Kafka简介

  Kafka 是一个高吞吐量的分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。
  1. 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力。
  2. 高吞吐率。（Kafka 的吞吐量是MySQL 吞吐量的30-40倍，并且Kafka的扩展性远高于MySQL）
  3. 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输，同时支持离线数据处理和实时数据处理。

Kafka架构演变

JMS架构

• JAVA中可以根据JMS（Java Message Service）实现在多个应用程序之间的消息传递，它类似于JDBC，提供一种和厂商无关的公共API，通过标准的生产、发送、接收消息的接口简化企业应用的开发。
• JMS消息有两种类型:
  点对点（Point-to-Point）：消息分发给一个单独的使用者。
  发布/订阅（Publish/Subscribe）：生产者发布事件，而使用者订阅感兴趣的事件，并使用事件。该类型消息一般与特定的主题**（Topic）**关联。
  可以用下面的图表示一下JMS的两种消息模型

图1

图2

Kafka架构

我们常听到的几个消息中间，例如：RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka。
那么为什么Kafka不叫KafkaMQ呢？
因为其他几个MQ基本上都遵循了JMS的协议，而Kafka虽然也借鉴了JMS的思想，但是呢，它又并没有完全的遵循JMS的设计。

下面我们根据我们对JMS的分析，来看下Kafka具备的特点：

• 在Kafka中,使用的是发布/订阅模式
• 在Kafka中,传递的消息被称为record对象
• 在Kafka中，通过启动一个独立的进程来提供消息的临时存储，由于这个进程只是用来进行消息的传递，并不会对数据进行修改，所以我们将这个进程可以看做是一个代理或者中介。也就是一个Broker
• 在Kafka中，也是通过主题（Topic）对消息进行分类。
• 在Kafka中，为了保证数据的安全性，将消息也会保存到磁盘文件中。基于早起的Kafka就是用来做日志传输的，所以Kafka用来持久化的文件都是以 .log结尾的。
• 在Kafka中，为了保证消息的有序性，在同一个主题下的消息都会分配一个类似于数组索引的标记，记作：偏移量（offset），它是从O开始的。

那么，通过上面的了解，我们可以得到一个简易版的Kafka结构

图3
看到图3这个图，是不是感觉对Kafka已经有了基本的了解，那么我们思考一个问题。

Kafka既然一直以单机10万级的高吞吐量而闻名，上面的这个架构明显无法满足其要求，那么它是如何实现的呢？

图4
  一般情况下我们的生产者和消费者都会有多个，就像图4一样。但是这样的话，一旦大量的请求同事访问同一个Broker势必会造成IO热点问题，从而造成单一的Broker成为其性能瓶颈。甚至当Broker节点宕机以后，造成数据的丢失。

图5

  我们通常会采用横向扩展（增加服务节点，搭建服务器集群）的方式来降低单点服务器故障带来的风险。如图5所示。
  这样的设计确实可以缓解一部分服务器的压力，但是我们知道，在Kafka中是根据Topic来区分消息的，如果我们的多个生产者和消费者都需要订阅同一个Topic，那么我们全部的请求是不是还是都请求到一个同一个Broker上了，这样还是会造同样的性能瓶颈。

  我们看下Kafka是怎么做的。（重点）
  Kafka中，会把一个大的Topic分配到不同的Broker上，也就是说在不同的Broker中保存的是同一个Topic中的数据，Kafka把不同Broker中存放同一个Topic的数据的区域叫做Partition，也叫做分区，本质是一个有序的队列。同时为了区分同一个Topi下不同Broker中的Partition，会给每一个Partition进行编号。

图6
  这样，我们的生产者就可以将消息发送到不同的分区，同理，消费者也可以从不同的分区上对消息进行消费，是不是就能够极大地降低了单个节点的IO次数。

  上面的结构虽然能够降低我们单个Broker的压力，但是，每个消费者只是消费了固定分区的数据，也就是说消费者虽然订阅了同一个主题，但是并没有去消费一个完整的Topic的数据，这样肯定不行的，我们必须要保证每一个消费者都能消费到完整的topic的消息。

图7
  为了解决消费者能够完整的消费同一个Topic下不同分区的数据，Kafka引入了消费者组（Consumer Grop）的概念。保证多个分区的消息能够被同一个消费者组消费。

• 消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
• 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。
• **消费者组之间互不影响。**所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
    我们了解了Kafka在生产者和消费者之间的关系，那么作为一个消息中间件，保证消息的可靠性和完整无疑是非常重要的。目前的架构中，虽然每一个Broker节点都会有一个.log的文件用于数据的持久化，但是如果其中一个Broker节点宕机，那么这个节点下的.log文件肯定也就无法被加载了。所以，仅仅将消息持久化到磁盘文件中，还是无法保证数据的完整性。

图8
  从图8中我们可以看到，Kafka中其实是采用的备份的机制，但是并不是在同一个Broker进行备份，这种方式下的备份，及时某一个Broker宕机了，其他的Broker节点还是会有完整的数据。（这种备份机制一般都会满足一个条件，备份数量<=集群中Broker数量-1，就像图8的情况，集群中有2个节点，如果每个节点的备份数量>1是没有意义的。因为任何一个节点的宕机，无论备份多少份数据都是无法被读取的。）

• 为了数据的可靠性，可以将数据文件进行备份，但是Kafka中没有备份的概念，Kafka中称之为副本。
• 多个副本中，同时只能有一个提供数据的读写操作。其他文件只是用来作备份。
• 具有读写能力的副本被称作Leader，作为备份的的副本称之为Follower副本。

Kafka基础组件

下面总结了Kafka一些重要组件概念，帮组大家对Kafka有个整体的认识和感知。

• **Producer：**即消息生产者，向Kafka Broker 发消息的客户端。

• **Consumer：**即消息消费者，从 Kafka Broker 读消息的客户端。

• **Broker：**一台 Kafka 机器就是一个 Broker。一个集群是由多个 Broker 组成的且一个 Broker 可以容纳多个 Topic。

• **Topic：**可以简单理解为队列，Topic 将消息分类，生产者和消费者面向的都是同一个 Topic。

• **Partition：**为了实现Topic扩展性，提高并发能力，一个非常大的 Topic 可以分布到多个 Broker 上，一个 Topic 可以分为多个 Partition 进行存储，每个 Partition 是一个有序的队列。

• **Consumer Group：**即消费者组，消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，以提高消费能力。一个分区只能由组内一个消费者消费，不同消费者组之间互不影响。

• **Replica：**即副本，为实现数据备份的功能，保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 Partition 数据不丢失，且 Kafka 仍然能够继续工作，为此Kafka提供了副本机制，一个 Topic 的每个 Partition 都有若干个副本，一个 Leader 副本和若干个 Follower 副本。

• **Leader：**即每个分区多个副本的主副本，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象，都是 Leader。

• **Follower：**即每个分区多个副本的从副本，会实时从 Leader 副本中同步数据，并保持和 Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 还会被选举并成为新的 Leader , 且不能跟 Leader 在同一个broker上, 防止崩溃数据可恢复。

• **Offset：**消费者消费的位置信息，监控数据消费到什么位置，当消费者挂掉再重新恢复的时候，可以从消费位置继续消费。

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