消费者消费过程中，消费者会自动（或手动）提交已经成功处理的消息偏移量。
当一个分区被重新分配给组中的另一个消费者时，这个消费者会从上一个消费者最后一次提交的偏移量处开始读。保证消息被顺序消费。
#写在最后
生活的每一个细节都会成为与你工作相关联的素材，生活工作中，缺的不是素材，缺的是善于发现真善美的眼睛！IT中的PAAS技术&大数据技术中非常重要的消息队列，我们要学会好好使用，像Redis、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等，都是消息队列精英，擅长“消费”！
