1. Kafka概念

1.1 Kafka组成模块

Kafka其实是一款基于发布与订阅模式的消息系统，如果按常理来设计，大家是不是把消息发送者的消息直接发送给消息消费者？但Kafka并不是这么设计的，Kafka消息的生产者会对消息进行分类，再发送给中间的消息服务系统，而消息消费者通过订阅某分类的消息去接受特定类型的消息。

其实这么设计的目的也是为了满足大量业务消息的接入，要是单一的消息发送和接收，那开个进程的管道通信就可以了。另外如果大家对设计模式的发布/订阅模式熟悉的话，对Kafka的设计理念会更容易理解。

总的来说，Kafka由五大模块组成，大家要理解好这些模块的功能作用：消息生产者、消息消费者、Broker、主题Topic、分区Partition。

（1）消息生产者

消息生产者是消息的创造者，每发送一条消息都会发送到特定的主题上去。

（2）消息消费者

消息生产者和消费者都是Kafka的客户端，消息消费者顾名思义作为消息的读取者、消费者。同时Kafka很灵活的一点是，一个消费者可以订阅多个主题，而且一个主题消息也可被不同消息分组的多个消费者处理。这就给我们变化多端的业务设计带来了众多可能性了，方便大家自由发挥。

（3）Broker

孤零零部署在Linux的Kafka服务器被称为Broker，也就是我上文提到的中间的消息服务系统，大家不要小瞧他，单台Broker可以轻松处理每秒百万级的消息量。Broker日常工作内容就是接收消息生产者的消息，为每条消息设置偏移量，最后提交到磁盘进行持久化保存。

（4）主题Topic

上文我们知道Kafka的消息是有分类的，而分类的标识就是主题Topic。大家可以看下具体代码落地会更容易理解，消息生产者Producer发送给clock-topic主题，消息消费者监听消费clock-topic主题下的消息。

// 消息生产者
public class Producer implements ApplicationRunner {
    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;
    @Resource
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        RBlockingQueue<Clock> blockingFairQueue = redissonClient.getBlockingQueue("delay_queue");

        while (true) {
            Clock clock = blockingFairQueue.take();
            kafkaTemplate.send("clock-topic", "key", clock.toString());
            log.info("time out: {} , clock created: {}", new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()), clock.getTime());
        }
    }
}
    // 消息消费者
    @KafkaListener(topics = "clock-topic", groupId = "kafka-group")
    public void listener(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        log.info("listener get message: " + record.value());
        ack.acknowledge();
    }

（5）分区Partition

每一个主题下的消息都需要提交到Broker的磁盘里，假如我们搭建了三个Broker节点组成的Kafka集群，一般情况下同一个主题下的消息会被分到三个分区进行存储。说到这，由于顺序发送的消息是存储在不同分区中，我们无法保证消息被按顺序消费，只能保证同一个分区下的消息被顺序消费.

1.2 分区

消费分区的作用主要就是为了提高Kafka处理消息的吞吐量，谁叫Kafka设计之初就是作为一款高吞吐量、高可用、可扩展的应用程序。

假如一个topic下有N个分区、N个消费者，每个分区会发送消息给对应的一个消费者，这样N个消费者就可以负载均衡地处理消息。

同时消息生产者会发送消息给不同分区，每个分区又是属于不同的Broker，这让Broker集群平坦压力，大大提高了Kafka的吞吐量。

大家还需要注意一点，如果一个主题下消费者的数量超过分区的数量，超过数量的消费者是会被闲置的，一般N个分区最多搭配N个消费者。

1.3 异步回调

当我们调用send()异步发送消息时，可以指定一个回调函数，该函数会等Broker服务器响应时触发。如下源码所示，我们可以为响应参数ListenableFuture添加一个回调函数实现callback。

    public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, K key, @Nullable V data) {
        ProducerRecord<K, V> producerRecord = new ProducerRecord(topic, key, data);
        return this.doSend(producerRecord);
    }

    public interface ListenableFuture<T> extends Future<T> {
       void addCallback(ListenableFutureCallback<? super T> callback);
    }

那这个回调函数有什么作用？我们一般用来进行异常日志的记录。

Kafka的异步提交消息相比同步提交来说不需要在Broker响应前阻塞线程，这也在一定程度提高了消息的处理速度。但异步提交我们是不知道消息的消费情况的，此时就可以通过Kafka提供的回调函数来告知程序异常情况，从而方便程序进行日志记录。

2. 消费者消息提交

2.1 提交消息的方式

手动提交和自动提交是Kafka两种客户端的偏移量提交方式，提交方式的配置选项是enable.auto.commit，默认情况下该选项为ture。

偏移量提交是什么？大家可以理解为消费者通知当前最新的读取位置给到分区，也就是告诉分区哪些消息已消费了。

如果enable.auto.commit为true代表提交方式为自动提交，默认为5秒的提交时间间隔。每过5秒，消费者客户端就会自动提交最大偏移量。

如果enable.auto.commit为false代表提交方式为手动提交，我们需要让消费者客户端消费程序执行后提交当前的最大偏移量。

2.2 提交方式的优缺点

（1）自动提交

自动提交比较方便，我们甚至都不需要配置提交方式，不过可能会导致消息丢失或重复消费。

如果刚好到了5秒的时间间隔自动提交了最大偏移量，此时正在执行消息程序的消费者客户端崩溃了，就会导致消息丢失。

如果成功消费了消息，下一秒消费者应该自动提交，但如果此时消费者客户端奔溃，就会导致其他分区的消费者重复消费。

（1）手动提交

手动提交需要消费者客户端在消费消息后手动提交消息，手动提交的方式又分为同步提交、异步提交。

手动提交是同步提交的话，在Broker对请求做出回应之前，客户端会一直阻塞，这样的话限制应用程序的吞吐量。

手动提交是异步提交的话，不会有吞吐量的问题。不过消费者客户端发送给Broker偏移量之后，不会管Broker有没有收到消息。这种情况就要采用上文我提到的消息生产者异步回调来进行日志记录，有了日志记录方便后续bug排查，工作效率妥妥的高😏。

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