面试在即，对kafka和MetaQ做一个整理，复习一波。
消息队列作用 ： 异步/解耦/削峰
概述
- Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。
- 目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。
-
Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据
Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。 - 无论是kafka集群，还是consumer都依赖于
zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。
架构图
整体架构简图
详细架构图
同一个组的消费者 不能消费同一个partition
名词解析：
- Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端；
- Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端；
- Topic ：主题，可以理解为一个队列；
- 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；
- 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。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
- Consumer Group （CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic；
内部实现原理
- 点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。 - 发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）
发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即使当前订阅者不可用，处于离线状态。
安装部署与常用客户端命令：
此过程忽略，准备单独写一篇文章整理。
生产过程分析
1. 写入方式
producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。
2.分区（Partition）
消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成，其组织结构如下图所示：
分区示意图
我们可以看到，每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partition log上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。
- 分区原因：
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。- 分区规则：
1.指定了patition，则直接使用；
2.未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；
3.patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。
//DefaultPartitioner类
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
int numPartitions = partitions.size();
if (keyBytes == null) {
int nextValue = nextValue(topic);
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
if (availablePartitions.size() > 0) {
int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
return availablePartitions.get(part).partition();
} else {
// no partitions are available, give a non-available partition
return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
}
} else {
// hash the keyBytes to choose a partition
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}
3. 副本（Replication）
同一个partition可能会有多个replication（对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N）。没有replication的情况下，一旦broker 宕机，其上所有 patition 的数据都不可被消费，同时producer也不能再将数据存于其上的patition。引入replication之后，同一个partition可能会有多个replication，而这时需要在这些replication之间选出一个leader，producer和consumer只与这个leader交互，其它replication作为follower从leader 中复制数据。
4.写入流程
producer写入流程
1）producer先从zookeeper的 "/brokers/.../state"节点找到该partition的leader
2）producer将消息发送给该leader
3）leader将消息写入本地log
4）followers从leader pull消息，写入本地log后向leader发送ACK
5）leader收到所有ISR中的replication的ACK后，增加HW（high watermark，最后commit 的offset）并向producer发送ACK
Broker 保存消息
1.存储方式
物理上把topic分成一个或多个patition（对应 server.properties 中的num.partitions=3配置），每个patition物理上对应一个文件夹（该文件夹存储该patition的所有消息和索引文件），如下：
image.png
2.存储策略
无论消息是否被消费，kafka都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据：
1）基于时间：log.retention.hours=168
2）基于大小：log.retention.bytes=1073741824
需要注意的是，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高 Kafka 性能无关。
3. Zookeeper存储结构
D5FED6A327594F818264133F86E26E36.jpg
producer不在zk中注册，消费者在zk中注册。
Kafka消费过程分析
kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级Consumer API。
1.高级API
- 优点：
高级API 写起来简单
不需要自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理。
不需要管理分区，副本等情况，.系统自动管理。
消费者断线会自动根据上一次记录在zookeeper中的offset去接着获取数据（默认设置1分钟更新一下zookeeper中存的offset）
可以使用group来区分对同一个topic 的不同程序访问分离开来（不同的group记录不同的offset，这样不同程序读取同一个topic才不会因为offset互相影响） - 缺点：
不能自行控制offset（对于某些特殊需求来说）
不能细化控制如分区、副本、zk等
2.低级API
- 优点：
能够让开发者自己控制offset，想从哪里读取就从哪里读取。
自行控制连接分区，对分区自定义进行负载均衡
对zookeeper的依赖性降低（如：offset不一定非要靠zk存储，自行存储offset即可，比如存在文件或者内存中） - 缺点：
太过复杂，需要自行控制offset，连接哪个分区，找到分区leader 等。
2.消费者组
消费者组
消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。
3. 消费方式
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。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
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，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。
4. 消费者组案例
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