Kafka的相关原理

一、Kafka术语解释

1. Producer：kafka生产者，Kafka集群的数据都是生产者发送上报的；
2. leastLoadedNode：kafka集群中负载最低的节点，通常生产者客户端向其发送MetaDataRequest（元数据请求）获取元数据信息，从而获取各个消息发送请求对应的元数据更新；
3. Broker：每个Broker算是一个Kafka的集群节点；
4. Consumer：a、每个Kafka的数据都会被1个或者多个Consumer线程所消费；b、kafka一个分区的数据只能同时被一个Consumer组中的一个Consumer线程所消费；
5. Partition：每个Topic对应多个分区，根据Partitioner分区器将数据保存在不同的分区（Partition）中；

   • Replication：每个partition数据包含1到N个Replication，称为分区副本，一个分区对应的副本分布在不同的broker节点上；

   • AR：每个Partition的Leader副本在内存中维护的副本队列，AR（All Replications）= ISR + OSR；
     

   • ISR：内部副本同步队列=ISR，ISR中由leader按照LEO同步情况维护着Leader以及其它同步数据完整性较高的Follower，如果ISR中Follower的数据同步落后到某个标准，Leader会将其剔出ISR=>OSR

   • OSR：OSR是AR中分给ISR，但是ISR不需要的子项（被删除的无用Follower）

6. Leader：一个分区中负责读、写的副本，它的数据一定是>=其它副本的，如果它挂了，通过ZK来选举一个新的Leader；
7. Follower：一个分区中负责从Leader副本中同步数据，响应正常的为ISR，响应超时或故障则丢弃为OSR
8. LEO：每个副本上下一条数据将被插入的offset；
   
   leader领导者的数据部分。
9. HW：消费者只能消费 < HW 之前 offset 的数据，因为 >= HW 的数据对于 Consumer 来说是不可见的（HW = 一个分区副本对列中所有副本中最低的那个LEO）。

1、领导者和追随者消息的备份与存储图解

HW 与 LEO 之间的转换

二、Kafka工作流程图

不管生产消息，还是消费消息，都是面向消息队列（topic），但消息队列实际上不过是逻辑上的概念，而分区（partition）才是物理上存储数据的概念。分区对于着data数据文件（.log）源于生产者，生产的新数据追加到log文件末端，每条数据都有自己的偏移量（offset），消费者根据记录自身消费到的offset来确定上次消费到的数据。便于恢复。

一个超级详细的Kafka介绍