spring boot整合kafka以及kafka设计原理详解

Java客户端访问Kafka

• 引入maven依赖

<dependency>
	<groupId>org.apache.kafka</groupId>
	<artifactId>kafka-clients</artifactId>
	<version>2.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>com.alibaba</groupId>
	<artifactId>fastjson</artifactId>
	<version>1.1.41</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>ch.qos.logback</groupId>
	<artifactId>logback-core</artifactId>
	<version>1.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>ch.qos.logback</groupId>
	<artifactId>logback-classic</artifactId>
	<version>1.1.1</version>
</dependency>

• 消息发送端代码

package com.tuling.kafka.kafkaDemo;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MsgProducer {
    
    
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
    
    
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.104:9092,192.168.1.104:9093,192.168.1.104:9094");
         /*
         发出消息持久化机制参数
        （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
        （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
             条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
        （3）acks=-1或all： 需要等待 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略
            会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
         */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
         /*
        发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在
        接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        */
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        /*
        kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        */
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        /*
        默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        */
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        int msgNum = 5;
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
    
    
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
            /*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
            System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());

            //异步回调方式发送消息
            /*producer.send(producerRecord, new Callback() {
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());

                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });*/

            //送积分 TODO

        }

        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}

• 消息接收端代码

package com.tuling.kafka.kafkaDemo;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class MsgConsumer {
    
    
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.104:9092,192.168.1.104:9093,192.168.1.104:9094");
        // 消费分组名
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
        // 是否自动提交offset，默认就是true
        /*props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交offset的间隔时间
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");*/
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        /*
        当消费主题的是一个新的消费组，或者指定offset的消费方式，offset不存在，那么应该如何消费
        latest(默认) ：只消费自己启动之后发送到主题的消息
        earliest：第一次从头开始消费，以后按照消费offset记录继续消费，这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费)
        */
        //props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
		/*
		consumer给broker发送心跳的间隔时间，broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将
		rebalance方案下发给consumer，这个时间可以稍微短一点
		*/
        props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
        /*
        服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了，会将其踢出消费组，
        对应的Partition也会被重新分配给其他consumer，默认是10秒
        */
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);


        //一次poll最大拉取消息的条数，如果消费者处理速度很快，可以设置大点，如果处理速度一般，可以设置小点
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50);
        /*
        如果两次poll操作间隔超过了这个时间，broker就会认为这个consumer处理能力太弱，
        会将其踢出消费组，将分区分配给别的consumer消费
        */
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);

        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        // 消费指定分区
        //consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));

        //消息回溯消费
        /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
        consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));*/

        //指定offset消费
        /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
        consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0), 10);*/

        //从指定时间点开始消费

        /*List<PartitionInfo> topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);
        //从1小时前开始消费
        long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60;
        Map<TopicPartition, Long> map = new HashMap<>();
        for (PartitionInfo par : topicPartitions) {
            map.put(new TopicPartition(TOPIC_NAME, par.partition()), fetchDataTime);
        }
        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> parMap = consumer.offsetsForTimes(map);
        for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry : parMap.entrySet()) {
            TopicPartition key = entry.getKey();
            OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();
            if (key == null || value == null) continue;
            Long offset = value.offset();
            System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset);
            System.out.println();
            //根据消费里的timestamp确定offset
            if (value != null) {
                consumer.assign(Arrays.asList(key));
                consumer.seek(key, offset);
            }
        }*/


        while (true) {
    
    
            /*
             * poll() API 是拉取消息的长轮询
             */
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    
    
                System.out.printf("收到消息：partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(),
                        record.offset(), record.key(), record.value());
            }

            if (records.count() > 0) {
    
    
                // 手动同步提交offset，当前线程会阻塞直到offset提交成功
                // 一般使用同步提交，因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了
                //consumer.commitSync();

                // 手动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后面的程序逻辑
                /*consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                    @Override
                    public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
                        if (exception != null) {
                            System.err.println("Commit failed for " + offsets);
                            System.err.println("Commit failed exception: " + exception.getStackTrace());
                        }
                    }
                });*/

            }
        }
    }
}

Spring Boot整合Kafka

• 引入spring boot kafka依赖

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
	<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

• application.yml配置如下：

server:
  port: 8080

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.1.104:9092,192.168.1.104:9093,192.168.1.104:9094
    producer: # 生产者
      retries: 3 # 设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      acks: 1
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: default-group
      enable-auto-commit: false
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      # 当每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
      # RECORD
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
      # BATCH
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交
      # TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，被处理record数量大于等于COUNT时提交
      # COUNT
      # TIME |　COUNT　有一个条件满足时提交
      # COUNT_TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
      # MANUAL
      # 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
      # MANUAL_IMMEDIATE
      ack-mode: MANUAL_IMMEDIATE

