一、原理简述
【1】Producer 将消息进行分组分别发送到对应 leader节点；
【2】Leader将消息写入本地 log；
【3】Followers从 Leader pull最新消息，写入 log后向 Leader发送 ack确认；
【4】Leader收到所有 ISR中的 Follower节点的 ACK后，增加 HW，标记消息已确认全部备份完成，最后返回给 Producer消息已提交成功；
【5】消费端从对应 Leader节点 poll最新消息并消费，消费完成后将最新的 offset位置提交至 Topic为 _consumer_offsets的主节点中保存。
二、Producer 原理
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初始化 KafkaProducer，会创建一个后台线程 KafkaThread，会循环的判断缓存中的数据是否需要提交。同时会发送消息，主要指定 Topic和 Value，不建议指定 partition和 key防止分区分配的不均匀，扩容不方便等。
然后拉取 metadata 它是在 zk中维护的，里面存储了 topic 可用的分区和正在同步的备份。分区器由两种分区策略，第一种是根据 key的 hash值，将相同的 key放在同一个分区，保证相同 key的顺序性。第二种是轮询，key不存在的时候就会轮询的向1、2、3依次存储。当确定了要发送的分区后，会发送到 RecordAccmulator缓存种，key是要发送到指定的分区，value是一个双端队列。然后会判断双端队列是否已满(batch.size)会唤醒 send 发送到 kafka broker中。
同时，后端线程也会循环的判断这个双端队列是否已满。还有一种就是根据固定的时间判断是否该发送消息，从而提高 kafka的性能。当发送失败的时候，会将发送失败的消息放到双端队列的最前面。Retry默认是3，一般发送失败是网络等原因或者broker有问题，因此这个值不建议设置比较大。
三、Producer 端参数详解
四、Kafka Server 基本原理
【1】Zookeeper 集群作用：管理 Kafka 集群，同步元数据信息；
【2】Metadata 信息用来存放什么数据的：broker中主从分区信息（是否可用等），以及从分区进行数据同步的信息；
【3】**Producer 发送过来的数据怎么落盘的： 数据进来会先存储在页缓存中，提高性能。
五、KafkaServer 主分区与副本数据同步原理
HW高水位：HW之前的数据是已经备份的数据；
LEO末端位移：HW至LEO之间的是未备份数据；
如上5-9之间的数据未备份，Follower 节点会从 Leader节点拉取数据，Leader 节点存储了一个 Follower 副本，该副本也具有HW和LEO ，Follower节点会拉去Leader节点上的 Follower副本，并将数据写入到 log文件中，同时更新 LEO为拉取到的值9。Follower 更新完后，会通知 Leader节点的 Follower 副本，并将 HW 写到该副本中。最后 Leader 副本的 HW会更新为所有 Follower 副本 LEO的最小值。然后判断 HW 是否等于 LEO，如果相等则说明备份好了。
六、KafkaServer 零拷贝原理
Kafka 的数据并不是实时的写入硬盘，利用操作系统分页存储来提高 I/O效率：
【1】数据直接在内核完成输入和输出，不需要拷贝到用户空间再写出去。可能会存在系统挂掉时，数据丢失的风险。零拷贝
【2】Kafka 数据写入磁盘前，数据先写到进程的内核空间；
【3】副本备份数据以及消息者读取数据直接从内核空间的网卡读取；
【4】只能缓存有限大小的数据，即如果消费时间久远的数据需要从磁盘读取；
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生产者将数据写入页缓存，然后再同步到磁盘，消费者也会先读取页缓存，只有部分数据才会从磁盘中获取。从而提高性能。
七、KafkaServer Leader 选举
Kafka Broker 启动的时候，会启动一个 controller 节点，该节点就是选举的时候使用，controller 会与zk进行通信。如果 broker挂掉了，就会取通知 ctroller 进行统计，看那些节点存活者，然后进行选举，看那个分区成为主分区。这个计算为什么要分在 broker上，因为 zk不适合做大量的计算和读写操作。计算的规则是 LSR中同步的副本，如果那个分区先备份完成就会放在最前面，因此就选择 ISR表中的第一个备份分区为主分区。
八、KafkaConsumer 原理
