架构图

Broker

1. Kafka集群包含多个服务器，服务器节点称为Broker
2. Broker存储Topic数据
   1. 如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。
   2. 如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。
   3. 如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。

Leader&Follower

1. 每个Partition有多个副本，有且仅有一个作为Leader
2. Leader是当前负责数据读写的Partition
3. 所有写请求通过Leader路由，数据变更会广播给Follower。
4. 若Leader失效，会送Follower中选举Leader。
5. 当Follower与Leader卡住、挂掉、同步慢，Leader会将Follower删除，重新创建Follower。

Topics和Partition

1. Topic逻辑上理解为一个queue，每条消息都对应一个Topic
2. Partition：物理上一个Topic分成多个Partition，对应一个文件夹，存储消息和索引文件
3. Topic可以指定分区数，越多，吞吐量越大，资源越多，不可用性越高
4. 单个Partition中数据有序
5. 收到消息，均衡策略，append到Partition。属于顺序写磁盘，高效
6. Partition可分布在不同的broker，同一Topic消息可并行写入Partition，高效
7. Kafka会保留所有消息，提供时间空间删除策略
8. Consumer的offset控制消费位点，所以broker无状态，不标记是否被消费，不需要锁避免重复消费，高效

Producer

1. Producer发送消息到broker
2. Partition机制选择存储到哪一个partition
3. 消息可以制定key，producer根据key和partition机制判断发送到那个partition
4. Partition机制可以通过指定Producer的partition.class。该calss必须实现Partitioner接口

Consumer Group

1. 同一Topic的消息只能被一个Consumer Group的一个Consumer消费，多个Comsumer Group可以同时消费。
2. 借此实现广播和单点。广播时，每个Consumer独立Group；单点时，所有Consumer在同一个Group

Push&Pull

1. Producer向Broker push消息。
2. Consumer从Broker pull消息。

Replication（副本）

1. 0.8以前版本没有Replic，一旦某个Broker宕机，其上所有Partition都不可消费
2. 为了负载均衡，Kafka尽量将Partition均匀分配到每个Broker。
3. 为了提高容错，Kafka尽量将同一个Partition的Replic分散到不同的Broker。
4. 分配Replication的算法
   1. 将所有Broker（假设共n个Broker）和待分配的Partition排序
   2. 将第i个Partition分配到第（i mod n）个Broker上
   3. 将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) mode n）个Broker上

消息同步流程

1. 同步流程
   1. Producer发送消息
   2. Leader接收，写入本地log
   3. Follower pull，写入log，发送ACK
   4. Leader收到所有ISR（in sync replication）的ACK，增加HW，向Producer发送ACK
   5. Consumer从Leader读取已被commit的消息
2. ZooKeeper的心跳机制检测Broker是否存活
3. Leader会将Broker从ISR中移除
   1. Follower宕机
   2. Follower消息数落后于Leader指定值
   3. Follower指定时间未向Leader发送fetch请求

集成SpringBoot

1. POM

   <dependency>
       <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
       <artifactId>spring-kafka</artifactId>
       <version>1.3.5.RELEASE</version>
   </dependency>
   

2. Application.properties

   spring:
     kafka:
       bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092 #指定kafka server的地址，集群配多个，中间，逗号隔开
       producer:
         key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
         value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
       consumer:
         group-id: default_consumer_group #群组ID
         enable-auto-commit: true
         auto-commit-interval: 1000
         key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
         value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
   server:
     port: 8500
   

3. 生产者

   @Autowired
   private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;
   kafkaTemplate.send("Topic", msg);
   

4. 消费者

   @KafkaListener(topics = "demo")
       public void listen (ConsumerRecord<?, ?> record){
           System.out.printf("topic is %s, offset is %d, value is %s \n", record.topic(), record.offset(), record.value());
       }