【kafka学习之一】 kafka初识
环境
虚拟机：VMware 10
Linux版本：CentOS-6.5-x86_64
客户端：Xshell4
FTP：Xftp4
一、kafka是什么？
(1)kafka是一个高吞吐的分部式消息系统.
(2)消息列队常见应用场景：系统之间解耦合;峰值压力缓冲;异步通信;
二、kafka特点：
1、生产者消费者模型，FIFO。partition内部是FIFO的，partition之间呢不是FIFO的，当然我们可以把topic设为一个partition，这样就是严格的FIFO
2、高性能：单节点支持上千个客户端，百MB/s吞吐
3、持久性：消息直接持久化在普通磁盘上且性能好，直接写到磁盘里面去，就是直接append到磁盘里面去，这样的好处是直接持久话，数据不会丢，第二个好处是顺序写，然后消费数据也是顺序的读，所以持久化的同时还能保证顺序读写
可靠性保证
-自己不丢数据，将消息持久化到磁盘，默认保存1周;
-消费者不丢数据：“至少一次，严格一次”
4、分布式：数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展
分布式，数据副本，也就是同一份数据可以到不同的broker上面去，当一份数据，磁盘坏掉的时候，数据不会丢失，比如3个副本，就是在3个机器磁盘都坏掉的情况下数据才会丢。
5、很灵活：消息长时间持久化+Client维护消费状态
消费方式非常灵活，第一原因是消息持久化时间跨度比较长，一天或者一星期等；
第二消费状态自己维护消费到哪个地方了，可以自定义消费偏移量
三、kafka与其他消息队列对比
• RabbitMQ:分布式，支持多种MQ协议，重量级
• ActiveMQ：与RabbitMQ类似
• ZeroMQ：以库的形式提供，使用复杂，无持久化
ZeroMQ是一个socket的通信库，它是以库的形式提供的，所以说你需要写程序来实现消息系统，它只管内存和通信那一块，持久化也得自己写，还是那句话它是用来实现消息队列的一个库，其实在storm里面呢，storm0.9之前，那些spout和bolt，bolt和bolt之间那些底层的通信就是由ZeroMQ来通信的，它并不是一个消息队列，就是一个通信库，在0.9之后呢，因为license的原因，ZeroMQ就由Netty取代了，Netty本身就是一个网络通信库嘛，所以说更合适是在通信库这一层，不应该是MessageQueue这一层
• redis：单机、纯内存性好，持久化较差
Redis，本身是一个内存的KV系统，但是它也有队列的一些数据结构，能够实现一些消息队列的功能，当然它在单机纯内存的情况下，性能会比较好，持久化做的稍差，当持久化的时候性能下降的会比较厉害
• kafka：分布式，较长时间持久化，高性能，轻量灵活
Kafka的亮点，天生是分布式的，不需要你在上层做分布式的工作，另外有较长时间持久化，前面的几个MQ基本消费完就干掉了，另外在长时间持久化下性能还比较高，顺序读和顺序写，另外还通过sendFile这样0拷贝的技术直接从文件拷贝到网络，减少内存的拷贝，还有批量读批量写来提高网络读取文件的性能
四、零拷贝
零拷贝是指计算机操作的过程中，CPU不需要为数据在内存之间的拷贝消耗资源。而它通常是指计算机在网络上发送文件时，不需要将文件内容拷贝到用户空间（User Space）而直接在内核空间（Kernel Space）中传输到网络的方式。
普通拷贝：
零拷贝：
五、kafka的架构
六、kafka的消息存储和生产消费模型
(1)kafka里面的消息由topic来组织的，可以想象为一个队列，一个队列就是一个topic，然后它把每个topic又分为很多个partition，这个是为了做并行的，在每个partition内部消息强有序，相当于有序的队列，其中每个消息都有个序号offset，比如0到12，从前面读往后面写。
(2)一个partition对应一个broker，一个broker可以管多个partition，比如说，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。
(3)这个partition可以很简单想象为一个文件，当数据发过来的时候它就往这个partition上面append，追加就行，消息不经过内存缓冲，直接写入文件，kafka和很多消息系统不一样，很多消息系统是消费完了我就把它删掉，而kafka是根据时间策略删除，而不是消费完就删除，在kafka里面没有一个消费完这么个概念，只有过期这样一个概念。
(4)producer自己决定往哪个partition里面去写，这里有一些的策略，譬如如果hash，不用多个partition之间去join数据了。
(5)consumer自己维护消费到哪个offset
(6)每个consumer都有对应的group，
(7)group内是queue消费模型（各个consumer消费不同的partition，因此一个消息在group内只消费一次）
(8)group间是publish-subscribe消费模型
(9)各个group各自独立消费，互不影响，因此一个消息在被每个group消费一次。
