Kafka概述

一、Kafka概述

Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala语言编写,之后成为 Apache 项目的一部分。
Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。

它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群由多个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来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

kafka的特点：
高吞吐量
Kafka 每秒可以生产约 25 万消息（50 MB），每秒处理 55 万消息（110 MB）
持久化数据存储
可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如 ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及 replication 防止数据丢失。
分布式系统易于扩展
所有的 producer、broker 和 consumer 都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
客户端状态维护
消息被处理的状态是在 consumer 端维护，而不是由 server 端维护。当失败时能自动平衡。

二、Kafka中的基本概念

Kafka将消息以topic为单位进行归纳。
将向Kafka topic发布消息的程序称为producers.
将预订topics并消费消息的程序称为consumer.
Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.
producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息。
客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端，并且对多种语言都提供了支持。

三、Topics、Producers、Consumers

1.Topics
一个topic是对一组消息的归纳。对每个topic，Kafka 对它的日志进行了分区（参考图：kafkaTopics）。
每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。
分区中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用来在分区中唯一的标识这个消息。
在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如，如果消息的保存策略被设置为2天，那么在一个消息被发布的两天时间内，它都是可以被消费的。之后它将被丢弃以释放空间。Kafka的性能是和数据量无关的常量级的，所以保留太多的数据并不是问题。
每个分区在Kafka集群的若干服务中都有副本，这样这些持有副本的服务可以共同处理数据和请求，副本数量是可以配置的。副本使Kafka具备了容错能力。
每个分区都由一个服务器作为“leader”，零或若干服务器作为“followers”,leader负责处理消息的读和写，followers则去复制leader.如果leader down了，followers中的一台则会自动成为leader。集群中的每个服务都会同时扮演两个角色：作为它所持有的一部分分区的leader，同时作为其他分区的followers，这样集群就会据有较好的负载均衡。

**实际上每个consumer唯一需要维护的数据是消息在日志中的位置，也就是offset.这个offset由consumer来维护：一般情况下随着consumer不断的读取消息，这offset的值不断增加，但其实consumer可以以任意的顺序读取消息，比如它可以将offset设置成为一个旧的值来重读之前的消息。
**以上特点的结合，使Kafka consumers非常的轻量级：它们可以在不对集群和其他consumer造成影响的情况下读取消息。你可以使用命令行来"tail"消息而不会对其他正在消费消息的consumer造成影响。
**将日志分区可以达到以下目的：首先这使得每个日志的数量不会太大，可以在单个服务上保存。另外每个分区可以单独发布和消费，为并发操作topic提供了一种可能。

2.Producers
Producer将消息发布到它指定的topic中,并负责决定发布到哪个分区。通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。使用的更多的是第二种。

3.Consumers
发布消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布-订阅模式(publish-subscribe)。

(1)队列模式
	队列模式中，多个consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到；
(2)发布订阅模式
	发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。		
(3)Consumers可以加入一个consumer 组，共同竞争一个topic，topic中的消息将被分发到组中的一个成员中。同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。
	如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。
	如果所有的consumer都不在不同的组中，这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中。
	更常见的是，每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer(参看图片：Consumer组.png)。
	
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		相比传统的消息系统，Kafka可以很好的保证有序性。
		传统的队列在服务器上保存有序的消息，如果多个consumers同时从这个服务器消费消息，服务器就会以消息存储的顺序向consumer分发消息。虽然服务器按顺序发布消息，但是消息是被异步的分发到各consumer上，所以当消息到达时可能已经失去了原来的顺序，这意味着并发消费将导致顺序错乱。为了避免故障，这样的消息系统通常使用“专用consumer”的概念，其实就是只允许一个消费者消费消息，当然这就意味着失去了并发性。
		在这方面Kafka做的更好，通过分区的概念，Kafka可以在多个consumer组并发的情况下提供较好的有序性和负载均衡。将每个分区分只分发给一个consumer组，这样一个分区就只被这个组的一个consumer消费，就可以顺序的消费这个分区的消息。因为有多个分区，依然可以在多个consumer组之间进行负载均衡。注意consumer组的数量不能多于分区的数量，也就是有多少分区就允许多少并发消费。
		Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，在不同的分区之间是不可以的，这已经可以满足大部分应用的需求。如果需要topic中所有消息的有序性，那就只能让这个topic只有一个分区，当然也就只有一个consumer组消费它。
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