Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
1.前言 消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。
1.1 Kafka的特性:
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。可扩展性：kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）高并发：支持数千个客户端同时读写1.2 Kafka的使用场景：
日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。流式处理：比如spark streaming和storm事件源1.3 Kakfa的设计思想
Kakfa Broker Leader的选举： Kakfa Broker集群受Zookeeper管理。所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点，因为只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为Kafka Broker Controller，其他的Kafka broker叫Kafka Broker follower。（这个过程叫Controller在ZooKeeper注册Watch）。这个Controller会监听其他的Kafka Broker的所有信息，如果这个kafka broker controller宕机了，在zookeeper上面的那个临时节点就会消失，此时所有的kafka broker又会一起去 Zookeeper上注册一个临时节点，因为只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为Kafka Broker Controller，其他的Kafka broker叫Kafka Broker follower 。例如：一旦有一个broker宕机了，这个kafka broker controller会读取该宕机broker上所有的partition在zookeeper上的状态，并选取ISR列表中的一个replica作为partition leader（如果ISR列表中的replica全挂，选一个幸存的replica作为leader; 如果该partition的所有的replica都宕机了，则将新的leader设置为-1，等待恢复，等待ISR中的任一个Replica“活”过来，并且选它作为Leader；或选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader），这个broker宕机的事情，kafka controller也会通知zookeeper，zookeeper就会通知其他的kafka broker。 这里曾经发生过一个bug，TalkingData使用Kafka0.8.1的时候，kafka controller在Zookeeper上注册成功后，它和Zookeeper通信的timeout时间是6s，也就是如果kafka controller如果有6s中没有和Zookeeper做心跳，那么Zookeeper就认为这个kafka controller已经死了，就会在Zookeeper上把这个临时节点删掉，那么其他Kafka就会认为controller已经没了，就会再次抢着注册临时节点，注册成功的那个kafka broker成为controller，然后，之前的那个kafka controller就需要各种shut down去关闭各种节点和事件的监听。但是当kafka的读写流量都非常巨大的时候，TalkingData的一个bug是，由于网络等原因，kafka controller和Zookeeper有6s中没有通信，于是重新选举出了一个新的kafka controller，但是原来的controller在shut down的时候总是不成功，这个时候producer进来的message由于Kafka集群中存在两个kafka controller而无法落地。导致数据淤积。 这里曾经还有一个bug，TalkingData使用Kafka0.8.1的时候，当ack=0的时候，表示producer发送出去message，只要对应的kafka broker topic partition leader接收到的这条message，producer就返回成功，不管partition leader 是否真的成功把message真正存到kafka。当ack=1的时候，表示producer发送出去message，同步的把message存到对应topic的partition的leader上，然后producer就返回成功，partition leader异步的把message同步到其他partition replica上。当ack=all或-1，表示producer发送出去message，同步的把message存到对应topic的partition的leader和对应的replica上之后，才返回成功。但是如果某个kafka controller 切换的时候，会导致partition leader的切换（老的 kafka controller上面的partition leader会选举到其他的kafka broker上）,但是这样就会导致丢数据。Consumergroup：各个consumer（consumer 线程）可以组成一个组（Consumer group ），partition中的每个message只能被 组（Consumer group ） 中的一个consumer（ consumer 线程 ）消费，如果一个message可以被多个 consumer（ consumer 线程 ） 消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。Kafka不支持一个partition中的message由两个或两个以上的同一个consumer group下的consumer thread来处理，除非再启动一个新的consumer group。所以如果想同时对一个topic做消费的话，启动多个consumer group就可以了，但是要注意的是，这里的多个consumer的消费都必须是顺序读取partition里面的message，新启动的consumer默认从partition队列最头端最新的地方开始阻塞的读message。它不能像AMQ那样可以多个BET作为consumer去互斥的（for update悲观锁）并发处理message，这是因为多个BET去消费一个Queue中的数据的时候，由于要保证不能多个线程拿同一条message，所以就需要行级别悲观所（for update）,这就导致了consume的性能下降，吞吐量不够。