Kafkas是什么？
Kafka是一个分布式消息队列, 也是一个开源消息系统，由Scala语言写成。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外 kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些mate信息，来保证系统可用性。在通常的流式计算中，kafka 一般用来缓存数据，而Storm或者Spark Streaming通过消费kafka的数据进行计算。
Kafka架构分析图：
(1)Producer:消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。
(2)Consumer:消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。
(3)Topic:可以理解为一个队列。
(4)ConsumerGroup(CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic 的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partition只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。
(5)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。
(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中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition 间）的顺序。
(7)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。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka
Kafka生产过程分析：
(1)写入方式: producer采用推(push)模式将消息发布到broker，每条消息都被追加 (append)到分区(partition)中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。
(2)分区(Partition):消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而 topic是由一些 Partition Logs(分区日志)组成， 其组织结构如下图所示：
每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partition log上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。
(3)分区的原因：
a、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。
b、可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
(4)分区的原则：
a、指定了partition，则直接使用。
- 未指定partition但指定key，通过对key的value进行hash出一个partition。
- partition和key都未指定，使用轮询选出一个partition。
(5)副本(Replication):
同一个partition可能会有多个replication(对应server.properties配置中的default.replication.factor=N）。没有replication的情况下，一旦broker宕机，其上所有patition的数据都不可被消费，同时producer 也不能再将数据存于其上的 patition。引入replication之后，同一个partition可能会有多个replication，而这时需要在这些replication之间选出一个leader，producer和consumer只与这个leader 交互，其它replication作为follower从leader中复制数据。
(6)写入流程：
producer写入消息流程如下：
a、producer先从zookeeper的"/brokers/.../state"节点找到该partition的leader。
b、producer将消息发送给该leader。
c、leader将消息写入本地log。
d、followers从leader pull消息，写入本地log后向leader发送ACK。
e、leader收到所有ISR中的replication的ACK后，增加HW（high watermark，最后commit的offset）并向producer发送ACK。
(7)Broker保存消息
a、存储方式
物理上把topic分成一个或多个partition（对应server.properties中的 num.partitions=3配置），每个partition物理上对应一个文件夹（该文件夹存储该 partition 的所有消息和索引文件）。
b、存储策略
无论消息是否被消费，kafka都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据基于时间: log.retention.hours=168
基于大小: log.retention.bytes=1073741824
需要注意的是，因为kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以删除过期文件与提高kafka性能无关。
Kafka生产过程分析：
kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级Consumer API。
(1)高级API
优点：
高级API写起来简单。
不需要自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理。
不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理。
消费者断线会自动根据上一次记录在zookeeper中的offset去接着获取数据（默认设置1分钟更新一下zookeeper中存的offset）可以使用group来区分对同一个topic的不同程序访问分离开来（不同的group记录不同的offset，这样不同程序读取同一个topic才不会因为offset互相影响）。
缺点：
不能自行控制offset（对于某些特殊需求来说）。
不能细化控制如分区、副本、zk 等。
(2)低级API
优点：
能够让开发者自己控制offset，想从哪里读取就从哪里读取。
自行控制连接分区，对分区自定义进行负载均衡。
对zookeeper的依赖性降低（如：offset 不一定非要靠zk存储，自行存储 offset即可，比如存在文件或者内存中）。
缺点：
太过复杂，需要自行控制offset，连接哪个分区，找到分区leader 等。
(3)消费者组
消费者是以consumer group 消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group 成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。
(4)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。对于kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式—即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。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，一直等待数据到达。为了避免这种情况，可以在拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。