kafka初认识（一）

首先贴出官网地址：https://kafka.apache.org/

一、 简介

Kafka 是 linkedin 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。Kafka 对消息保存时根据 Topic 进行归类，发送消息者成为 Producer ，消息接受者成为 Consumer ，此外 kafka 集群有多个 kafka 实例组成，每个实例(server)称为 broker。无论是 Kafka集群，还是 producer 和 consumer 都依赖于 zookeeper 来保证系统可用性，为集群保存一些 meta 信息。（但新版本除外，不用依赖zookeeper）

二、常用MQ性能对比

三、kafa主要功能

Apache Kafka 是 一个分布式流处理平台

流处理平台特性

• 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。
• 可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。
• 可以在流式记录产生时就进行处理。

Kafka 适合什么样的场景

• 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于消息队列)
• 构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。

四、kafa相关概念

AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) ，是一个提供统一消息服务的标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件而设计。

一些基本的概念：

AMQP服务器端（broker）：用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列

消费者（Consumer）：从消息队列中请求消息的客户端应用程序

生产者（Producer）：向 broker 发布消息的客户端应用程序

Topics 和 Logs

Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方，可以用来区分业务系统。Kafka 中的 Topics 总是多订阅者模式，一个 topic 可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。对于每一个topic，Kafka集群都会维持一个分区日志，如图所示：

Partition

每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量(offset)，在每个分区中此偏移量都是唯一的。Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被消费了。 实际上消费者所持有的仅有的元数据就是这个偏移量，也就是消费者在这个log中的位置。 这个偏移量由消费者控制：正常情况当消费者消费消息的时候，偏移量也线性的的增加。但是实际偏移量由消费者控制，消费者可以将偏移量重置为更老的一个偏移量，重新读取消息。 可以看到这种设计对消费者来说操作自如， 一个消费者的操作不会影响其它消费者对此log的处理。kafka 并没有提供其他额外的索引机制来存储 offset，因为在 kafka 中几乎不允许对消息进行“随机读写”。再说说分区。Kafka中采用分区的设计有几个目的。一是可以处理更多的消息，不受单台服务器的限制。Topic拥有多个分区意味着它可以不受限的处理更多的数据。第二，分区可以作为并行处理的单元

Distribution

Log 的分区被分布到集群中的多个服务器上，每个服务器处理它分到的分区， 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。每个分区有一个 leader，零或多个 follower。Leader 处理此分区的所有的读写请求，而 follower 被动的复制数据。如果 leader 宕机，其它的一个 follower 会被推举为新的 leader。 一台服务器可能同时是一个分区的 leader，另一个分区的 follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。

Producers

生产者往某个Topic上发布消息，生产者也负责选择发布到Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择，也可以根据某种算法依照权重选择分区。开发者负责如何选择分区的算法。

Consumers

消费者使用一个消费组名称来进行标识，发布到 topic 中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例。消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。

如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例。

如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。

如图，这个 Kafka 集群有两台 server 的，四个分区(p0-p3)和两个消费者组。消费组A有两个消费者，消费组B有四个消费者。通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个"逻辑订阅者

"。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。在Kafka中实现消费的方式是将日志中的分区划分到每一个消费者实例上，以便在任何时间，每个实例都是分区唯一的消费者。维护消费组中的消费关系由Kafka协议动态处理。如果新的实例加入组，他们将从组中其他成员处接管一些 partition 分区;如果一个实例消失，拥有的分区将被分发到剩余的实例。Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。但如果你需要总记录在所有记录的上面，可使用仅有一个分区的主题来实现，这意味着每个消费者组只有一个消费者进程。

Replication

每个partition还会被复制到其它服务器作为replication，这是一种冗余备份策略

• 同一个partition的多个replication不允许在同一broker上
• 每个partition的replication中，有一个leader ，零或多个follower
• leader处理此分区的所有的读写请求， follower仅仅被动的复制数据
• leader宕机后，会从follower中选举出新的leader

四个核心 API

• Producer API：允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个 Kafka topic。
• Consumer API：允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。
• Streams API：允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个 topic 产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个 topic 中去，在输入输出流中进行有效的转换。
• Connector API：允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。

在Kafka中，客户端和服务器之间的通信是通过简单，高性能，语言无关的TCP协议完成的。此协议已版本化并保持与旧版本的向后兼容性。Kafka提供多种语言客户端。

kafka API - producer 

Properties props = new Properties();
props.put("batch.size",16384);   //默认值为16384
props.put("linger.ms",16384);   //默认值为0
props.put("acks", "all");
props.put("retries",1);
//...

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer(props);
ProducerRecord<String, String> record =new ProducerRecord<String, String>("my-topic", "key", "value");
producer.send(record);
producer.close();

• Producer会为每个partition维护一个缓冲，用来记录还没有发送的数据，每个缓冲区大小用 batch.size指定，默认值为16k.
• linger.ms为，buffer中的数据在达到batch.size前，需要等待的时间
• acks用来配置请求成功的标准

kafka API - consumer

Kafka Simple Consumer

Simple Cnsumer 位于kafka.javaapi.consumer包中，不提供负载均衡、容错的特性每次获取数据都要指定topic、partition、offset、fetchSize

High-level Consumer

该客户端透明地处理kafka broker异常，透明地切换consumer的partition，通过和broker交互来实现consumer group级别的负载均衡。

如图，这个 Kafka 集群有两台 server 的，四个分区(p0-p3)和两个消费者组。消费组A有两个消费者，消费组B有四个消费者。通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个"逻辑订阅者"。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。在Kafka中实现消费的方式是将日志中的分区划分到每一个消费者实例上，以便在任何时间，每个实例都是分区唯一的消费者。维护消费组中的消费关系由Kafka协议动态处理。如果新的实例加入组，他们将从组中其他成员处接管一些 partition 分区;如果一个实例消失，拥有的分区将被分发到剩余的实例。Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。但如果你需要总记录在所有记录的上面，可使用仅有一个分区的主题来实现，这意味着每个消费者组只有一个消费者进程。

五、kafa整体架构