而kafka为了保证吞吐量，只允许同一个consumer group下的一个consumer线程去访问一个partition。如果觉得效率不高的时候，可以加partition的数量来横向扩展，那么再加新的consumer thread去消费。如果想多个不同的业务都需要这个topic的数据，起多个consumer group就好了，大家都是顺序的读取message，offsite的值互不影响。这样没有锁竞争，充分发挥了横向的扩展性，吞吐量极高。这也就形成了分布式消费的概念。 当启动一个consumer group去消费一个topic的时候，无论topic里面有多个少个partition，无论我们consumer group里面配置了多少个consumer thread，这个consumer group下面的所有consumer thread一定会消费全部的partition；即便这个consumer group下只有一个consumer thread，那么这个consumer thread也会去消费所有的partition。因此，最优的设计就是，consumer group下的consumer thread的数量等于partition数量，这样效率是最高的。 同一partition的一条message只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费。不能够一个consumer group的多个consumer同时消费一个partition。 一个consumer group下，无论有多少个consumer，这个consumer group一定回去把这个topic下所有的partition都消费了。当consumer group里面的consumer数量小于这个topic下的partition数量的时候，如下图groupA,groupB，就会出现一个conusmer thread消费多个partition的情况，总之是这个topic下的partition都会被消费。如果 consumer group里面的consumer数量等于这个topic下的partition数量的时候，如下图groupC，此时效率是最高的，每个partition都有一个consumer thread去消费。当 consumer group里面的consumer数量大于这个topic下的partition数量的时候，如下图GroupD，就会有一个consumer thread空闲。因此，我们在设定consumer group的时候，只需要指明里面有几个consumer数量即可，无需指定对应的消费partition序号，consumer会自动进行rebalance。 多个Consumer Group下的consumer可以消费同一条message，但是这种消费也是以o（1）的方式顺序的读取message去消费,，所以一定会重复消费这批message的，不能向AMQ那样多个BET作为consumer消费（对message加锁，消费的时候不能重复消费message）Consumer Rebalance的触发条件：（1）Consumer增加或删除会触发 Consumer Group的Rebalance （2）Broker的增加或者减少都会触发 Consumer RebalanceConsumer： Consumer处理partition里面的message的时候是o（1）顺序读取的。所以必须维护着上一次读到哪里的offsite信息。high level API,offset存于Zookeeper中，low level API的offset由自己维护。一般来说都是使用high level api的。Consumer的delivery gurarantee，默认是读完message先commmit再处理message，autocommit默认是true，这时候先commit就会更新offsite+1，一旦处理失败，offsite已经+1，这个时候就会丢message；也可以配置成读完消息处理再commit，这种情况下consumer端的响应就会比较慢的，需要等处理完才行。 一般情况下，一定是一个consumer group处理一个topic的message。Best Practice是这个consumer group里面consumer的数量等于topic里面partition的数量，这样效率是最高的，一个consumer thread处理一个partition。如果这个consumer group里面consumer的数量小于topic里面partition的数量，就会有consumer thread同时处理多个partition（这个是kafka自动的机制，我们不用指定），但是总之这个topic里面的所有partition都会被处理到的。。如果这个consumer group里面consumer的数量大于topic里面partition的数量，多出的consumer thread就会闲着啥也不干，剩下的是一个consumer thread处理一个partition，这就造成了资源的浪费，因为一个partition不可能被两个consumer thread去处理。 所以我们线上的分布式多个service服务，每个service里面的kafka consumer数量都小于对应的topic的partition数量，但是所有服务的consumer数量只和等于partition的数量，这是因为分布式service服务的所有consumer都来自一个consumer group，如果来自不同的consumer group就会处理重复的message了（同一个consumer group下的consumer不能处理同一个partition，不同的consumer group可以处理同一个topic，那么都是顺序处理message，一定会处理重复的。一般这种情况都是两个不同的业务逻辑，才会启动两个consumer group来处理一个topic）。如果producer的流量增大，当前的topic的parition数量=consumer数量，这时候的应对方式就是很想扩展：增加topic下的partition，同时增加这个consumer group下的consumer。
Delivery Mode : Kafka producer 发送message不用维护message的offsite信息，因为这个时候，offsite就相当于一个自增id，producer就尽管发送message就好了。而且Kafka与AMQ不同，AMQ大都用在处理业务逻辑上，而Kafka大都是日志，所以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。但是Consumer端是需要维护这个partition当前消费到哪个message的offsite信息的，这个offsite信息，high level api是维护在Zookeeper上，low level api是自己的程序维护。（Kafka管理界面上只能显示high level api的consumer部分，因为low level api的partition offsite信息是程序自己维护，kafka是不知道的，无法在管理界面上展示 ）当使用high level api的时候，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。
