1、基本概念
需要了解producer,consumer,groupId,broker,topic,partition,segment的概念，如下图。
2、版本名
kafka_2.10-0.8.2.jar，2.10是指Scala版本，0.8.2是指kafka版本。
3、核心功能
Producer API允许程序发布数据流到一个到多个Kafka topic。
Consumer API允许程序订阅一个到多个topic，并且进行消费。
Streams API允许程序作为一个数据流处理，将一个或多个topic中输入的数据进行消费，并生产数据流到一个或多个topics中。
Connector API，可以通过Connector管理Kafka和另一个系统之间的数据复制，比如去捕获关系型数据库中的任意改变到一个表中。
4、topic介绍
topic（不同的业务数据，分流到不同的topic进行处理）
\\
\\
topic是基于zk建立的，实 \\ 际上同一topic下的partition是按如下分布在各个服务器上的(可以设置replicas的个数，此图partition黑色为leader，红色为 \\ 副本folower)。
\ \\ /
\||/
kafka对与zookeeper是强依赖的，是以zookeeper作为基础的，即使不做集群，也需要zk的支持。以下是kafka中必须要填写的配置文件，id为在zk中注册的brokerid，后者为要注册到的zookeeper的host和port。
broker.id=0
zookeeper.connect=localhost:2181
zk说白了，就是一个节点服务系统，至于用这个节点做什么，做单活、开关锁还是做检测服务器存活状态，都是业务代码根据这个节点做的一些逻辑处理。以下是kafka默认在zk中的节点层级结构：
5、partition介绍
partion可以看作一个有序的队列，里面的数据是储存在硬盘中的，追加式的。partition的作用就是提供分布式的扩展，一个topic可以有许多partions，多个partition可以并行处理数据，所以可以处理相当量的数据。只有partition的leader才会进行读写操作，folower仅进行复制，客户端是感知不到的。下图把kafka集群看成一个kakfa服务，仅显示leader。
1）offset概念
每一条数据都有一个offset，是每一条数据在该partition中的唯一标识。各个consumer控制和设置其在该partition下消费到offset位置，这样下次可以以该offset位置开始进行消费。
各个consumer的offset位置默认是在某一个broker当中的topic中保存的（为防止该broker宕掉无法获取offset信息，可以配置在每个broker中都进行保存，配置文件中配置）
offsets.topic.replication.factor=3 transaction.state.log.replication.factor=3 transaction.state.log.min.isr=3
2）replicas的同步时机。
假如有N个replicas，其中一个replica为leader，其他都为follower，leader处理partition的所有读写请求，于此同时，follower会被动定期的去复制leader上的数据。
3）ISR介绍
leader会追踪和维护ISR中所有follower的滞后状态。如果滞后太多（数量滞后和时间滞后两个维度，replica.lag.time.max.ms和replica.lag.max.message可配置），leader会把该replica从ISR中移除。被移除ISR的replica一直在追赶leader。如下图，leader写入数据后并不会commit，只有ISR列表中的所有folower同步之后才会commit，把滞后的follower移除ISR主要是避免写消息延迟。设置ISR主要是为了broker宕掉之后，重新选举partition的leader从ISR列表中选择。
滞后情况：新增副本，GC挂起，follower失效，I/O瓶颈。
6、producer介绍
send(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V data)
producer在发送消息的时候，必须指定topic和data,可以选择指定partion、key、timestamp,其中时间戳有两种方式，CreateTime和LogAppendTime，前者是客户端设置时间，后者是broker在消息写入log时设置的时间。如果为null，用的是System.currentTimeMillis()。如果同时不指定partition和key，那么就用round-bin决定发送到哪个partition。
客户端会定时的取Broker的topic、partition、replicas等元数据信息，producer持有kafka节点的metadata信息，通过该信息创建ProducerPool，每次发送信息会根据要发送哪个Partition，来选择相应的Producer实例，Rpc连接。
7、consumer介绍
以下针对springBoot集成的kafka
@KafkaListener(topics = {"cache-music-user"},groupId="zwhUser",containerFactory = "batchAbleFactory")
public void consumeBatch(List<ConsumerRecord<String,String>> recordList, Acknowledgment acknowledgment) throws InterruptedException {
...
方法体
...
}
consumer如何知道自己应该拉取哪一个partition。cordinator（某一个Kafka的broker）在分配consumer的时候，会选举consumer leader，后者分配每一个consumer要连接的broker,topic,partition，然后上报cordinator。然后consumer会根据自己被分配的partion去拉取数据。
批量读取和单数据读取，ack机制。
如果poll()时间超时，那么broker会认为consumer挂掉了，会踢掉该consumer。cordinator重新分配consumer。有时超时会抛异常，不过也会重新分配consumer。
consumer的groupId机制。对于一个groupId中的consumer来说，一个partition只能由一个consumer来消费。即不可能多个consumer消费1个partition。如下：
consumer可以在不同的机器中。
三、延伸
1、kafka重新选举
KafkaController的作用。Kafka集群中多个broker，有一个会被选举为controller leader，负责管理整个集群中分区和副本的状态，比如partition的leader 副本故障，由controller 负责为该partition重新选举新的leader 副本；当检测到ISR列表发生变化，有controller通知集群中所有broker更新其MetadataCache信息；或者增加某个topic分区的时候也会由controller管理分区的重新分配工作
KafkaController创建节点的方式去选举，作为leader，任何follower挂了，zk会感知到并通过Controller注册的Wather去通知Controller去重新选举。而leader挂了，zk会感知到，会通过Wather机制通知每一个broker去竞争Master。而ReplicaManager每个broker都有，是接受Contrloller的请求，对本服务上的partition进行管理的。
2、效率高的原因
因为kafka的数据都是存储在硬盘中，甚至有的公司将kafka其作为数据库使用，既然数据是基于硬盘的，那么为何kafka还是能够拥有如此高的吞吐量呢？
1）硬盘的索引功能。二分查找法。
分区：找到响应的分区
分段：根据文件segment的命名可以确认要查找的offset或timestamp在哪个文件中。
稀疏索引：快速确定要找的offset在哪个内存地址的附近。
2）I/O优化
普通程序I/O需要把Disk中的信息复制到系统环境内存（步骤1），再复制到kafka应用环境内存（步骤2），然后步骤3，步骤4到Socket通过网络发出，重复复制文本，I/O消耗大。
kafka则不一样：
3、kafka和rabbitMq的对比。
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。和rabbitMq各占半臂江山。以下是对比：
性能来说，kafka的吞吐量较大。kafka易于向外扩展，所有的producer、broker、consumer无需停机都可以即刻扩展机器。信息将全部的信息持久化到硬盘上，生产和消费互不影响，很灵活。功能来说，kafka适用于日志，事实上kafka本身就是LinkIn公司开发用于日志系统的，所以其文件叫做log。用户跟踪管道，对用户网页行为的记录跟踪，用于离线数据分析或者做报表。大数据分析。
转自https://blog.csdn.net/dshf_1/article/details/82467558