基本概念
定义
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
使用消息队列的好处
1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
kafka的基础架构
0.9版本后消费者的偏移量等信息存在kafka的topic信息里
1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；
3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4）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。
5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；
6）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；
7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失， 且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 leader。
9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 leader 中同步数据，保持和 leader 数据的同步。leader 发生故障时，某个 follower 会成为新的 leader。
kafka的命令行操作
1）查看当前服务器中的所有 topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --list
2）创建 topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first
选项说明：
--topic 定义 topic 名
--replication-factor 定义副本数
--partitions 定义分区数
3）删除 topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --delete --topic first
需要 server.properties 中设置 delete.topic.enable=true 否则只是标记删除。
4）发送消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first >hello world >atguigu atguigu
5）消费消息
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 --topic first
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first
--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来。
6）查看某个 Topic 的详情
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --describe --topic first
7）修改分区数
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --alter --topic first --partitions 6
kafka的文件存储机制
由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。
这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic 名称+分区序号。例如，first 这个 topic 有三个分区，则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。
index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。下图为 index 文件和 log 文件的结构示意图。
逻辑举例：
由于第一个segement满了。用最后一个消息的偏移量重新生成了第二个segement（生成了0000000006.index）。
此时我们要找offset=3的消息。根据文件名。可知 应该在第一个segement里面。kafka要求每个index队列的每一行数据大小是一样的。所以。可以快速的找到offset=3的内容。
根据offset=3的内容（位置和长度，长度图中没有画出）。我们可以快速的知道offset=3的消息在log文件里面的起始位置和长度。就可以直接取。提升了数据查询速度
“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。
kafka的生产者
1）分区的原因
（1）方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。
2）生产者发送到分区的方法
（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition数进行取余得到 partition 值；
（3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition值，也就是常说的 round-robin 算法。
3）数据可靠性保证
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据
1）副本数据同步策略
Kafka 选择了第二种方案，原因如下：
1.同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要 n+1个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
2.虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。
2）ISR
采用第二种方案之后，设想以下情景：leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据，但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那 leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack。这个问题怎么解决呢？
Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower长时间 未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈 值 由replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。
老版本中由时间阈值+副本相差的数据量决定，新版本把副本相差数去掉了。因为如果这个相差数很小。kafka又是批量的。容易出现发送数大于相差数的情况，导致follower被不断提出和加入ISR
3）ack 应答机制--解决服务端数据丢失问题
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。
所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，
acks 参数配置：
acks：
0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据；
1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据；
-1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复。
注意-1情况的follower是指ISR里面的follower。极限情况下（ISR只有一个leader，没有follower）-1的情况也会丢失数据
4）故障处理细节--解决客户端消费问题
只有HW所在位置的数据可以被客户端读取到。这样保证了消费数据的一致性。
LEO：指的是每个副本最大的 offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。
（1）follower 故障
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。
（2）leader 故障
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
4）幂等性--这边的SeqNumber是怎么生成的？--没找到详细资料，等有机会看看源码
0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条
启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可（此时ack自动改为-1）。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。
但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。
Kafka 消费者
1）消费方式
consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。
pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer 会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。
2）分区分配策略
一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定那个 partition 由哪个 consumer 来消费。
Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin（轮询，根据组来划分），一是 Range（根据主题来划分）。
轮询，是把全部主题看成一个整体，当订阅不同的主题时，可能会导致消费者消费到其他主题的内容。
范围，是根据每个主题进行划分，但是会导致不均衡问题，即部分消费者需要匹配比较多的分区。
注意。如果有一个组有两个客户端A、B。A没订阅TopicA,但是B订阅了TopicA。此时TopicA的内容 不会发送到A上，只会发送到B上。因为是优先看谁订阅了topic再看消费者组。
3）offset 的维护
由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
这个offset的内容应该包括Topic + partition + 消费者组Id
Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中，从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为__consumer_offsets。
kafka高效读写数据的原因
0）分布式和分区提升了速度
1）顺序写磁盘--顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
2）零复制技术
原本我们要复制一个file文件。是需要操作系统先缓存一份文件，然后通过我们的代码，代码再通知操作系统进行文件写入。这样导致了代码和操作系统的交互，效率比较慢
零拷贝技术就是避免了内核态和用户态之间的来回切换，直接在内核态完成数据复制
zookeeper在kafka的作用
Kafka 集群中有一个 broker 会被选举为 Controller，负责管理集群 broker 的上下线，所有 topic 的分区副本分配和 leader 选举等工作。
Controller 的管理工作都是依赖于 Zookeeper 的。
leader的选举流程：
kafka的事务==事务+幂等性
Producer 事务
为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 Transaction ID，并将 Producer获得的PID 和Transaction ID 绑定。这样当Producer 重启后就可以通过正在进行的 TransactionID 获得原来的 PID。
为了管理 Transaction，Kafka 引入了一个新的组件 Transaction Coordinator。
kafka消息发送流程
消息发送流程
Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator（记录累加器）。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。
