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1 kafka整体结构图
Kafka名词解释和工作方式
- Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。
- Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端
- Topic ：咋们可以理解为一个队列。
- Consumer Group （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partion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。
- 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。
- 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。
- 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
2 Consumer与topic关系
本质上kafka只支持Topic；
- 每个group中可以有多个consumer，每个consumer属于一个consumer group；
通常情况下，一个group中会包含多个consumer，这样不仅可以提高topic中消息的并发消费能力，而且还能提高"故障容 错"性，如果group中的某个consumer失效那么其消费的partitions将会有其他consumer自动接管。
- 对于Topic中的一条特定的消息，只会被订阅此Topic的每个group中的其中一个consumer消费，此消息不会发送给一个group的多个consumer；
那么一个group中所有的consumer将会交错的消费整个Topic，每个group中consumer消息消费互相独立，我们可以认为一 个group是一个"订阅"者。
- 在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻)；
一个Topic中的每个partions，只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费，不过一个consumer可以同时消费多个partitions 中的消息。
- kafka的设计原理决定,对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的；事实上，从Topic角度来说,当有多个partitions时, 消息仍不是全局有序的。
3 kafka消息的分发
Producer客户端负责消息的分发
- kafka集群中的任何一个broker都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含"集群中存活的servers列表"/"partitions leader列表"等信息；
- 当producer获取到metadata信息之后, producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接；
- 消息由producer直接通过socket发送到broker，中间不会经过任何"路由层"，事实上，消息被路由到哪个partition上由producer客户端决定；比如可以采用"random""key-hash""轮询"等,如果一个topic中有多个partitions,那么在producer端实现"消息均衡分发"是必要的。
- 在producer端的配置文件中,开发者可以指定partition路由的方式。
Producer消息发送的应答机制
设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1
0: producer不会等待broker发送ack
1: 当leader接收到消息之后发送ack
-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack
request.required.acks=0
4 Consumer的负载均衡
当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力，步骤如下：
- 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
- 加入group中,有如下consumer: C1,C2
- 首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
- 根据consumer.id排序: C0,C1
- 计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
- 然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]
5 kafka文件存储机制
5.1 kafka文件存储基本结构
1.在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
2.每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。默认保留7天的数据。
3.每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。（什么时候创建，什么时候删除）
数据有序的讨论？
一个partition的数据是否是有序的？ 间隔性有序，不连续
针对一个topic里面的数据，只能做到partition内部有序，不能做到全局有序。
特别加入消费者的场景后，如何保证消费者消费的数据全局有序的？伪命题。
只有一种情况下才能保证全局有序？就是只有一个partition。
5.2 kafka Partition Segment
1.Segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件。
2.Segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
3.索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，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。
上述图中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，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。
其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移地址为497。
segment data file由许多message组成， qq物理结构如下
| 关键字 |
解释说明 |
| 8 byte offset |
在parition(分区)内的每条消息都有一个有序的id号，这个id号被称为偏移(offset),它可以唯一确定每条消息在parition(分区)内的位置。即offset表示partiion的第多少message |
| 4 byte message size |
message大小 |
| 4 byte CRC32 |
用crc32校验message |
| 1 byte “magic" |
表示本次发布Kafka服务程序协议版本号 |
| 1 byte “attributes" |
表示为独立版本、或标识压缩类型、或编码类型。 |
| 4 byte key length |
表示key的长度,当key为-1时，K byte key字段不填 |
| K byte key |
可选 |
| value bytes payload |
表示实际消息数据。 |
5.3 kafka查找message
读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。
5.3.1 查找segment file
00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0
00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1
00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1
其他后续文件依次类推。
以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。当offset=368776时定位到00000000000000368769.index和对应log文件。
5.3.2 通过segment file查找message
当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址
然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。
6 附加(broker存储消息)
6.1 消息存储方式
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），如下：
6.2 消息存储策略
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：
log.retention.hours=168 #基于时间
log.retention.bytes=1073741824 #基于大小
6.3 kafka log的存储解析
Partition中的每条Message由offset来表示它在这个partition中的偏移量，这个offset不是该Message在partition数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了partition中的一条Message。因此，可以认为offset是partition中Message的id。partition中的每条Message包含了以下三个属性：
- offset
- MessageSize
- data
其中offset为long型，MessageSize为int32，表示data有多大，data为message的具体内容。
我们来思考一下，如果一个partition只有一个数据文件会怎么样？
- 新数据是添加在文件末尾，不论文件数据文件有多大，这个操作永远都是高效的。
- 查找某个offset的Message是顺序查找的。因此，如果数据文件很大的话，查找的效率就低。
那Kafka是如何解决查找效率的的问题呢？有两大法宝：1) 分段 2) 索引。
- 数据文件的分段
Kafka解决查询效率的手段之一是将数据文件分段，比如有100条Message，它们的offset是从0到99。假设将数据文件分成5段，第一段为0-19，第二段为20-39，以此类推，每段放在一个单独的数据文件里面，数据文件以该段中最小的offset命名。这样在查找指定offset的Message的时候，用二分查找就可以定位到该Message在哪个段中。
- 为数据文件建索引
数据文件分段使得可以在一个较小的数据文件中查找对应offset的Message了，但是这依然需要顺序扫描才能找到对应offset的Message。为了进一步提高查找的效率，Kafka为每个分段后的数据文件建立了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为.index。
索引文件中包含若干个索引条目，每个条目表示数据文件中一条Message的索引。索引包含两个部分，分别为相对offset和position。
- 相对offset：因为数据文件分段以后，每个数据文件的起始offset不为0，相对offset表示这条Message相对于其所属数据文件中最小的offset的大小。举例，分段后的一个数据文件的offset是从20开始，那么offset为25的Message在index文件中的相对offset就是25-20 = 5。存储相对offset可以减小索引文件占用的空间。
- position，表示该条Message在数据文件中的绝对位置。只要打开文件并移动文件指针到这个position就可以读取对应的Message了。
index文件中并没有为数据文件中的每条Message建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。
我们以几张图来总结一下Message是如何在Kafka中存储的，以及如何查找指定offset的Message的。
Message是按照topic来组织，每个topic可以分成多个的partition，比如：有5个partition的名为为page_visits的topic的目录结构为：
partition是分段的，每个段叫Segment，包括了一个数据文件和一个索引文件，下图是某个partition目录下的文件：
可以看到，这个partition有4个Segment。
图示Kafka是如何查找Message的。
比如：要查找绝对offset为7的Message：
首先是用二分查找确定它是在哪个LogSegment中，自然是在第一个Segment中。
打开这个Segment的index文件，也是用二分查找找到offset小于或者等于指定offset的索引条目中最大的那个offset。自然offset为6的那个索引是我们要找的，通过索引文件我们知道offset为6的Message在数据文件中的位置为9807。
打开数据文件，从位置为9807的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为7的那条Message。
这套机制是建立在offset是有序的。索引文件被映射到内存中，所以查找的速度还是很快的。
一句话，Kafka的Message存储采用了分区(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性。