Kafka背景
kafka是一个分布式流处理平台，是一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具有复制备份的、基于ZooKeeper协调管理的分布式流平台的消息系统。具备以下三个关键特性
- 能够允许发布和订阅流数据。
- 存储流数据时提供相应的容错机制。
- 当流数据到达时能够被及时处理。
Kafka基本结构
- 产生消息的组件（消息生产者，Producer）: 生产者负责生产消息，将消息写入Kafka集群
- 消费消息的组件（消费者，Consumer）：消费者从Kafka集群中拉取消息。
- Kafka集群：管理调度，进行消息负载均衡
Kafka基本概念
- 主题
Kafka将一组消息抽象归纳为一个主题（Topic）,也就是说，一个主题就是对消息的一个分类。生产者将消息发送到特定主题，消费者订阅主题或者主题的某些分区进行消费 - 消息
消息是 Kafka 通信的基本单位，由一个固定长度的消息头和一个可变长度的消息体构成。
在老版本中，每一条消息称为 Message；在由 Java 重新实现的客户端中，每一条消息称为 Record。 - 分区和副本
Kafka将一组消息归纳为一个主题，而每个主题又被分成一个或多个分区（Partition）。每个分区由一系列有序、不可变的消息组成，是一个有序队列。
每个分区在物理上对应为一个文件夹，分区的命名规则为主题名称后接“—”连接符，之
后再接分区编号，分区编号从 0 开始，编号最大值为分区的总数减 1。每个分区又有一至多个
副本（Replica），分区的副本分布在集群的不同代理上，以提高可用性。从存储角度上分析，
分区的每个副本在逻辑上抽象为一个日志（Log）对象，即分区的副本与日志对象是一一对应
的。每个主题对应的分区数可以在 Kafka 启动时所加载的配置文件中配置，也可以在创建主题
时指定。当然，客户端还可以在主题创建后修改主题的分区数。
分区使得 Kafka 在并发处理上变得更加容易，理论上来说，分区数越多吞吐量越高，但这
要根据集群实际环境及业务场景而定。同时，分区也是 Kafka 保证消息被顺序消费以及对消息
进行负载均衡的基础。
Kafka 只能保证一个分区之内消息的有序性，并不能保证跨分区消息的有序性。每条消息
被追加到相应的分区中，是顺序写磁盘，因此效率非常高，这是 Kafka 高吞吐率的一个重要保
证。同时与传统消息系统不同的是， Kafka 并不会立即删除已被消费的消息，由于磁盘的限制
消息也不会一直被存储（事实上这也是没有必要的），因此 Kafka 提供两种删除老数据的策略，
一是基于消息已存储的时间长度，二是基于分区的大小。这两种策略都能通过配置文件进行配
置 - Leader副本和Follower副本
为保证一个分区的多个副本之间数据的一致性，Kafka会选择该分区的一个副本作为Leader副本，而该分区的剩余副本作为Follower副本。Leader副本处理负责处理客户端读/写请求，Follower副本从Leader副本同步数据。副本Folloer与Leader的角色并不是固定不变的，如果Leader失效，通过相应的选举算法将从其他Follower副本中选出新的Leader副本。 - 偏移量
任何发布到分区的消息会被直接追加到日志文件的尾部，而每条消息在日志文件中的位置都会对应一个按序递增的偏移量。偏移量是一个分区下严格有序的逻辑值，它并不表示消息在磁盘上的屋里位置。由于kafka几乎不允许对消息进行随机读写，因此Kafka并没有提供额外索引机制到存储偏移量。消费者可以通过控制消息偏移量来对消息进行消费，如消费者可以指定消息的起始偏移量。为了保证消息被顺序消费，消费者已消费的消息对应的偏移量也需要保存。需要说明的是，消费者对消息偏移量的操作并不会影响消息本身的偏移量。旧版消费者将消费偏移量保存到 ZooKeeper 当中，而新版消费者是将消费偏移量保存到 Kafka 内部一个主题当中。当然，消费者也可以自己在外部系统保存消费偏移量，而无需保存到 Kafka 中。 - 日志段
一个日志又被划分为多个日志段（LogSegment），日志段是 Kafka 日志对象分片的最小单位。与日志对象一样，日志段也是一个逻辑概念，一个日志段对应磁盘上一个具体日志文件和两个索引文件。日志文件是以“.log”为文件名后缀的数据文件，用于保存消息实际数据。两个索引文件分别以“.index”和“.timeindex”作为文件名后缀，分别表示消息偏移量索引文件和消息时间戳索引文件。 - 代理
Kafka集群就是由一个或多个Kafka实例构成，我们将每一个Kafka实例成为代理（Broker）,通常也称代理为Kafka服务器（KafkaServer）。在生产环境中Kafka集群一般包括一台或多台服务器，我们可以在一台服务器上配置一个或多个代理。每一个代理都有唯一的标识id,这个id是一个非负整数。在一个Kafka集群中，每增加一个代理就需要为这个代理配置一个与该集群中其他代理不同的id,id值可以选择任意非负整数即可，只要保证它在整个Kafka集群中唯一，这个id就是代理的命根子，也就是在启动代理时配置的broker.id对应的值。由于给每个代理分配了不同的 brokerId，这样对代理进行迁移就变得更方便，从而对消费者来说是透明的，不会影响消费者对消息的消费。 - 生产者
生产者（Producer）负责将消息发送给代理，也就是向 Kafka 代理发送消息的客户端。 - 消费者和消费组
消费者（Comsumer）以拉取（pull）方式拉取数据，它是消费的客户端。在 Kafka 中每一个消费者都属于一个特定消费组（ConsumerGroup），我们可以为每个消费者指定一个消费组，以 groupId 代表消费组名称，通过 group.id 配置设置。 如果不指定消费组，则该消费者属于默认消费组 test-consumer-group。同时，每个消费者也有一个全局唯一的 id，通过配置项 client.id指定，如果客户端没有指定消费者的 id， Kafka 会自动为该消费者生成一个全局唯一的 id，格式为 {hostName}- {UUID 前 8 位字符}。同一个主题的一条消息只能被同一个消费组下某一个消费者消费，但不同消费组的消费者可同时消费该消息。消费组是 Kafka用来实现对一个主题消息进行广播和单播的手段，实现消息广播只需指定各消费者均属于不同的消费组，消息单播则只需让各消费者属于同一个消费组。 - ISR
Kafka 在 ZooKeeper 中动态维护了一个 ISR（In-sync Replica），即保存同步的副本列表，该
列表中保存的是与 Leader 副本保持消息同步的所有副本对应的代理节点 id。如果一个 Follower
副本宕机或是落后太多，则该 Follower副本节点将从 ISR 列表中移除。 - ZooKeeper
Kafka 利用 ZooKeeper 保存相应元数据信息， Kafka 元数据信息包括如代理节点信息、 Kafka
集群信息、旧版消费者信息及其消费偏移量信息、主题信息、分区状态信息、分区副本分配方
案信息、动态配置信息等。 Kafka 在启动或运行过程当中会在 ZooKeeper 上创建相应节点来保
存元数据信息， Kafka 通过监听机制在这些节点注册相应监听器来监听节点元数据的变化，从
而由 ZooKeeper 负责管理维护 Kafka 集群，同时通过 ZooKeeper 我们能够很方便地对 Kafka 集
群进行水平扩展及数据迁移。
Kafka集群结构图
