Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、可分区、多副本，基于zookeeper协调的分布式消息系统。
一、Kafka是一个分布式流平台
1、流处理平台的特性
- 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。
- 可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。
- 可以在流式记录产生时就进行处理。
2、适用场景
- 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message queue)
- 构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。 (类似流处理）
3、核心概念
- Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上.
- Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。
- 每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）
4、四个核心 API
- Producer API ：允许应用发布一条流记录到一个或多个主题。
- Consumer API ：允许应用订阅一个或多个主题，并处理流记录。
- Streams API ：允许应用作为一个流处理器，从一个或多个主题那里消费输入流，并将输出流输出到一个或多个输出主题，从而有效地讲输入流转换为输出流。
- Connector API ：允许将主题连接到已经存在的应用或者数据系统，以构建并允许可重用的生产者或消费者。例如，一个关系型数据库的连接器可能捕获到一张表的每一次变更。
以上四个API分别对应：发布、订阅、转换处理、从第三方采集数据。
二、主题和日志（Topics and Logs）（工作原理）
Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。
对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如图所示，
每个分区都是一个有序的、不可变的记录序列，而且记录会不断的被追加，一条记录就是一个结构化的提交日志（a structured commit log）。
分区中的每条记录都被分配了一个连续的id号，这个id号被叫做offset（偏移量），这个偏移量唯一的标识出分区中的每条记录。（PS：如果把分区比作数据库表的话，那么偏移量就是主键）
Kafka集群持久化所有已发布的记录，无论它们有没有被消费，记录被保留的时间是可以配置的。例如，如果保留策略被设置为两天，那么在记录发布后的两天内，可以使用它，之后将其丢弃以释放空间。在对数据大小方面，Kafka的性能是高效的，恒定常量级的，因此长时间存储数据不是问题。
事实上，在每一个消费者中唯一保存的元数据是offset（偏移量）即消费在log中的位置.偏移量由消费者所控制:通常在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量，但是实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以跳过最近的记录，从"现在"开始消费。
这些细节说明Kafka 消费者是非常廉价的—消费者的增加和减少，对集群或者其他消费者没有多大的影响。比如，你可以使用命令行工具，对一些topic内容执行 tail操作，并不会影响已存在的消费者消费数据。
日志中的 partition（分区）的用途：
- 日志大小超过了单台服务器的限制，允许日志进行扩展。每个单独的分区都必须受限于主机的文件限制，不过一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。
- 可以作为并行的单元集，并行处理，提高效率。
三、分布式
日志的分区partition （分布）在Kafka集群的服务器上。每个服务器在处理数据和请求时，共享这些分区。每一个分区都会在已配置的服务器上进行备份，确保容错性。
每个分区都有一台 server 作为 “leader”，零台或者多台server作为 follwers 。leader server 处理一切对 partition （分区）的读写请求，而follwers只需被动的同步leader上的数据。当leader宕机了，followers 中的一台服务器会自动成为新的 leader。
每台 server 都会成为某些分区的 leader 和某些分区的 follower，因此集群的负载是平衡的。
四、生产者
生产者发布数据到它们选择的主题中。生产者负责选择将记录投递到哪个主题的哪个分区中。要做这件事情，可以简单地用循环方式以到达负载均衡，或者根据一些语义分区函数（比如：基于记录中的某些key）来完成。
五、消费者（消费组）
消费者使用一个 消费组 名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例。消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。
如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例。
如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。
如图，这个 Kafka 集群有两台 server 的，四个分区(p0-p3)和两个消费者组。消费组A有两个消费者，消费组B有四个消费者。
通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个"逻辑订阅者"。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。
在Kafka中实现消费的方式是将日志中的分区划分到每一个消费者实例上，以便在任何时间，每个实例都是分区唯一的消费者。维护消费组中的消费关系由Kafka协议动态处理。如果新的实例加入组，他们将从组中其他成员处接管一些 partition 分区;如果一个实例消失，拥有的分区将被分发到剩余的实例。
Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。但如果你需要总记录在所有记录的上面，可使用仅有一个分区的主题来实现，这意味着每个消费者组只有一个消费者进程。
六、核心概念
1、Broker
Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。broker存储topic的数据。
2、Topic（主题）（重点）
Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
3、Partition（分区）（重点）
topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。
4、Producer（生产者）
生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。
5、Consumer（消费者）
消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。
6、Consumer Group（消费组）（重点）
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例。如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。
7、Leader
每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的partition。每台 server 都会成为某些分区的 leader 和某些分区的 follower，因此集群的负载是平衡的。
8、Follower
Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从“in sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个Follower。