• 发送者代码：

package com.kafka;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class KafkaController {
    
    

    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @RequestMapping("/send")
    public void send() {
    
    
        kafkaTemplate.send(TOPIC_NAME, 0, "key", "this is a msg");
    }

}

• 消费者代码：

package com.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MyConsumer {
    
    

    /**
     * @KafkaListener(groupId = "testGroup", topicPartitions = {
     *             @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = {"0", "1"}),
     *             @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
     *                     partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
     *     },concurrency = "6")
     *  //concurrency就是同组下的消费者个数，就是并发消费数，必须小于等于分区总数
     * @param record
     */
    @KafkaListener(topics = "my-replicated-topic",groupId = "zhugeGroup")
    public void listenZhugeGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
    
    
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
        //手动提交offset
        //ack.acknowledge();
    }

    //配置多个消费组
    /*@KafkaListener(topics = "my-replicated-topic",groupId = "tulingGroup")
    public void listenTulingGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
        ack.acknowledge();
    }*/
}

Kafka设计原理详解

Kafka核心总控制器Controller

在Kafka集群中会有一个或者多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。

• 当某个分区的leader副本出现故障时，由控制器负责为该分区选举新的leader副本。
• 当检测到某个分区的ISR集合发生变化时，由控制器负责通知所有broker更新其元数据信息。
• 当使用kafka-topics.sh脚本为某个topic增加分区数量时，同样还是由控制器负责让新分区被其他节点感知到。

Controller选举机制

在kafka集群启动的时候，会自动选举一台broker作为controller来管理整个集群，选举的过程是集群中每个broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点，zookeeper会保证有且仅有一个broker能创建成功，这个broker就会成为集群的总控器controller。
当这个controller角色的broker宕机了，此时zookeeper临时节点会消失，集群里其他broker会一直监听这个临时节点，发现临时节点消失了，就竞争再次创建临时节点，就是我们上面说的选举机制，zookeeper又会保证有一个broker成为新的controller。
具备控制器身份的broker需要比其他普通的broker多一份职责，具体细节如下：

• 监听broker相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/ids/节点添加BrokerChangeListener，用来处理broker增减的变化。
• 监听topic相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/topics节点添加TopicChangeListener，用来处理topic增减的变化；为Zookeeper中的/admin/delete_topics节点添加TopicDeletionListener，用来处理删除topic的动作。
• 从Zookeeper中读取获取当前所有与topic、partition以及broker有关的信息并进行相应的管理。对于所有topic所对应的Zookeeper中的/brokers/topics/[topic]节点添加PartitionModificationsListener，用来监听topic中的分区分配变化。
• 更新集群的元数据信息，同步到其他普通的broker节点中。

Partition副本选举Leader机制

controller感知到分区leader所在的broker挂了(controller监听了很多zk节点可以感知到broker存活)，controller会从ISR列表(参数unclean.leader.election.enable=false的前提下)里挑第一个broker作为leader(第一个broker最先放进ISR列表，可能是同步数据最多的副本)，如果参数unclean.leader.election.enable为true，代表在ISR列表里所有副本都挂了的时候可以在ISR列表以外的副本中选leader，这种设置，可以提高可用性，但是选出的新leader有可能数据少很多。

副本进入ISR列表有两个条件：

• 副本节点不能产生分区，必须能与zookeeper保持会话以及跟leader副本网络连通
• 副本能复制leader上的所有写操作，并且不能落后太多。(与leader副本同步滞后的副本，是由 replica.lag.time.max.ms 配置决定的，超过这个时间都没有跟leader同步过的一次的副本会被移出ISR列表)

消费者消费消息的offset记录机制

每个consumer会定期将自己消费分区的offset提交给kafka内部topic：__consumer_offsets，提交过去的时候，key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值，kafka会定期清理topic里的消息，最后就保留最新的那条数据
因为__consumer_offsets可能会接收高并发的请求，kafka默认给其分配50个分区(可以通过offsets.topic.num.partitions设置)，这样可以通过加机器的方式抗大并发。
通过如下公式可以选出consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区
公式：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数

消费者Rebalance机制

rebalance就是说如果消费组里的消费者数量有变化或消费的分区数有变化，kafka会重新分配消费者消费分区的关系。比如consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他。
注意：rebalance只针对subscribe这种不指定分区消费的情况，如果通过assign这种消费方式指定了分区，kafka不会进行rebanlance。

如下情况可能会触发消费者rebalance

• 消费组里的consumer增加或减少了
• 动态给topic增加了分区
• 消费组订阅了更多的topic

rebalance过程中，消费者无法从kafka消费消息，这对kafka的TPS会有影响，如果kafka集群内节点较多，比如数百个，那重平衡可能会耗时极多，所以应尽量避免在系统高峰期的重平衡发生。