Topic & Partition：Topic相当于传统消息系统MQ中的一个队列queue，producer端发送的message必须指定是发送到哪个topic，但是不需要指定topic下的哪个partition，因为kafka会把收到的message进行load balance，均匀的分布在这个topic下的不同的partition上（ hash(message) % [broker数量] ）。物理上存储上，这个topic会分成一个或多个partition，每个partiton相当于是一个子queue。在物理结构上，每个partition对应一个物理的目录（文件夹），文件夹命名是[topicname][partition][序号]，一个topic可以有无数多的partition，根据业务需求和数据量来设置。在kafka配置文件中可随时更高num.partitions参数来配置更改topic的partition数量，在 创建Topic时通过参数指定parittion数量。 Topic创建之后通过Kafka提供的工具也可以修改partiton数量。 一般来说，（1）一个Topic的Partition数量大于等于Broker的数量， 可以提高吞吐率。（2）同一个Partition的Replica尽量分散到不同的机器， 高可用。 当add a new partition的时候，partition里面的message不会重新进行分配，原来的partition里面的message数据不会变，新加的这个partition刚开始是空的，随后进入这个topic的message就会重新参与所有partition的load balance
Partition Replica：每个partition可以在其他的kafka broker节点上存副本，以便某个kafka broker节点宕机不会影响这个kafka集群。存replica副本的方式是按照kafka broker的顺序存。例如有5个kafka broker节点，某个topic有3个partition，每个partition存2个副本，那么partition1存broker1,broker2，partition2存broker2,broker3。。。以此类推（replica副本数目不能大于kafka broker节点的数目，否则报错。这里的replica数其实就是partition的副本总数，其中包括一个leader，其他的就是copy副本）。这样如果某个broker宕机，其实整个kafka内数据依然是完整的。但是，replica副本数越高，系统虽然越稳定，但是回来带资源和性能上的下降；replica副本少的话，也会造成系统丢数据的风险。 （1）怎样传送消息：producer先把message发送到partition leader，再由leader发送给其他partition follower。（如果让producer发送给每个replica那就太慢了） （2） 在向Producer发送ACK前需要保证有多少个Replica已经收到该消息：根据ack配的个数而定 （3） 怎样处理某个Replica不工作的情况：如果这个部工作的partition replica不在ack列表中，就是producer在发送消息到partition leader上，partition leader向partition follower发送message没有响应而已，这个不会影响整个系统，也不会有什么问题。如果这个不工作的partition replica在ack列表中的话，producer发送的message的时候会等待这个不工作的partition replca写message成功，但是会等到time out，然后返回失败因为某个ack列表中的partition replica没有响应，此时kafka会自动的把这个部工作的partition replica从ack列表中移除，以后的producer发送message的时候就不会有这个ack列表下的这个部工作的partition replica了。 （4） 怎样处理Failed Replica恢复回来的情况：如果这个partition replica之前不在ack列表中，那么启动后重新受Zookeeper管理即可，之后producer发送message的时候，partition leader会继续发送message到这个partition follower上。如果这个 partition replica之前在ack列表中，此时重启后，需要把这个partition replica再手动加到ack列表中。（ack列表是手动添加的，出现某个部工作的partition replica的时候自动从ack列表中移除的）
Partition leader与follower：partition也有leader和follower之分。leader是主partition，producer写kafka的时候先写partition leader，再由partition leader push给其他的partition follower。partition leader与follower的信息受Zookeeper控制，一旦partition leader所在的broker节点宕机，zookeeper会冲其他的broker的partition follower上选择follower变为parition leader。
Topic分配partition和partition replica的算法：（1）将Broker（size=n）和待分配的Partition排序。（2） 将第i个Partition分配到第（i%n）个Broker上。（3） 将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) % n）个Broker上
消息投递可靠性 一个消息如何算投递成功，Kafka提供了三种模式：
第一种是啥都不管，发送出去就当作成功，这种情况当然不能保证消息成功投递到broker；
第二种是Master-Slave模型，只有当Master和所有Slave都接收到消息时，才算投递成功，这种模型提供了最高的投递可靠性，但是损伤了性能；
第三种模型，即只要Master确认收到消息就算投递成功；实际使用时，根据应用特性选择，绝大多数情况下都会中和可靠性和性能选择第三种模型 消息在broker上的可靠性，因为消息会持久化到磁盘上，所以如果正常stop一个broker，其上的数据不会丢失；但是如果不正常stop，可能会使存在页面缓存来不及写入磁盘的消息丢失，这可以通过配置flush页面缓存的周期、阈值缓解，但是同样会频繁的写磁盘会影响性能，又是一个选择题，根据实际情况配置。 消息消费的可靠性，Kafka提供的是“At least once”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。
