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kafka课程教案
1、消息队列的介绍
消息（Message）：是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
消息队列（Message Queue）：是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，有消息系统来确保信息的可靠专递，消息发布者只管把消息发布到MQ中而不管谁来取，消息使用者只管从MQ中取消息而不管谁发布的，这样发布者和使用者都不用知道对方的存在
2、Kafka消息队列
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。
3、消息队列的应用场景
消息队列在实际应用中包括如下四个场景：
应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败；
异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间；
限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；
消息驱动的系统:系统分为消息队列，消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息，消费者负责对消息进行处理；
下面详细介绍上述四个场景以及消息队列如何在上述四个场景中使用：
4、消息队列的两种模式
消息队列包括两种模式，点对点模式（point to point， queue）和发布/订阅模（publish/subscribe，topic）
4.1、点对点模式
点对点模式下包括三个角色：
消息队列
发送者（生产者）
接收者（消费者）
消息发送者生产消息发送到queue中，然后消息接收者从queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
注：queue指消息队列
点对点模式特点：
- 每个消息只有一个接收者(Consumer)(即一旦被消费,消息就不再在消息队列中)
- 发送者和接收者间没有依赖性，发送者发送消息之后，不管有没有接收者在运行，都不会影响到发送者下次发送消息；
- 接收者在成功接受消息之后需要向队列应答成功，以便消息队列删除当前接收的消息；
4.2、发布/订阅模式
发布/订阅模式下包括三个角色：
角色主题(Topic)
发布者(Publisher)
订阅者(Subscriber)
发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。
发布/订阅模式特点:`
- 每个消息可以有多个订阅者；
- 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息；
- 为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行；
5、kafka的基本介绍
5.1、kafka的基本介绍
kafka是最初由linkedin公司开发的，使用scala语言编写，kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的日志系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等
kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息
5.2、kafka的好处
可靠性:分布式的，分区，复制和容错
可扩展性:kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机
耐用性：kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上，因此它是持久的。
性能:kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息，他也爆出稳定的性能。
kafka非常快:保证零停机和零数据丢失。
5.3、分布式的发布与订阅系统
apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个端点传递到另一个端点，kafka适合离线和在线消息消费。kafka消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与apache和spark非常好的集成，应用于实时流式数据分析。
5.4、kafka的主要应用场景
5.4.1指标分析
kafka通常用于操作监控数据。这设计聚合来自分布式应用程序的统计信息，以产生操作的数据集中反馈
5.4.2日志聚合解决方法
kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志，并使他们以标准的合适提供给多个服务器。
5.4.3流式处理
流式处理框架(spark,storm,flink)从主题中读取数据，对齐进行处理，并将处理后的数据写入新的主题，供用户和应用程序使用，kafkfa的强耐久性在流处理的上下文中也非常有作用。
6、kafka的架构介绍
1、生产者API:允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka主题(topics)。
2.消费者API: 允许应用程序订阅一个或者多个主题，并处理这些主题接收到的记录流。
3.StreamsAPI:允许应用程序充当处理器(stream processor)，从一个或者多个主题获取输入流，并生产一个输 出流到一个或者多个主题，能够有效的变化输入流为输出流。
4.ConnectAPI:允许构建和运行可重用的生产者或者消费者，能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。例如：一个连接关系数据库的连接器可能会获取每个表的变化。
7、kafka架构内部细节剖析
这个是小编自己理解画的图，不太懂流程的朋友们也可以画一画
说明：kafka支持消息持久化，消费端为拉模型来拉取数据，消费状态和订阅关系有客户端负责维护，消息消费完 后，不会立即删除，会保留历史消息。因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以了。
Broker：kafka集群中包含一个或者多个服务实例，这种服务实例被称为Broker
Topic：每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别就叫做Topic
Partition：Partition是一个物理上的概念，每个Topic包含一个或者多个Partition