【1】Consumer 是如何协调消费分区数据的：Consumer 初始化时都会初始化一个 Consumer 协调器，发送心跳检测；Consumer 协调器与 Kafka 对应 Broker 的 group协调器进行通讯，并获取正在消费的所有 Consumer 信息，并将信息发送给主 Consumer协调器，Consumer Leader计算当前所有 Consumer应该对应消费哪个的分区数据（减少broker的压力）。
【2】Consumer 的 offset是如何管理的：Kafka 内部维护了一个_consumer_offsets用于存储 offset；consumer 消费完数据时会将当前消费分区最新的 offset ack到 _consumer_offsets(分区有50个)中。
【3】Consumer group 如何 rebalance的：group 协调器检测有 consumer节点挂掉，会将当前存在的 consumer 发送给 consumer 协调器，主协调器计算 consumer 应对应消费哪个分区数据。计算完成将结果发回至 group协调器。group 协调器与 consumer 协调器通信，通知对应 consumer节点是否需要消费，以及接着消费 offset位置。
九、KafkaConsumer 参数详解
【1】group.id：组ID，唯一标识一个消费组，需要确定一个不重复的组ID；
【2】session.timeout.ms：用于检测 consumer失效(failure)的时间，如果要缩短错误检测时间，可适当减少该值；
【3】auto.offset.reset：指定 consumer启动时消费策略，earliest（设定位移为当前最小位移）；latest（设定位移为当前最新位移）；
【4】enable.auto.commit：是否让Kafka 在后台自动提交位移，推荐 false，手动提交；
【5】heartbeat.interval.ms：心跳检测频率，如果 consumer group 中成员很多的话推荐将此值设置大一点；
【6】max.poll.interval.ms：用于调节消费主线程的消费速度，需比 poll消息消耗时长更大，否则可能导致 consumer再平衡；
【7】max.poll.records：控制单次 poll回来的消息数，建议越少越好；
十、性能优化方案
【1】acks 按需设置；
【2】尽量使用随机分区，防止数据分配不均匀；
【3】为各个 Producer 配置 retries，建议设置为整形的最大大小，感觉没什么用；
【4】为高吞吐量的 Producer，调优缓冲区的大小，分别是 buffer.memory 和 batch.size（以字节为单位）
KafkaServer 端的建议：
【1】评估当前项吞吐量，测定主分区的写入和消费速率，合理申请分区个数；使用 kafka 测试工具，根据自己实际吞吐量进行计算；分区多消耗资源，同时进行Leader选举也会比较耗时，备份的次数也就多。不断的调整测试，因为分区和吞掉量是一个驼峰式的曲线，存在一个最佳值，并不是越大越好。分区建议是机器的整数倍。
./kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 5000 --record-size 1024 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=192.168.32.12:9092 acks=1
【2】建议每个 partition 至少两个副本，建议有几个 broker就设置几个副本；
【3】log.dirs优化：数据是存在磁盘中的，可以将数据存在不同的磁盘中。进行分盘保存，就可以减少磁盘的压力；
【4】在各个 Brokers上，请压缩 Topics所需的内存和 CPU资源；
【5】不要忽略监控 Brokers的 in-sync replica(ISR)；
【6】禁止 Topic 自动创建，默认创建是一份分区一份副本；
【7】对于那些具有持续高吞吐量的 Brokers，请提供足够的内存，以避免它们从磁盘子系统中进行读操作；
【8】Topic 隔离，减少影响半径；
Consumer 消费端的建议：
【1】客户端版本升级到最新，因为老版本很多计算都是放在zk上，新版本都是放在broker上，offset新版本存储在topic中，旧版本存储在zk中；
【2】调优 consumer 的套接字缓冲区，例如poll(60) 超过60s获取不下来就会报错；
【3】设计具有高吞吐量的 consumers；
【4】JVM 上运行各种 consumers时，请警惕垃圾回收对它们可能产生的影响；
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