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前言

这次我们从消息队列开始讨论。生产者-消费者模型中间需要一个消息队列，以存储生产者的产品。对传统的消息队列来说，它支持点对点（P2P）和发布/订阅（Pub/Sub）两种消息模型。在点对点模型中，消息被发送到一个队列，并且只有一个消费者可以消费该消息。在发布/订阅模型中，消息被发布到一个主题，可以有多个订阅者消费。通常将消息存储在内存或数据库中，可能不具备持久化或只有有限的持久化能力。消息队列能够达到生产者与消费者服务解耦的效果。

而kafka是一种消息队列系统。主要使用发布/订阅模型，但通过消费者组（Consumer Group）的概念，也可以实现类似点对点的消息消费模式。在 Kafka 中，同一个消费者组内的消费者会协调消费同一个分区的消息，确保每个消息在组内只被消费一次。设计用于持久化消息到磁盘，支持10万级高吞吐量的数据写入，并且可以配置消息的保留策略。此外，Kafka还支持异步处理，这是它能够实现高吞吐量和高性能的关键特性之一。

集群架构

Kafka 集群是由多个 Kafka 服务器（称为 Broker）组成的分布式系统，它们共同提供高吞吐量、可扩展性和容错性的消息处理能力。以下是 Kafka 集群的一些关键特点和组成部分：

Broker：Kafka 集群由多个 Broker 组成，每个 Broker 是一个独立的 Kafka 服务器实例。Broker 负责维护数据和处理客户端的请求。
Topic：Kafka 中的消息分类称为 Topic。一个 Topic 可以分布在多个 Broker 上，以实现数据的分布式存储。
Partition：Topic 被分割成多个 Partition，每个 Partition 是一个有序的消息队列。Partition 可以在不同的 Broker 之间进行分配，以实现负载均衡和并行处理。
Replication：为了提高数据的可靠性，每个 Partition 都有多个副本（Replica）。其中一个副本是领导者（Leader），负责处理所有的读写请求。其他副本是追随者（Follower），负责复制领导者的数据。
Leader Election：如果领导者副本失败，Kafka 会从追随者中选举出一个新的领导者。
Producer：生产者是向 Kafka 集群发送消息的客户端。生产者可以将消息发送到特定的 Topic 和 Partition。
Consumer：消费者是从 Kafka 集群读取消息的客户端。消费者可以属于一个消费者组（Consumer Group），消费者组内的消费者可以协调消费同一个 Partition 的消息。
Consumer Group：消费者组是一组消费者，它们共享订阅的 Topic。Kafka 保证每个消息只被消费者组内的某个消费者消费。所有的消费者都属于某个消费者组。
Offset：每个消息在 Partition 中都有一个唯一的 Offset，消费者使用 Offset 来跟踪它们在 Partition 中的位置。不同的Partition中的Offset是独立的，消费者组中的每个消费者都会实时记录自己消费到了哪个Offset，以便出错恢复时从上一个位置继续消费。

原理

工作流程

Kafka 中消息是以 Topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，面向的都是同一个 Topic 。 Topic 是逻辑上的概念，而 Partition 是物理上的概念， 每个 Partition 对应于一个 log 文件 ，该 log 文件中存储的就是 Producer 生产的数据。 Producer 生产的数据会不断追加到该 log 文件末端，且每条数据都有自己的 Offset 。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 Offset ，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

副本原理

数据只会写入Leader副本，其他副本从Leader副本拉取数据。而消费者读取数据也只会从Leader副本读。Kafka 集群设计了高可用性，即使部分 Broker 失败，集群仍然可以继续处理消息。集群可以通过添加更多的 Broker 来水平扩展，以处理更多的数据和请求。通过副本机制提供容错能力，即使某些 Broker 失败，数据也不会丢失。对于Ledaer的分配，拿TopicA来举例，TopicA分成了两个Partition，如果将其Leader设置在同一个broker上，当这个broker宕机，其他的机器就要选两个新Leader，但是如果将同一Topic的不同Partition的Leader设置在不同的broker，这样即使一个broker宕机也只会重新选一个新Ledaer。所以Ledaer应该尽量分布均匀。

在 Kafka 中，副本分成两类：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（FollowerReplica）。每个分区在创建时都要选举一个副本，称为领导者副本，其余的副本自动称为追随者副本。
Kafka 副本机制中的追随者副本是不对外提供服务的，不同于Fastdfs、MongdoDB等。
当领导者副本挂掉了，或领导者副本所在的 Broker 宕机时，Kafka 依托于 ZooKeeper 提供的监控功能能够实时感知到，并立即开启新一轮的领导者选举，从追随者副本中选一个作为新的领导者。老 Leader 副本重启回来后，只能作为追随者副本加入到集群中。

水平扩展

kafka得消息组织方式是主题 - 分区 - 消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。分区的作用主要提供负载均衡的能力，能够实现系统的高伸缩性（Scalability)。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度而进行的，这样每个节点的机器都能独立地执行各自分区的读写请求处理。这样，当性能不足的时候可以通过添加新的节点机器来增加整体。（特别注意：副本与分区的区别）

分区策略

Kafka 提供了默认的分区策略，同时也支持你自定义分区策略。它允许 Kafka 在集群环境中实现数据的分布式存储和并行处理。

轮询策略：最简单的分区策略，Kafka 会按照顺序将消息轮流分配到各个分区上。
随机策略：Kafka 会随机地将消息分配到任意一个分区上。
基于键的分区策略：如果消息带有键（Key），Kafka 会使用这个键来确定消息应该发送到哪个分区。通常，键的哈希值会被用来确定分区号。

数据可靠性保证

为保证 Producer 发送的数据，能可靠地发送到指定的 Topic ， Topic 的每个 Partition 收到 Producer发送的数据后，都需要向 Producer 发送 ACK （ ACKnowledge 确认收到）。如果 Producer 收到 ACK ，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。