[大数据]简单谈谈对云原生领域MQ组件kafka的理解

1. 定义：

kafka具备大吞吐量，内置分区，可以进行数据备份，同时具备数据容错性的消息系统。

kafka主要特点体现如下：

1. Kafka可以完成在线或者离线数据消费，所谓离线数据消费实际上就是kafka将消息数据保留在磁盘上。
2. kafka会做数据备份，防止节点宕机从而导致数据丢失。
3. 和spark产品的整合性非常好，可以完成实时的流式大数据分析
4. 理论上，kafka的节点可以无限扩容

2. 消息系统：

定义

1. 将数据从一个应用程序传递到另一个应用程序，通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
2. 分布式系统利用消息系统，在多应用之间进行高效、稳定、安全的数据传递。
3. 应用场景有跨系统数据传递、高并发流量削峰、数据异步处理。

两种消息模式：

1. 点对点：若干个生产和消费者，处理队列当中的数据，一旦该数据被消费，则从队列当中被移除。（多线程：生产消费者模型）
2. 发布-订阅：消息是被保留在主题当中，消费者一个消费一个或者若干个主题当中的消息

3. kafka的一些概念

1. 术语：

2. 发布和订阅的流程

1. 生产者向topic当中提交消息，Brokers将topic当中的数据在对应的分区当中依次保存；
2. 消费者向Brokers请求获取消息，Brokers向消费者提供偏移量，消费者根据偏移量要求获取消息。
3. 消费者排队的前提，消费者数量大于分区数量
4. 同一个消费者组内的消息不会重复消费。

3. 生产者：

主要是消息提供者，根据业务需要往指定的topic推消息，一般也俗称为消息的上游。

4. 消费者：

1. 要指定消费者的分组：默认情况下，分组是test
2. 消费者可以同时消费若干个topic：
   1. 消息是已key-value格式进行发送
   2. 每个key如果重复发送，其偏移量会递增
   3. 新key的偏移量从0开始
3. 消费者要放在一个独立的线程当中，才能始终处于消费状态
4. Spring是没有办法直接给线程当中进行依赖注入的
5. 消费者的线程如果要通知其他的任务执行，需要从Spring的bean当中获取相关的业务对象

5. kafka写消息的路由策略

1. 如果指定分区：直接使用分区进行路由
2. 指定了key，但是没有指定分区，那么会对key进行hash运算，通过运算的值得到一个分区
3. 如果都没指定，那么会轮询写入一个分区

6. kafka写硬盘：

1. 传统写硬盘是随机写
2. kafka是顺序写硬盘，是随机写硬盘速度的6000倍
3. 写数据的流程
   1. 首先找到leader
   2. 将消息写入leader的日志文件
   3. Followers(包含ISR中的成员，也包含不在ISR中的成员)会同步leader当中的消息，同步完以后会向leader发送一个ACK确认。
   4. leader在接收到isr所有成员的ACK确认后，正式提交commit保存

7. kafka的消息安全策略：

1. 默认是保证一定成功（同步）
2. 不重复发送，不保证成功（异步）

8. kafka的备份：

1. 备份是由分区来创建的
2. 一个分区有1个leader和0-n个follower，只要leader不宕机，所有的follower都宕机了也不影响读写。follower只负责数据备份，不负责数据读写。

9. Kafka的isr：

1. 同步备份：保证isr集合当中至少存活一个，如果leader不挂，正常提供服务，如果leader挂了，重新选leader然后提供服务；每个分区都有自己的isr
   1. 备份的算法：
   1. 分区：分区编号，取余代理数量 （p_i mod b_num）
   2. 备份：分区编号 + 备份编号之和， 取余 代理数量（p_i+r_j） mod b_num
2. 判定存活：配置延时replica.log.max.messages，replica.log.time.max.ms来判定是否宕机
3. kafka如何解决zookeeper的压力的
   1. Kafka有容器机制
   2. 每一个代理会创建一个新的容器
   3. 容器负责维护leader的读写，和选举
4. leader是在zk上竞争创建节点来获取leader资格，如果leader宕机，选举策略是所有的follower（ISR当中保存的成员）重新竞争创建节点，获取leader资格；容器会记录新的leader，并保持
5. 如果所有的ISR成员都死亡：
   1. 等待ISR成员任意一个苏醒，但是这个过程是不可控的
   2. 默认：只要有一个不是isr的成员存活，把这个作为新的leader。但是并不能保证这个成员是否数据和原本leader数据一致。

10. kafka的数据保存：

1. Kafka的日志分为两种，一种是运行日志；还有一种是用于保存消息的日志；
2. 一个分区对应日志当中的一个目录
   1. 索引文件
   2. 数据文件
      1. 数据长度
      2. 数据类型
      3. 时间戳
      4. 偏移量
      5. Key
      6. Value
      7. 头信息
   3. 数据保留策略
      1. 时间：
      2. 大小：
      3. 注意：清理数据对kafka的读写没有任何影响
      4. Kafka是在硬盘磁道上进行顺序读写，所以性能和文件大小没有任何关系

11. topic的创建和删除流程：

1. 创建topic，是首先获取代理的ids，然后将这些ids组成一个isr，作为一个新的容器
2. 删除topic：
   1. 默认情况下delete.topic.enable=false；也就是被删除的节点会被移入zk的这个节点/admin/delete_topics
   2. 要彻底删除
   1. delete.topic.enable=true：一旦删除，容器会清空在/admin/delete_topics节点上的监听
   2. auto.create.topics.enable=false：自动创建主题，如果他为true，那么只要还有一个用户在往这个主题当中写消息，这个主题就不会真正被删除。即便是你已经删了，他依然还会创建一个出来。