Partition ack：当ack=1，表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候， broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=-1 [parition的数量]的时候，表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息。这里需要注意的是，如果ack=1的时候，一旦有个broker宕机导致partition的follower和leader切换，会导致丢数据。
message状态 ：在Kafka中，消息的状态被保存在consumer中，broker不会关心哪个消息被消费了被谁消费了，只记录一个offset值（指向partition中下一个要被消费的消息位置），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次。
message持久化：Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持o(1)极高的效率。我们众所周知IO读取是非常耗资源的性能也是最慢的，这就是为了数据库的瓶颈经常在IO上，需要换SSD硬盘的原因。但是Kafka作为吞吐量极高的MQ，却可以非常高效的message持久化到文件。这是因为Kafka是顺序写入o（1）的时间复杂度，速度非常快。也是高吞吐量的原因。由于message的写入持久化是顺序写入的，因此message在被消费的时候也是按顺序被消费的，保证partition的message是顺序消费的。一般的机器,单机每秒100k条数据。
message有效期：Kafka会长久保留其中的消息，以便consumer可以多次消费，当然其中很多细节是可配置的。
Produer : Producer向Topic发送message，不需要指定partition，直接发送就好了。kafka通过partition ack来控制是否发送成功并把信息返回给producer，producer可以有任意多的thread，这些kafka服务器端是不care的。Producer端的delivery guarantee默认是At least once的。也可以设置Producer异步发送实现At most once。Producer可以用主键幂等性实现Exactly once
Kafka高吞吐量： Kafka的高吞吐量体现在读写上，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。
Kafka delivery guarantee(message传送保证)：（1）At most once消息可能会丢，绝对不会重复传输；（2）At least once 消息绝对不会丢，但是可能会重复传输；（3）Exactly once每条信息肯定会被传输一次且仅传输一次，这是用户想要的。
批量发送：Kafka支持以消息集合为单位进行批量发送，以提高push效率。
push-and-pull : Kafka中的Producer和consumer采用的是push-and-pull模式，即Producer只管向broker push消息，consumer只管从broker pull消息，两者对消息的生产和消费是异步的。
Kafka集群中broker之间的关系：不是主从关系，各个broker在集群中地位一样，我们可以随意的增加或删除任何一个broker节点。
负载均衡方面： Kafka提供了一个 metadata API来管理broker之间的负载（对Kafka0.8.x而言，对于0.7.x主要靠zookeeper来实现负载均衡）。
同步异步：Producer采用异步push方式，极大提高Kafka系统的吞吐率（可以通过参数控制是采用同步还是异步方式）。
分区机制partition：Kafka的broker端支持消息分区partition，Producer可以决定把消息发到哪个partition，在一个 partition 中message的顺序就是Producer发送消息的顺序，一个topic中可以有多个partition，具体partition的数量是可配置的。partition的概念使得kafka作为MQ可以横向扩展，吞吐量巨大。partition可以设置replica副本，replica副本存在不同的kafka broker节点上，第一个partition是leader,其他的是follower，message先写到partition leader上，再由partition leader push到parition follower上。所以说kafka可以水平扩展，也就是扩展partition。
离线数据装载：Kafka由于对可拓展的数据持久化的支持，它也非常适合向Hadoop或者数据仓库中进行数据装载。
实时数据与离线数据：kafka既支持离线数据也支持实时数据，因为kafka的message持久化到文件，并可以设置有效期，因此可以把kafka作为一个高效的存储来使用，可以作为离线数据供后面的分析。当然作为分布式实时消息系统，大多数情况下还是用于实时的数据处理的，但是当cosumer消费能力下降的时候可以通过message的持久化在淤积数据在kafka。
插件支持：现在不少活跃的社区已经开发出不少插件来拓展Kafka的功能，如用来配合Storm、Hadoop、flume相关的插件。
解耦: 相当于一个MQ，使得Producer和Consumer之间异步的操作，系统之间解耦
冗余: replica有多个副本，保证一个broker node宕机后不会影响整个服务
扩展性: broker节点可以水平扩展，partition也可以水平增加，partition replica也可以水平增加
峰值: 在访问量剧增的情况下，kafka水平扩展, 应用仍然需要继续发挥作用
可恢复性: 系统的一部分组件失效时，由于有partition的replica副本，不会影响到整个系统。
顺序保证性：由于kafka的producer的写message与consumer去读message都是顺序的读写，保证了高效的性能。
缓冲：由于producer那面可能业务很简单，而后端consumer业务会很复杂并有数据库的操作，因此肯定是producer会比consumer处理速度快，如果没有kafka，producer直接调用consumer，那么就会造成整个系统的处理速度慢，加一层kafka作为MQ，可以起到缓冲的作用。
异步通信：作为MQ，Producer与Consumer异步通信
