Kafka的概念

Kafka的设计思想及基本使

1、Kafka基本概念
特性：
高吞吐，低延迟，只有主题：主题下面包括多个分片
可拓展性，支持集群和热扩展
持久性：消息被持久化到本地磁盘，保证数据的稳定
容错性：可以支持N-1个节点失败，服务仍然可以使用
高并发：支持数千用户同时读写
四个组成部分：
生产者Producer，消费者（组），kafka节点（集群），zookeeper节点（集群）
消费者Consumer（组）：
同一个分区的数据只能被消费者组里面一个用户消费
同一消费者组内的消费者可以消费同一个topic下面不同分区的数据
kafka集群：
broker：kafka实例（kafka服务节点，broker id区分）
Topic：消息主题（业务分类）比如：订单，支付
Partition：topic分区，比如订单分为已支付，未支付，已发货，待发货
Replication：分区备份，比如订单备份已支付，备份未支付分区
副本的数量不能大于Broker数量，可以小于
而且要保证主分区（leader）和备份分区（follower）不在同一台机器上
Message：生产者发送的消息主体

2、Kafka核心概念
Producers，消息生产者向kafka的topic发送消息发过程
通过一定的算法将不同的消息保存到不同的分区片
同步，get获取response
异步，callback接口监听消息保存结果返回
Broker：没有副本机制（没有主备主从节点说法，只有分区才有主备说法）
消息没有状态，导致删除问题
消息的删除：时间7天，容量1G            
Message：offset（偏移量），messagesize，data    
Consumers：订阅者处理消息的过程，跟rabbitmq需要区分的是订阅者是一个组的概念

3、kafka安装部署
kafka元数据是保存在zookeeper服务器节点上的（znode），包括topic，分区属性

        先启动zookeeper，不然kafka读取不到元数据，会启动失败

4、Kafka API操作
生产者：生产者对象，生产者记录，发送消息可以通过分区算法来实现
消费者：消费者对象，消费者返回记录，消费消息可以通过poll拉取topic中的信息

5、工作流程分析
发送数据：生产者发送消息找leader，不能发送给follower
1、先从集群获取leader（其实是从zookeeper元数据中去获取）
2、生产者将消息发送给leader分区
3、leader分区将消息写入本地文件
4、follower分区从leader分区 pull消息
5、follower分区将消息写入本地并且ack发送给leader分区
6、leader分区根据配置来决定什么时候向producer发送写入ack

                
保存数据：
保存三个文件：index(配合topic等信息路由到具体的消息),log（存储消息）,timeindex（备份还原）

存储策略：
基于时间：默认是保存7天 ----》----log.retention.hours=168
基于大小：默认是1G   》----》log.segment.bytes=1073741824

消费数据：
1、一般建议消费者数量和分区数据保持一致（可以达到最高吞吐）        

2、消费的原理：segment（topic+分区） + index（offset）+二分查找+顺序查找

0000000000000.log

0000000000009.log

0000000000018.log    

6、核心组件
发送类型：同步发送，异步发送

序列化器：可以自定义，只需要实现了kafka的Serializer接口

分区器：
给定分区号，直接将数据发送到指定的分区
没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取hashcode%numpartition取模
没有分区号，也没给key值。直接轮询
自定义分区器

拦截器：可以自定义拦截器，对消息类容进行过滤，比如敏感词过滤