kafka的基本概念
- kafka特点1：是基于发布订阅模式，而非pear-pear模式，消费者可以有多个，实质是一个生产者-消费者模型，用来处理数据流。
- kafka特点2：处理数据高效并实时
- kafka特点3：数据流在分布式集群中安全复制存储
总之：kafka是用于构建实时的数据管道和流应用程序。具备横向扩展，容错等优点。
kafka名词解释
- Broker：一个kafka服务器节点就是一个Broker，消息被持久化到Broker上。broker只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。在集群中每个broker都有一个唯一brokerid，不得重复。
- Topic:消息的一个主题，每生产的一条消息都对应一个Topic,这样就可以将消息归类，消费者就可以选择性的消费了。
- producer：消息生产者，有服务端console类型的，可以在控制台输入生产消息，也有和编程语言集成的API，可以在工程中生产消息。
- consumer:消费者，和生产者类似，也有服务端console类型的，可以在控制台接收消息，也有API接口控制在项目中自己消费消息。一个消费者是一个线程。
- consumerGroup:消费者组，消费端消费消息的时候是以group为单位消费，一个topic下的消息可以被不同的group消费。以group消费是为了不同业务可以都消费消息，而且当有新增消费需求的时候，直接增加consumer group即可。
consumerGroup组员之间不能重复消费。
- partition：kafka是面对分布式系统的，同时一个topic对应partition，一个partition有多个副本,会从所有的副本中选取一个leader出来。所有读写操作都是通过leader副本来进行的。一个partition是个有序队列。
partition的目录中有多个segment组合(index,log)一个Topic对应多个partition[0,1,2,3]，一个partition对应多个segment组合。一个segment有默认的大小是1G，消息都在segment上面存储。
- partition中每个message只能被consumer group中的一个consumer消费。而且一个consumergroup里面的所有consumer都必须按顺序读取partition中的message,新启动的consumer默认从partition队列的头开始阻塞得读message.
- kafka吞吐量大的原因：
- kafka针对一个partition，不是通过多个consumer thread加悲观锁来防止重复消费，而是一个partition只能同时被一个consumer thread消费，如果消息数量太大觉得效率不高要增大吞吐量，直接横向扩展partition数量，同时增加一个consumer group下的consumer thread数量即可。这样没有锁竞争，充分发挥了横向的扩展性，吞吐量极高。
- kafka分布式并发的读和写都非常快，写的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序写入。读的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序读取， 对topic进行partition分区，consume group中的consume线程可以以很高能性能进行顺序读。
效率最优配置：
consumer group下的consumer thread的数量等于partition数量，这样效率是最高的。
Consumer怎么消费kafka的topic的所有的partition的message的呢？
kafka消息是顺序读取，必须维护上一次读到哪里的offset信息。维护offset有两套机制，high level API的offset存于Zookeeper中；low level API的offset由自己维护。
- 当使用high level api的时候
offset是维护在Zookeeper上，先拿message处理，再定时自动commit offsite+1（也可以改成手动）, 并且kakfa处理message是没有锁操作的。
因此如果处理message失败，此时还没有commit offsite+1，当consumer thread重启后会重复消费这个message。
但是作为高吞吐量高并发的实时处理系统，at least once的情况下，至少一次会被处理到，是可以容忍的。 - 如果无法容忍，就得使用low level api来自己程序维护这个offsite信息，那么想什么时候commit offsite+1就自己搞定了。
- 消息生产端不用维护offset，因为消息offset默认是自增的。Kafka的producer一般都是大批量的batch发送message，向这个topic一次性发送一大批message，load balance到一个partition上，一起插进去，offsite作为自增id自己增加就好。
At Least模型
因为消息的读取进度由offset提供，offset可以由消费者自己维护也可以维护在zookeeper里，但是当消息消费后consumer挂掉，
offset没有即时写回，就有可能发生重复读的情况，这种情况同样可以通过调整commit offset周期、阈值缓解，甚至消费者自己把消费和commit offset做成一个事务解决，
但是如果你的应用不在乎重复消费，那就干脆不要解决，以换取最大的性能。
consumer API
Kafka提供了两套consumer api，分为high-level api和sample-api。
- Sample-api 是一个底层的API，它维持了一个和单一broker的连接，并且这个API是完全无状态的，每次请求都需要指定offset值，因此，这套API也是最灵活的。
在kafka中，当前读到哪条消息的offset值是由consumer来维护的，因此，consumer可以自己决定如何读取kafka中的数据
。比如，consumer可以通过重设offset值来重新消费已消费过的数据。不管有没有被消费，kafka会保存数据一段时间，这个时间周期是可配置的，只有到了过期时间，kafka才会删除这些数据.
- High-level API
High level api是consumer读的partition的offsite是存在zookeeper上。High level api 会启动另外一个线程去每隔一段时间，offsite自动同步到zookeeper上。
换句话说，如果使用了High level api， 每个message只能被读一次，一旦读了这条message之后，无论我consumer的处理是否ok。
High level api的另外一个线程会自动的把offiste+1同步到zookeeper上。如果consumer读取数据出了问题，offsite也会在zookeeper上同步。
因此，如果consumer处理失败了，会继续执行下一条。因此，Best Practice是一旦consumer处理失败，直接让整个conusmer group抛Exception终止
，但是最后读的这一条数据是丢失了，因为在zookeeper里面的offsite已经+1了。
等再次启动conusmer group的时候，已经从下一条开始读取处理了。
- Low level API
consumer读的partition的offsite在consumer自己的程序中维护。不会同步到zookeeper上。
但是为了kafka manager能够方便的监控，一般也会手动的同步到zookeeper上。
kafka如何保证数据的完全生产
ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。
- 0：不等待broker返回确认消息
- 1：等待topic中某个partition leader保存成功的状态反馈
- -1:等待topic中某个partition 所有副本都保存成功的状态反馈
kafka生产的Log
摘录了一下大神的博客，如下：
kafka_log.png
kafka的选举机制
- 首先Kafka会将接收到的消息分区（partition），每个主题（topic）的消息有不同的分区。
这样一方面消息的存储就不会受到单一服务器存储空间大小的限制，另一方面消息的处理也可以在多个服务器上并行。 - 其次为了保证高可用，每个分区都会有一定数量的副本（replica）。这样如果有部分服务器不可用，副本所在的服务器就会接替上来，保证应用的持续性。
但是，为了保证较高的处理效率，消息的读写都是在固定的一个副本上完成。这个副本就是所谓的Leader，而其他副本则是Follower。而Follower则会定期地到Leader上同步数据。
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