kafka由producer consumer broker topic partitions(分区)组成

kafka cluster(集群)就是由多个broker topic partitions(分区)组成

开局一张图

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上面表示一个kafka集群交互的流程图，kafka cluster中有3个brock(表示有3台kafka服务的集群)，有一个topic名称为topic0的主题，topic0主题有3个partitions(分区)，每个partition有3个副本(包含本身，partition本身也是副本，是leader副本。一个leader分区，两个follwer分区)

Producers往Brokers里面的指定topic0中写消息(发消息时指定主题的名称，默认会创建主题)，Consumers从Brokers里面拉去指定topic0的消息。

topic只是大的概论，真正存放消息的是partitions(分区)

从图可以看出 topic0创建了3个分区 ([1 p2 p0)，每个brock分配一个分区，上面的图包含了两个副本，如果只创建分区本身是图如下

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分区上的存储的 image image.gif

​就是每一条的消息(相当于rocketmq的队列)，消息是有顺序的，从0开始(offset)，消费者pull消息的时候，就是从分区上获取里面存放的消息，topic的每个分区存放的消息都不一样

因为topic的每个分区存放的消息都不一样。所有当brock0挂掉后，p1上未被消费的消费就消费不到了。只有当重启之后才能消息。这样就没有起到消息集群容错的效果。所以有了分区副本的概念

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上图表示topic0主题有3个分区(p1 p2 p0)，每个分区有两个副本(replica)(也可以说topic0有3个不同的分区，每个分区有3个副本(包括自己本身，本身是leader分区副本，其他两个是follwer分区副本))

分区分为leader分区和follwer分区，我们可以在zookeeper上查看topic0的分区的leader分布在哪个brock上

在zk的客户端执行命令get /brokers/topics/topic0 (这个命令可以查到topic0主题下partitions分布在哪个brock)

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可以看到"partitions":{"2":[1,2,0],"1":[0,1,2],"0":[2,0,1]}}，表示p2分区分布在brock.id为1和2和0的服务器上(因为有3个分布，每个brock上都会有，所有1 2 0 brock都有p2分区)

每个brock上都有p2分区，但是leader分区只有一个，其他的都是follwer分区。

在zk的客户端执行命令 get /brokers/topics/topic0/partitions/0/state (可以查询主题下的partitions的leader partition(分区)在哪个brock上)

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"leader":2 可以看出 p0分区在brock.id=2的服务器上。

其他的分区leader分布按上面的命令查询到(没有截图出来)。p1分区在brock.id=0的服务器上、p2分区在brock.id=1的服务器上

leader分区在一图中都标红色了，其他都是follwer。

分区副本的作用是当leader分区的brock挂了，会在fowller分区上重新选出一个分区作为leader分区，能实现集群容错效果

leader副本：处理所有的读写请求(只有一个leader，其他的都是follwer)

follwer副本：不接收任何请求处理，只从leader副本同步消息日志

副本分配算法

副本是如何分配到brock上的？

将所有N个Brock和待分配的i个partition排序，将第i个partition分配到第(i%n)个Brock上，将第i个partition的第j个副本分配到第((i+j)%n)个brock上

kafka高性能原因

1.消息顺序写入到磁盘

将写磁盘的过程变为顺序写，可极大提高对磁盘的利用率。Consumer通过offset顺序消费这些数据

2.零拷贝(直接在内核空间将数据拷贝到网卡缓存。减少了用户空间的操作过程)

(类似于NIO的直接缓冲区，减少jvm内存的操作过程)

消息从发送到落地保存，broker 维护的消息日志本身就是文件目录，每个文件都是二进制保存，生产者和消费者使 用相同的格式来处理。在消费者获取消息时，服务器先从 硬盘读取数据到内存，然后把内存中的数据原封不动的通 过 socket 发送给消费者。虽然这个操作描述起来很简单， 但实际上经历了很多步骤。

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▪ 操作系统将数据从磁盘读入到内核空间的页缓存(Linux内核一种重要的磁盘高速缓存)

