Spark Streaming揭秘 Day33
Kafka内核再揭秘
优秀的框架会把引擎做到极致，Kafka就是这样，让我们再深入一下研究。
设计目标
kafka系统有着比较独特的的设计，包括5点：
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kafka第一设计原则是速度，不是个考虑功能的消息组件，主要考虑的是消息的传递速度，为了速度可以舍弃功能。
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首要的考量是消息的吞吐量，而不是功能。使用3台pc Server，可以达到每秒百万条消息的吞吐量。
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kafka和其他消息系统不太一样，消息在磁盘上可以持久化，所以消息存储能力是无限的，从kafka角度讲就是个分布式文件系统，消息可以重复消费。
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哪些数据已经被使用，不是保存在broker上，而是保存在consumer中，所以可以根据业务逻辑去做很多很有意思的操作，可以认为kafka就是个实时的动态数据来源。consumer(比如sparkstreaming)去维护哪些消息被消费，这个和一般消息中间件也是不一样的。
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kafka是个天然分布式系统，producer和consumer分布在不同的机器上，数量不会收到限制。运行的时候可以动态增减brokers，因为brokers是被zk管理的，consumer也会和zk打交道，zk作为适配层，让我们不需要关心状态信息，所以就算是broker挂掉，我们也不会感知到。
Consumer group
在kafka中，最小的通信单位是消息，消息是什么，由应用说了算。producer会以topic的方式，把消息交给brokers，topic是个抽象，也是个数据组织的方式，broker收到消息后，会存在具体的机器上，consumer可以订阅topic，producer所有发布的消息都会被订阅者感知到。
对于我们的一个topic而言，无论有多少个consumer，消息只会存储一次。consumer会注册给zookeeper，它会管理拓扑结构，所以可以协调数据的传输，
在订阅过程中，有个consumer group的概念，不同的group会同时消费，类似广播机制。但是如果在一个consumer group中有多个consumer，消息会在相同group中互斥。把所有的consumer放到一个group中，就类似队列。处理方式很灵活。
为什么会有consumer group的概念，每个consumer都一定要属于一个group，每个消息只会发给每个group中的一个consumer，一个group中的多个consumer，可能在不同机器上，但在逻辑上还是一个单位。这个抽象概念非常强大，目标是可以协调消费者，可以灵活的实现广播和队列。
性能设计
一个topic就是个table，table会动态增长，而且只是追加，在集群中有很多table，访问时访问table中的数据，有个巨大的优势是，只会在最新的基础上追加数据，所以不会有冲突，不需要加锁。完全可以使用磁盘的顺序读写，比随机读写快10000倍。
Kafka中用到了sendfile机制，随机读写是每秒k级别的，如果是线性读写可能能到每秒上G，kafka在实现时，速度非常快，是因为会把数据立即写入文件系统的持久化日志中，不是先写在缓存中，再flush到磁盘中。也就是说，数据过来的时候，是传输在os kernel的页面缓存中，由os刷新到磁盘中。在os采用sendfile的机制，os可以从页面缓存一步发送数据到网络中，同时，kafka支持gzip和Snappy对数据进行压缩，这个对传输数据至关重要。
数据存储采用topic-partition-record的三层体系，是个树状数据结构。对于树的存储，比较常用的是B tree，运行时间是O(logN)，但是在因为需要锁定机制，在磁盘层面，在高速交换、数据规模比较大的时候，性能损耗还是比较厉害的。Kafka的方式是把所有消息看成普通的日志，理念就是把日志内容简单的追加，采用offset读取数据，优势是性能完全是线性的，和数据大小没有关系，同时，读取操作和写入操作不会互相阻塞，性能能永远达到最大化。
小结
通过一系列的设计，使用kafka，我们可以抛弃昂贵的高性能硬盘，可以以十分之一的硬件投入产生十倍的消息吞吐能力，还能存储无限大的消息，构建一个在线的、交互式、个性化的大数据系统！！！
欲知后事如何，且听下回分解!
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