https://kafka.apachecn.org/intro.html

Apache Kafka是一个分布式流处理平台。这到底意味着什么呢?

我们知道流处理平台需要具有以下三种特性：

可以发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。
可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。
可以在流式记录产生时就进行处理。

Kafka适合什么样的场景?它可以用于两大类别的应用:

构造实时流数据管道，在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message queue)
构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。 (就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部进行变化)

为了理解Kafka是如何做到以上所说的功能，从下面开始，我们将深入探索Kafka的特性。.

重要概念

Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上.
Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。
每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）。

Kafka有四个核心的API:

The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic。
The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。
The Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个topic产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个topic中去，在输入输出流中进行有效的转换。
The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。
在Kafka中，客户端和服务器使用一个简单、高性能、支持多语言的 TCP 协议，此协议版本化并且向下兼容老版本， Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java客户端外，还有非常多的其它编程语言的客户端。

Kafka中使用的基本术语

Topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）。
Producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
Consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）
Broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。而集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

Topics和日志

我们首先深入了解下Kafka的核心概念：提供一串流式的记录— topic 。
Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。

对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示：
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每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的commit log文件。分区中的每一个记录都会分配一个id号来表示顺序，我们称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每一条记录。

Kafka 集群保留所有发布的记录—无论他们是否已被消费—并通过一个可配置的参数——保留期限来控制。举个例子，如果保留策略设置为2天，一条记录发布后两天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被抛弃并释放磁盘空间。Kafka的性能和数据大小无关，所以长时间存储数据没有什么问题.

事实上，在每一个消费者中唯一保存的元数据是offset（偏移量）即消费在log中的位置.偏移量由消费者所控制:通常在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量，但是实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以跳过最近的记录，从"现在"开始消费。

这些细节说明Kafka 消费者是非常廉价的—消费者的增加和减少，对集群或者其他消费者没有多大的影响。比如，你可以使用命令行工具，对一些topic内容执行 tail操作，并不会影响已存在的消费者消费数据。
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日志中的 partition（分区）有以下几个用途。第一，当日志大小超过了单台服务器的限制，允许日志进行扩展。每个单独的分区都必须受限于主机的文件限制，不过一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。第二，可以作为并行的单元集—关于这一点，更多细节请查看后面章节。

分布式

日志的分区partition （分布）在Kafka集群的服务器上。每个服务器在处理数据和请求时，共享这些分区。每一个分区都会在已配置的服务器上进行备份，确保容错性.

每个分区都有一台 server 作为 “leader”，零台或者多台server作为 follwers 。leader server 处理一切对 partition （分区）的读写请求，而follwers只需被动的同步leader上的数据。当leader宕机了，followers 中的一台服务器会自动成为新的 leader。一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的follower，因此集群的负载是相对平衡的。

生产者

生产者可以将数据发布到所选择的topic（主题）中。生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition（分区）中。可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡，也可以根据某种算法依照权重选择分区。开发者负责如何选择分区的算法。下面会介绍更多关于分区的使用。

消费者

消费者使用一个消费组名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例。消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。

如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例。

如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。
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如图，这个 Kafka 集群有两台 server 的，四个分区(p0-p3)和两个消费者组。消费组A有两个消费者，消费组B有四个消费者。

通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个"逻辑订阅者"。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。

在Kafka中实现消费的方式是将日志中的分区划分到每一个消费者实例上，以便在任何时间，每个实例都是分区唯一的消费者。维护消费组中的消费关系由Kafka协议动态处理。如果新的实例加入组，他们将从组中其他成员处接管一些 partition 分区；如果一个实例消失，拥有的分区将被分发到剩余的实例（消费者）。

Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。这也意味着并行消费将不能保证消息的先后顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。但如果你需要总记录在所有记录的上面，可使用仅有一个分区的主题来实现，这意味着每个消费者组只有一个消费者进程。所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。

kafka的保证

high-level Kafka给予以下保证：

生产者发送到特定topic partition 的消息将按照发送的顺序处理。也就是说，如果记录M1和记录M2由相同的生产者发送，并先发送M1记录，那么M1的偏移比M2小，并在日志中较早出现
一个消费者实例按照日志中的顺序查看记录.
对于具有N个副本的主题，我们最多容忍N-1个服务器故障，从而保证不会丢失任何提交到日志中的记录。

有关这些保证的更多详细信息，请参见官方文档的设计部分。

Kafka作为消息系统

Kafka streams的概念与传统的企业消息系统相比如何？
传统的消息系统有两个模块：队列和发布-订阅。在队列中，消费者池从server读取数据，每条记录被池子中的一个消费者消费；在发布订阅中，记录被广播到所有的消费者。两者均有优缺点。队列的优点在于它允许你将处理数据的过程分给多个消费者实例，使你可以扩展处理过程。不好的是，队列不是多订阅者模式的—一旦一个进程读取了数据，数据就会被丢弃。而发布-订阅系统允许你广播数据到多个进程，但是无法进行扩展处理，因为每条消息都会发送给所有的订阅者。

消费组在Kafka有两层概念。在队列中，消费组允许你将处理过程分发给一系列进程(消费组中的成员)。在发布订阅中，Kafka允许你将消息广播给多个消费组。

Kafka的优势在于每个topic都有以下特性—可以扩展处理并且允许多订阅者模式—不需要只选择其中一个。

Kafka相比于传统消息队列还具有更严格的顺序保证

传统队列在服务器上保存有序的记录，如果多个消费者消费队列中的数据，服务器将按照存储顺序输出记录。虽然服务器按顺序输出记录，但是记录被异步传递给消费者，因此记录可能会无序的到达不同的消费者。这意味着在并行消耗的情况下，记录的顺序是丢失的。因此消息系统通常使用“唯一消费者”的概念，即只让一个进程从队列中消费，但这就意味着不能够并行地处理数据。

Kafka 设计的更好。topic中的partition是一个并行的概念。 Kafka能够为一个消费者池提供顺序保证和负载平衡，是通过将topic中的partition分配给消费者组中的消费者来实现的，以便每个分区由消费组中的一个消费者消耗。通过这样，我们能够确保消费者是该分区的唯一读者，并按顺序消费数据。众多分区保证了多个消费者实例间的负载均衡。但请注意，消费者组中的消费者实例个数不能超过分区的数量。