kafka原理篇
消息队列分类
点对点
消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：
- 消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。
- Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
发布/订阅
消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。
kafka介绍
kafka是一个分布式的、分区的、多副本的、多订阅者的日志系统（分布式消息队列）。可同时支持点对点模式的消息队列和发布/订阅模式的消息队列。
kafka架构说明
kafka角色术语：
- Broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成
- Topic：消息队列，不同的消息会被发送至不同的队列当中
- Producer：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端
- Consumer：消息消费者，从kafka broker取消息的客户端
- Consumer Group（CG）：这是kafka用于实现一个topic消息广播（发给所有的consumer）和单播（发给某一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG，topic的每一条消息都会发送给每个CG，但CG只会把消息发送给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要将每个consumer配置一个独立的CG即可。而要实现单播则只要将所有的consumer放至同一个CG即可。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要producer多次发送消息到不同的topic
- Partition：Partition是物理上的概念。为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)。kafka只保证按一个partition的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体顺序
- Offset：kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找2049的位置，只要找到2048.kafka文件即可。第一个位置为00000000000.kafka
kafka特性：
- 提供数据持久化，消息顺序写入磁盘，提升机械盘的读写性能
- 高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息
- 通过多副本的方式防止消息丢失
- 支持消息的同步和异步发送
- 消费状态保存在客户端
- 数据迁移、扩容对用户透明
- 定期删除机制，支持设定partitions的segment file保留时间。
kafka支持消息持久化存储，持久化数据保存在kafka的日志文件中，在生产者生产消息后，kafka不会直接把消息传递给消费者，而是先要在broker中进行存储，为了减少磁盘的写入次数，broker会将消息暂时缓存起来，当消息的个数或尺寸、大小达到一定阈值时，再统一写到磁盘上。通过这种方式以提高kafka的执行效率，并减少磁盘IO的调用次数。kafka中的每条消息写到partition中，是顺序写入磁盘的，这可进一步保证写入效率。
Topic与Partition的关系
Kafka中的topic是以partition的形式存放的，每个topic都可以设置它的partition数量，推荐partition的数量要大于同时运行的consumer的数量，也建议partition的数量大于集群broker的数量，这样消息数据就可以均匀的分布在各个broker中。
在存储结构上，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个partition的所有消息和索引文件。parition命名规则为topic名称+序号，每一个partition序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
每个partition中有多个大小相等的segment数据文件，每个segment的大小是相同的，但每个消息的大小可能不同，因此segment数据文件中消息的数量可能不相等。segement数据文件有两部分组成，分别为index file和data file，此两个文件是一一对应，对成出现，后缀分别为".index"和".log"。
每个patition有自己的replica，每个replica分布在不同的broker节点上，多个partition需要选举出leader partition，leader负责读写，并由zk负责fil over。
一个Topic配置多个patition可以将消息内容分散存放到多个broker上，这样就可以避免文件尺寸达到单机磁盘的上限，同时还可以保证消息存储、消费的效率，因为更多的patitions可以容纳更多的consumer，可有效提升kafka的吞吐率。
partition复制机制
- 在kafka中，复制策略是基于partition，而不是topic。kafka将每个partition数据复制到多个server上，任何一个partition有一个leader和0到多个follower，副本的数量可以通过broker配置文件定义。
- leader处理所有的读写请求，follower需要与leader保持同步。Follower就像一个consumer，消费消息并保存至本地日志中。leader负责跟踪所有的follower状态，如果follower落后太多或者失效，leader将会把它从同步列表中删除。它会继续从leader从获取数据，直至数据足够新，然后再次加入到同步列表当中。
- kafka不会更换replicas宿主，因为同步列表中的replicas需要足够快，才能保证producer发布消息时接受到ACK的延迟较小。
- 当所有follower都将一条消息保存成功，此消息才被认为是"committed"，那么此时consumer才能消费它，这种同步策略要求follower和leader之间必须具有良好的网络环境。
- 即使只有一个replica实例存活，仍然可以保证消息的正常发送和接收，只要zk存活即可（这一点相较于其它分布式存储要求多数存活的方式不同）。
- 当leader失效时，需要在follower当中选取新的leader。kafka中leader的选举并没有采用多数投票的算法。因为这种算法对于网络稳定性、投票者的数量等条件有要求。对于kafka而言，每个partition中所有的replicas信息都可以在zk中获得，因此选取leader对它来讲是一件很容易的事情。
Consumer与Topic的关系
kafka作为分布式的消息系统支持多个producer和多个consumer，producer可以将消息分布到集群中不同节点的不同patition上，consumer也可以消费多个节点上的多个patition。在写消息时允许多个producer写到同一个partition中，但是读消息时，一个partition只允许被一个consumer group中的一个consumer所消费。而一个consumer可以消费多个patition。也就是说同一个consumer group下的consumer对partition是互斥的，而不同consumer group之间则是共享的。
通常情况下,一个group中会包含多个consumer,这样不仅可以提高topic中消息的并发消费能力,而且还能提高"故障容错"性,如果group中的某个consumer失效，那么其消费的partitions将会有其他consumer自动接管。而对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息
