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一、Kafka 核心架构
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四大组件
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Producer：发布消息到指定 Topic。
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Consumer：订阅 Topic 并消费消息（支持消费者组并行）。
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Broker：Kafka 服务器节点，存储消息，处理读写请求。
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ZooKeeper/KRaft：集群元数据管理（旧版依赖 ZooKeeper，新版 Kafka 3.0+ 使用 KRaft 模式去 ZooKeeper）。
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核心概念
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Topic：消息逻辑分类（如
user_events）。 -
Partition：Topic 的分区（物理分片），消息存储与并行处理的基本单位。
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每个 Partition 内消息有序（全局无序）。
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消息通过
offset唯一标识（分区内自增 ID）。
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Replica：分区副本（Leader 处理读写，Follower 同步备份）。
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Consumer Group：
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组内消费者共同消费一个 Topic，每条消息仅被组内一个消费者处理。
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不同组独立消费同一 Topic（广播场景）。
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二、消息存储机制
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写操作：
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消息追加到 Partition 尾部（顺序写磁盘 → 高性能）。
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存储文件按时间/大小分片（
segment=.log+.index）。
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读操作：
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通过
offset直接定位文件位置（index文件加速查找）。 -
零拷贝（Zero-Copy）：减少内核态到用户态数据复制，提升吞吐。
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三、生产者关键特性
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消息分发策略
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默认：
key的哈希值决定 Partition（相同 Key 发到同一分区 → 保序）。 -
自定义：实现
Partitioner接口。
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可靠性保证
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ACKs 机制：
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acks=0：不等待确认（可能丢失）。 -
acks=1：Leader 写成功即确认（默认）。 -
acks=all：所有 ISR（In-Sync Replicas）副本确认（强一致）。
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重试机制：可配置重试次数（避免网络抖动）。
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四、消费者关键特性
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消费模式
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Pull 模型：消费者主动拉取消息（可控速率）。
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消费位移（Offset）管理：
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提交到 Kafka 内部 Topic
__consumer_offsets。 -
支持自动提交（可能重复消费） vs 手动提交（
commitSync/commitAsync）。
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重平衡（Rebalance）
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触发条件：消费者加入/退出、Topic 分区数变化。
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问题：期间服务不可用（通过 Cooperative Sticky Assignor 策略减少影响）。
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五、高可用与容灾
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副本同步（ISR）：
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Leader 维护 ISR 列表（同步中的 Follower）。
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Follower 滞后超过阈值（
replica.lag.time.max.ms）会被踢出 ISR。
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Leader 选举：
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从 ISR 中选举新 Leader（避免数据丢失）。
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数据保留策略：
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基于时间（
log.retention.hours=168）或大小（log.retention.bytes）。
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六、适用场景
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日志收集：分布式系统日志聚合。
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流处理：实时计算（配合 Kafka Streams/Flink）。
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事件驱动架构：微服务间解耦通信。
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消息缓冲：应对流量峰值（削峰填谷）。
七、性能优化要点
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吞吐量提升
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生产者：批量发送（
batch.size）、压缩（compression.type=lz4）。 -
消费者：增加分区数（上限受限于 Broker 资源）。
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延迟降低
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生产者：减少
linger.ms（非零可提升吞吐但增加延迟）。 -
消费者：减小
fetch.min.bytes（更快响应，但增加请求次数）。
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八、常见问题
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消息重复消费
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原因：消费者提交 Offset 失败后重试。
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方案：消费逻辑幂等处理（如数据库唯一键）。
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消息乱序
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场景：单分区内保序，跨分区不保序。
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方案：相同 Key 发到同一分区（业务层保序需求）。
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Rebalance 频繁
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优化：调大
session.timeout.ms、heartbeat.interval.ms。
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九、生态工具
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Kafka Connect：外部系统数据导入/导出（如 MySQL → Kafka）。
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Kafka Streams：轻量级流处理库。
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Schema Registry：管理 Avro/Protobuf 消息格式（解决兼容性）。
十、版本演进重点
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Kafka 3.0+：KRaft 模式（取代 ZooKeeper，简化部署）。
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KIP-500：Controller 自管理（提升集群稳定性）。
附：常用命令
# 创建 Topic bin/kafka-topics.sh --create --topic test --partitions 3 --replication-factor 2# 生产者发消息 bin/kafka-console-producer.sh --topic test --bootstrap-server localhost:9092# 消费者收消息 bin/kafka-console-consumer.sh --topic test --group g1 --from-beginning# 查看消费者组位移 bin/kafka-consumer-groups.sh --describe --group g1