▪ 应用程序将数据从内核空间读入到用户空间缓存中

▪ 应用程序将数据写回到内核空间到 socket 缓存中

▪ 操作系统将数据从 socket 缓冲区复制到网卡缓冲区，以便将数据经网络发出

这个过程涉及到 4 次上下文切换以及 4 次数据复制，并且有两次复制操作是由 CPU 完成。但是这个过程中，第二、三步操作数据完全没有进行变化，仅仅是从磁盘复制到网卡缓冲区。

通过“零拷贝”技术，可以去掉这些没必要的数据复制操作， 同时也会减少上下文切换次数。现代的 unix 操作系统提供 一个优化的代码路径，用于将数据从页缓存传输到 socket； 在 Linux 中，是通过 sendfile 系统调用来完成的。Java 提 供了访问这个系统调用的方法：FileChannel.transferTo API

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使用 sendfile，只需要一次拷贝就行，允许操作系统将数据 直接从页缓存发送到网络上。所以在这个优化的路径中， 只有最后一步将数据拷贝到网卡缓存中是需要的。

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java api kafka配置信息分析

producer 配置可选参数

acks

配置表示 producer 发送消息到 broker 上以后的确认值。有三个可选项

1. acks=0表示 producer 不需要等待 broker 的消息确认，发出消息那么就认为消息已成功写入Kafka，时效率高，但同时风险最大，server 宕机时，数据将会丢失

2. acks=1 表示 producer 只需要获得 kafka 集群中的 leader 节点确认即可，这个选择时延较小同时确保了 leader 节点确认接收成功

3. acks=all leader 节点在返回确认或错误响应之前，会等待所有同步副本都收到消息。如果和min.insync.replicas参数结合起来，就可以决定在返回确认前至少有多个副本能够收到消息。比如min.insync.replicas=1就需要至少一个follwer确认收到消息。相对安全，但是效率较低。但是由于 ISR 可能会缩小到仅包含一个 Replica，所以设置参数为all并不能一定避免数据丢失

batch.size

生产者发送多个消息到 broker 上的同一个分区时，为了减少网络请求带来的 性能开销，通过批量的方式来提交消息，可以通过这个参数来控制批量提交的 字节数大小，默认大小是 16384byte,也就是 16kb，意味着当一批消息大小达 到指定的 batch.size 的时候会统一发送

linger.ms

Producer 默认会把两次发送时间间隔内收集到的所有 Requests 进行一次聚合 然后再发送，以此提高吞吐量，而 linger.ms 就是为每次发送到 broker 的请求 增加一些 delay，以此来聚合更多的 Message 请求。 这个有点想 TCP 里面的 Nagle 算法，在 TCP 协议的传输中，为了减少大量小数据包的发送，采用了 Nagle 算法，也就是基于小包的等-停协议。

batch.size 和 linger.ms 这两个参数是 kafka 性能优化的关键参数当二者都配置的时候，只要满足其中一个要 求，就会发送请求到 broker 上

max.request.size

设置请求的数据的最大字节数，为了防止发生较大的数据包影响到吞吐量，默认值为 1MB

consumer配置可选参数

group.id

当producer发送一条消息，相同group.id的多个consumer只有其中一个consumer能消费到

(比如 topic=hehe的主题发送了一条消息，group.id=666的组，有三个消费者监听了这个主题，但这条消息只会被其中一个consumer消费到)，group.id=999的一个consumer也能消费这条消息。

enable.auto.commit

消费者消费消息以后自动提交，只有当消息提交以后，该消息才不会被再次接 收到，还可以配合 auto.commit.interval.ms 控制自动提交的频率。 当然，我们也可以通过 consumer.commitSync()的方式实现手动提交

auto.offset.reset

这个参数是针对新的 groupid 中的消费者而言的，当有新 groupid 的消费者来 消费指定的 topic 时，对于该参数的配置，会有不同的语义

auto.offset.reset=latest 情况下，新的消费者将会从其他消费者最后消费的 offset 处开始消费 Topic 下的消息

auto.offset.reset= earliest 情况下，新的消费者会从该 topic 最早的消息开始 消费

auto.offset.reset=none 情况下，新的消费者加入以后，由于之前不存在 offset，则会直接抛出异常。

max.poll.records

此设置限制每次调用 poll 返回的消息数，这样可以更容易的预测每次 poll 间隔 要处理的最大值。通过调整此值，可以减少 poll 间隔