消费者Rebalance分区分配策略：

主要有三种rebalance的策略：range、round-robin、sticky。
Kafka 提供了消费者客户端参数partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况为range分配策略。

假设一个主题有10个分区(0-9)，现在有三个consumer消费：

• range策略就是按照分区序号排序，假设 n＝分区数／消费者数量 = 3， m＝分区数%消费者数量 = 1，那么前 m 个消费者每个分配 n+1 个分区，后面的（消费者数量－m ）个消费者每个分配 n 个分区。
  比如分区0~ 3给一个consumer，分区4~ 6给一个consumer，分区7~9给一个consumer。

• round-robin策略就是轮询分配，比如分区0、3、6、9给一个consumer，分区1、4、7给一个consumer，分区2、5、8给一个consumer

• sticky策略初始时分配策略与round-robin类似，但是在rebalance的时候，需要保证如下两个原则。

  • 1）分区的分配要尽可能均匀 。
  • 2）分区的分配尽可能与上次分配的保持相同。

  当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标 。这样可以最大程度维持原来的分区分配的策略。
  比如对于第一种range情况的分配，如果第三个consumer挂了，那么重新用sticky策略分配的结果如下：
  consumer1除了原有的0~3，会再分配一个7
  consumer2除了原有的4~6，会再分配8和9

Rebalance过程如下

当有消费者加入消费组时，消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段。

第一阶段：选择组协调器
组协调器GroupCoordinator：每个consumer group都会选择一个broker作为自己的组协调器coordinator，负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启消费者rebalance。
consumer group中的每个consumer启动时会向kafka集群中的某个节点发送 FindCoordinatorRequest 请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator，并跟其建立网络连接。
组协调器选择方式：
consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区，这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator

第二阶段：加入消费组JOIN GROUP
在成功找到消费组所对应的 GroupCoordinator 之后就进入加入消费组的阶段，在此阶段的消费者会向 GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求，并处理响应。然后GroupCoordinator 从一个consumer group中选择第一个加入group的consumer作为leader(消费组协调器)，把consumer group情况发送给这个leader，接着这个leader会负责制定分区方案。

第三阶段（ SYNC GROUP)
consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest，接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer，他们会根据指定分区的leader broker进行网络连接以及消息消费。

producer发布消息机制剖析

1、写入方式

producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 patition 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、消息路由

producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为：

1. 指定了 patition，则直接使用；
2. 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition
3. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

3、写入流程

1. producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader
2. producer 将消息发送给该 leader
3. leader 将消息写入本地 log
4. followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 向leader 发送 ACK
5. leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK

HW与LEO详解

HW俗称高水位，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO(log-end-offset)作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW，此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broker的读取请求，没有HW的限制。

下图详细的说明了当producer生产消息至broker后，ISR以及HW和LEO的流转过程：

由此可见，Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求所有能工作的follower都复制完，这条消息才会被commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follower都还没有复制完，落后于leader时，突然leader宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。再回顾下消息发送端对发出消息持久化机制参数acks的设置，我们结合HW和LEO来看下acks=1的情况

结合HW和LEO看下 acks=1的情况

日志分段存储

Kafka 一个分区的消息数据对应存储在一个文件夹下，以topic名称+分区号命名，消息在分区内是分段(segment)存储，每个段的消息都存储在不一样的log文件里，这种特性方便old segment file快速被删除，kafka规定了一个段位的 log 文件最大为 1G，做这个限制目的是为了方便把 log 文件加载到内存去操作：

# 部分消息的offset索引文件，kafka每次往分区发4K(可配置)消息就会记录一条当前消息的offset到index文件，
# 如果要定位消息的offset会先在这个文件里快速定位，再去log文件里找具体消息
00000000000000000000.index
# 消息存储文件，主要存offset和消息体
00000000000000000000.log
# 消息的发送时间索引文件，kafka每次往分区发4K(可配置)消息就会记录一条当前消息的发送时间戳与对应的offset到timeindex文件，
# 如果需要按照时间来定位消息的offset，会先在这个文件里查找
00000000000000000000.timeindex

00000000000005367851.index
00000000000005367851.log
00000000000005367851.timeindex

00000000000009936472.index
00000000000009936472.log
00000000000009936472.timeindex

这个 9936472 之类的数字，就是代表了这个日志段文件里包含的起始 Offset，也就说明这个分区里至少都写入了接近 1000 万条数据了。
Kafka Broker 有一个参数，log.segment.bytes，限定了每个日志段文件的大小，最大就是 1GB。
一个日志段文件满了，就自动开一个新的日志段文件来写入，避免单个文件过大，影响文件的读写性能，这个过程叫做 log rolling，正在被写入的那个日志段文件，叫做 active log segment。

zookeeper节点数据图：