第一章 kafka概述
1.1 定义
kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（message queue），主要用于大数据实时处理。在实际应用场景中，kafka通常是加在flume通道之间，起到一个削峰缓冲的作用。
1.2 消息队列
1.2.1 消息队列的应用场景
可以看到，同步和异步的最大区别在于异步无需等到终端接收到消息，便能够收到页面注册成功的相应。
使用消息队列的好处
1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
1.2.2 消息队列的两种模式
（1）点对点模式
也叫一对一模式，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除。
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。
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。
（2）发布/订阅模式
也叫一对多模式，消费者消费数据后，消息不会被清除。
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。
1.3 kafka基础架构
1）producer：消息生产者，就是向kafka broker发送消息的客户端。
2）consumer：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。
3）consumer group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。一个消费者组中的消费者不能消费同一个分区的数据（即同一条消息的同一个分区），也就是说同一分区的数据（即同一条消息的同一个分区）只能被一个消费者组的一个消费者消费，一定不能被一个消费者组中的两个或两个以上的消费者消费。而消费组之间则不存在这样的限制，即消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4)broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
5）topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic。
6）partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic（即一条消息）可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
7)replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的partition数据不丢失，且kafka仍然能够继续工作，kafka提供了副本机制，一个topic的每个分区都有若干个副本，一个leader和若干个follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader。
9）follower：每个分区多个副本的“从”，实时从leader中同步数据，保持和leader数据的同步。leader发生故障时，副本当中的某个follower会成为新的leader。
第二章 kafka快速入门
2.1 安装部署
2.1.1 集群规划
hadoop101:zookepeer,kafka
hadoop102:zookepeer,kafka
hadoop103:zookepeer,kafka
2.1.2 kafka下载
http://kafka.apache.org/downloads.html
2.1.3 集群部署
1）解压安装包
[atguigu@hadoop101 software]$ tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz -C /opt/module/
2）修改解压后的文件名称（这一步是为了使以后写关于kafka的路径能够更加简洁方便）
[atguigu@hadoop101 module]$ mv kafka_2.11-2.4.1.tgz kafka
3）在/opt/module/kafka目录下创建logs文件夹
[atguigu@hadoop101 kafka]$ mkdir logs
4）修改配置文件
[atguigu@hadoop101 kafka]$ cd config/
[atguigu@hadoop101 config]$ vi server.properties
输入以下内容：
#broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#删除topic功能使能,当前版本此配置默认为true，已从配置文件移除
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/opt/module/kafka/logs
#topic在当前broker上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181
5）配置环境变量
[atguigu@hadoop101 module]$ sudo vi /etc/profile
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[atguigu@hadoop101 module]$ source /etc/profile
6）用和上述相同的方式在hadoop102和hadoop103上进行kafka的安装和配置。
7）分别在hadoop102和hadoop103上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties中的broker.id=1、broker.id=2
注：broker.id不得重复
8)启动集群
在启动kafka之前，必须先启动zookeeper集群
[atguigu@hadoop101 kafka]$ zk.sh start //这个是zookeeper的群起脚本，需要用shell进行编写，需要配置的可以看我的这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_41929239/article/details/109511770
依次在hadoop101、hadoop102、hadoop103节点上启动kafka
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
9）关闭集群
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
10）配置kafka群起脚本
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "========== $i =========="
ssh $i '/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties'
done
2.2 kafka命令行操作
1）查看当前服务器中的所有topic
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --list
2）创建topic
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first
选项说明：
–topic：定义topic名
–replication-factor：定义副本数
–partition：定义分区数
3）删除topic
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --delete --topic first
4）发送消息
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop101:9092 --topic first
>hello world
>atguigu atguigu
5）消费消息
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server hadoop101:9092 --topic first
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server hadoop101:9092 --topic first
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server hadoop101:9092 --from-beginning --topic first
–from-beginning：会把主题中现有的所有的数据都读取出来。
6）查看某个topic的详情
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --describe –
-topic first
7）修改分区数
[atguigu@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop101:2181 --alter –-
topic first --partitions 6
第三章 kafka架构深入
3.1 kafka工作流程及文件存储机制
kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，这一系列操作都是面向topic的。
一个topic相当于是一条message，它是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，是计算机底层实际操作产生的分区，每个partition对应一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。producer生产的数据会被不断追加到该log文件的末端，并且每条数据都会有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
**由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。**这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，first这个topic有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2。
00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log
index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。下图为index文件和log文件的结构示意图。
“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
3.2 kafka生产者
3.2.1 分区策略
1）分区的原因
（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
2）分区的原则
我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。
（1） 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2） 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；
（3） 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下， kafka采用Sticky Partition(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，kafka再随机一个分区进行使用.
3.2.2 数据可靠性保证
1）生产者发送数据到topic partition的可靠性保证
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
2）Topic partition存储数据的可靠性保证
（1）副本数据同步策略
Kafka选择了第二种方案，原因如下：
- 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
- 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。
（2）ISR
采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？
Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合,也叫副本同步队列。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
（3）ack应答级别
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
acks参数配置：
acks：
0：这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；
1： partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；
-1（all）： partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。
3）leader和 follower故障处理细节
LEO：指的是每个副本最大的offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的offset，ISR队列中最小的LEO。
（1）follower故障
follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。
2）leader故障
leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
3.2.3 Exactly Once语义
将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once语义。相对的，将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义。
At Least Once可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Most Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即Exactly Once语义。在0.11版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。
0.11版本的Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指Producer不论向Server发送多少次重复数据，Server端都只会持久化一条。幂等性结合At Least Once语义，就构成了Kafka的Exactly Once语义。即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性，只需要将Producer的参数中enable.idempotence设置为true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。而Broker端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。
但是PID重启就会变化，同时不同的Partition也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的Exactly Once。
3.3 kafka消费者
3.3.1 消费方式
consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
**push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。**它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。
3.3.2 分区分配策略
一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，又由于同一个partition只能被一个组中的一个consumer消费，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。
Kafka有两种分配策略，一是RoundRobin，一是Range。