kafka学习（二）kafka工作流程分析

一、发送数据

follower的同步流程

PS：Producer在写入数据的时候永远的找leader，不会直接将数据写入follower

PS：消息写入leader后，follower是主动的去leader进行同步的！

PS：producer采用push模式将数据发布到broker，每条消息追加到分区中，顺序写入磁盘，所以保证同一分区内的数据是有序的！

PS：往不存在的topic写数据，kafka会自动创建topic，分区和副本的数量根据默认配置都是1。

分区

主要目的：

方便扩展：因为一个topic可以有多个partition，所以我们可以通过扩展机器去轻松的应对日益增长的数据量。
提高并发：以partition为读写单位，可以多个消费者同时消费数据，提高了消息的处理效率。

分发策略：

　　1、 partition在写入的时候可以指定需要写入的partition，如果有指定，则写入对应的partition。
　　2、如果没有指定partition，但是设置了数据的key，则会根据key的值hash出一个partition。
　　3、如果既没指定partition，又没有设置key，则会轮询选出一个partition。

ACK应答机制

在生产者向队列写入数据的时候可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为0、1、all。（保证消息不丢失）

　　0：代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。
　　1：代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。
　　all：代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。

二、保存数据

　　Kafka初始会单独开辟一块磁盘空间，顺序写入数据（效率比随机写入高），将数据保存在磁盘。

　　PS：任何发布到 Partition 的消息都会被追加到 Partition 数据文件的尾部，且消息消费后不会删除（删除策略是针对过期的 Segment 文件），这样的顺序写磁盘操作让 Kafka 的效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是 Kafka 高吞吐率的一个很重要的保证）。

Partition 结构

　　Partition在服务器上的表现形式就是一个一个的文件夹，每个partition的文件夹下面会有多组segment文件，每组segment文件又包含.index文件、.log文件、.timeindex文件（早期版本中没有）三个文件， log文件就实际是存储message的地方，而index和timeindex文件为索引文件，用于检索消息。

　　PS：Segment 是 Kafka 文件存储的最小单位。

　　如上图，这个partition有三组segment文件，每个log文件的大小是一样的，但是存储的message数量是不一定相等的（每条的message大小不一致）。文件的命名是以该segment最小offset来命名的，如000.index存储offset为0~368795的消息，kafka就是利用分段+索引的方式来解决查找效率的问题。

Message结构

　　上面说到log文件就实际是存储message的地方，我们在producer往kafka写入的也是一条一条的message，message主要包含消息体、消息大小、offset、压缩类型……等等

offset：offset是一个占8byte的有序id号，它可以唯一确定每条消息在parition内的位置！
消息大小：消息大小占用4byte，用于描述消息的大小。
消息体：消息体存放的是实际的消息数据（被压缩过），占用的空间根据具体的消息而不一样。

存储策略

　　无论消息是否被消费，kafka都会保存所有的消息（存在磁盘）。那对于旧数据有什么删除策略呢？
　　　　基于时间，默认配置是168小时（7天）。
　　　　基于大小，默认配置是1073741824。
　　需要注意的是，kafka读取特定消息的时间复杂度是O(1)，所以这里删除过期的文件并不会提高kafka的性能！

三、消费数据

Kafka采用的是点对点的模式，消费者主动的去kafka集群拉取消息，与producer相同的是，消费者在拉取消息的时候也是找leader去拉取。

多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），每个消费者组都有一个组id。
同一个消费组的消费者可以消费同一topic下不同分区的数据，但是不会组内多个消费者消费同一分区的数据！！！
消费者数少于分区：会出现某个消费者消费多个partition数据的情况（此时消费的速度不及只处理一个partition的消费者的处理速度）
消费者数多于分区：多出来的消费者不消费任何partition的数据。
建议消费者组的consumer的数量与partition的数量一致！

四、搜索数据

搜索数据样例解析

假如现在需要查找一个offset为368801的message是什么样的过程呢？用一个例子来解释一下搜索过程

先找到offset的368801message所在的segment文件（利用二分法查找），这里找到的就是在第二个segment文件。
打开找到的segment中的.index文件（也就是368796.index文件，该文件起始偏移量为368796+1，我们要查找的offset为368801的message在该index内的偏移量为368796+5=368801，所以这里要查找的相对offset为5）。利用二分法查找相对offset小于或者等于指定的相对offset的索引条目中最大的那个相对offset，所以找到的是相对offset为4的这个索引。
根据找到的相对offset为4的索引确定message存储的物理偏移位置为256。打开数据文件，从位置为256的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为368801的那条Message。

　　PS:注意该 index 文件并不是从0开始，也不是每次递增1的，这是因为 Kafka 采取稀疏索引存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引，它减少了索引文件大小，使得能够把 index 映射到内存，降低了查询时的磁盘 IO 开销，同时也并没有给查询带来太多的时间消耗。

　　小结：这套机制是建立在offset为有序的基础上，利用segment+有序offset+稀疏索引+二分查找+顺序查找等多种手段来高效的查找数据！至此，消费者就能拿到需要处理的数据进行处理了。

消费者记录位置的方式

早期的版本：消费者将消费到的offset维护zookeeper中，consumer每间隔一段时间上报一次，这里容易导致重复消费，且高并发时和ZK频繁交互，性能不好！

新的版本：消费者消费到的offset已经直接维护在kafk集群的__consumer_offsets这个topic中！

参考资料：

再过半小时，你就能明白kafka的工作原理了（特此感谢！）