Kafka核心组件
一、Kafka核心组件及工作方式
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 :消息主题
ConsumerGroup(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partition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。
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)。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer,不保证一个topic的整体(多个partition间)的顺序。
Offset:kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名,用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置,只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka

二、消息发送
Producer客户端负责消息的分发,kafka集群中的任何一个broker都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含"集群中存活的servers列表"/"partitions leader列表"等信息,当producer获取到metadata信息之后, producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;
消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何"路由层",事实上,消息被路由到哪个partition上由producer客户端决定,比如可以采用"random""key-hash""轮询"等,如果一个topic中有多个partitions,那么在producer端实现"消息均衡分发"是必要的,在producer端的配置文件中,开发者可以指定partition路由的方式。
在Producer消息发送时可以指定对应的应答机制,设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1
0: producer不会等待broker发送ack
1: 当leader接收到消息之后发送ack
-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack
参数形式:request.required.acks=0
三、消息消费
本质上kafka只支持Topic;每个group中可以有多个consumer,每个consumer属于一个consumer group;
通常情况下,一个group中会包含多个consumer,这样不仅可以提高topic中消息的并发消费能力,而且还能提高"故障容错"性,如果group中的某个consumer失效那么其消费的partitions将会有其他consumer自动接管。
对于Topic中的一条特定的消息,只会被订阅此Topic的每个group中的其中一个consumer消费,此消息不会发送给一个group的多个consumer,一个group中所有的consumer将会交错的消费整个Topic,每个group中consumer消息消费互相独立,我们可以认为一个group是一个"订阅"者。
在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻);
一个Topic中的每个partions,只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费,不过一个consumer可以同时消费多个partitions中的消息。
kafka的设计原理决定,对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的;事实上,从Topic角度来说,当有多个partitions时,消息仍不是全局有序的。
四、负载均衡
当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力,步骤如下:
(1)假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
(2)加入group中,有如下consumer: C1,C2
(3)首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
(4)根据consumer.id排序: C0,C1
(5)计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
(6)然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

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