segment：一个partition当中存在多个segment文件段，每个segment分为两部分，.log文件和.index文件，其中.index文件是索引文件，主要用于快速查询.log文件当中数据的偏移量位置
Producer：负责发布消息到kafka的Broker中。
Consumer：消息消费者,向kafka的broker中读取消息的客户端
Consumer Group：每一个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可以为每个Consumer指定 groupName）
Seqment中有两个文件
.log:存放数据文件
.index：存放.log文件的索引数据
8、kafka主要组件说明
8.1、kafka当中的producer说明
producer主要是用于生产消息，是kafka当中的消息生产者，生产的消息通过topic进行归类，保存到kafka的broker里面去
8.2、kafka当中的topic说明
1、kafka将消息以topic为单位进行归类
2、topic特指kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
3、topic是一种分类或者发布的一些列记录的名义上的名字。kafka主题始终是支持多用户订阅的；也就是说，一 个主题可以有零个，一个或者多个消费者订阅写入的数据。
4、在kafka集群中，可以有无数的主题。
5生产者和消费者消费数据一般以主题为单位。更细粒度可以到分区级别。
8.3、kafka当中的partition说明
kafka当中，topic是消息的归类，一个topic可以有多个分区，每个分区保存部分topic的数据，所有的partition当中的数据全部合并起来，就是一个topic当中的所有的数据，
一个broker服务下，是否可以创建多个分区？
可以的，broker数与分区数没有关系； 在kafka中，每一个分区会有一个编号：编号从0开始
每一个分区的数据是有序的
说明-数据是有序 如何保证一个主题下的数据是有序的？（生产是什么样的顺序，那么消费的时候也是什么样的顺序）
说明-数据是有序 如何保证一个主题下的数据是有序的？（生产是什么样的顺序，那么消费的时候也是什么样的顺序）
topic的Partition数量在创建topic时配置。
Partition数量决定了每个Consumer group中并发消费者的最大数量。
Consumer group A 有两个消费者来读取4个partition中数据；Consumer group B有四个消费者来读取4个 partition中的数据
8.4、kafka当中partition的副本数说明
kafka分区副本数（kafka Partition Replicas)
副本数（replication-factor）
副本数（replication-factor）：控制消息保存在几个broker（服务器）上，一般情况下等于broker的个数
一个broker服务下，是否可以创建多个副本因子？
不可以；创建主题时，副本因子应该小于等于可用的broker数。
副本因子过程图:
副本因子操作以分区为单位的。每个分区都有各自的主副本和从副本；
主副本叫做leader，从副本叫做 follower（在有多个副本的情况下，kafka会为同一个分区下的所有分区，设定角色关系：一个leader和N个 follower），处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR);
follower通过拉的方式从leader同步数据。
消费 者和生产者都是从leader读写数据，不与follower交互。
副本因子的作用：让kafka读取数据和写入数据时的可靠性。
副本因子是包含本身，同一个副本因子不能放在同一个Broker中。
如果某一个分区有三个副本因子，就算其中一个挂掉，那么只会剩下的两个中，选择一个leader，但不会在其 他的broker中，另启动一个副本（因为在另一台启动的话，存在数据传递，只要在机器之间有数据传递，就 会长时间占用网络IO，kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生）所以不会在零个broker中启动。
如果所有的副本都挂了，生产者如果生产数据到指定分区的话，将写入不成功。
lsr表示：当前可用的副本
8.5、kafka当中的segment说明
一个partition当中由多个segment文件组成，每个segment文件，包含两部分，一个是.log文件，另外一个是.index文件，其中.log文件包含了我们发送的数据存储，.index文件，记录的是我们.log文件的数据索引值，以便于我们加快数据的查询速度
索引文件与数据文件的关系
既然它们是一一对应成对出现，必然有关系。索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址
比如索引文件中3,497代表：数据文件中的第三个message,它的偏移地址为497。再来看数据文件中，Message 368772表示：在全局partiton中是第368772个message。
注：segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。
8.6、kafka当中的partition的offset
任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），
offset是一个long类型数字，它唯一标识了一条消息，消费者通过（offset，partition，topic）跟踪记录。
8.7、kafka分区与消费组的关系
消费组： 由一个或者多个消费者组成，同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。
某一个主题下的分区数，对于消费组来说，应该小于等于该主题下的分区数。如下所示：
如：某一个主题有4个分区，那么消费组中的消费者应该小于4，而且最好与分区数成整数倍1 2 4同一个分区下的数据，在同一时刻，不能同一个消费组的不同消费者消费
总结：分区数越多，同一时间可以有越多的消费者来进行消费，消费数据的速度就会越快，提高消费的性能
8.8、kafka当中的consumer
consumer是kafka当中的消费者，主要用于消费kafka当中的数据，任何一个消费者都必定需要属于某一个消费组当中，任意时刻，一个分区当中的数据，只能被kafka当中同一个消费组下面的一个线程消费
好了，本章内容就到这里结束啦。各位的 【三连】 就是小编坚持下去的动力。
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我是小哪吒，一个互联网行业的砖家，（哪里需要哪里往哪搬的砖家）…哈哈
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