大家好，我是小羽

最近很少发文，一是开始总结了一下自己做了两个多月的公号了，都收获了什么，学到了什么。

二是正好这段时间公号开始迁移，所以也借这段时间可以休息下，总结下别人是怎么写好文章的。

从文章排版，内容定位，发文规律，以及后期宣传都深刻的反思了下自己。不足之处都要尽快改过来，然后重新出发。

前言

好了，开始进入正题。今天给大家带来的的是关于我们的老朋友Kafka的来世今生。

随着对实时性的要求越来越高，那么在庞大的数据的传输过程中怎么能保证数据的快速传递呢，由此，消息队列产生了。

“消息”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。

消息被发送到队列中。“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。Kafka是一个分布式消息队列对我们来说掌握它是必不可少的。

本文对 Kafka 的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，也熬了几天夜画了图解，希望能让大家对 Kafka 核心知识的有了更深刻的理解，最后也总结了 Kafka 在实际业务中的应用。跟着小羽一起再来熟悉一下这些属于Kafka的小秘密吧：

Kafka 概念

Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。

Kafka 主要组件

broker
：Kafka 服务器，负责消息存储和转发
topic
：消息类别，Kafka 按照 topic 来分类消息

partition
：topic 的分区，一个 topic 可以包含多个 partition，topic 消息保存在各个 partition 上

offset
：消息在日志中的位置，可以理解是消息在 partition 上的偏移量，也是代表该消息的唯一序号

Producer
：消息生产者
Consumer
：消息消费者
Consumer Group
：消费者分组，每个 Consumer 必须属于一个 group
Zookeeper
：保存着集群 broker、topic、partition 等 meta 数据；另外，还负责 broker 故障发现，partition leader 选举，负载均衡等功能

Kafka 优点

解耦
：消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
冗余
：消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
扩展性
：因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。
灵活性 & 峰值处理能力
：使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
可恢复性
：消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
顺序保证
：大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。
缓冲
：消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行。写入队列的处理会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
异步通信
：消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

Kafka 应用场景

活动追踪
：跟踪网站⽤用户与前端应⽤用程序发⽣生的交互，如：网站PV/UV分析
传递消息
：系统间异步的信息交互，如：营销活动（注册后发送券码福利利）
日志收集
：收集系统及应⽤用程序的度量量指标及⽇日志，如：应用监控和告警
提交日志
：将数据库的更更新发布到kafka上，如：交易统计

Kafka 数据存储设计

partition 的数据文件

partition 中的每条 Message 包含三个属性：offset，MessageSize，data，其中 offset 表示 Message 在这个 partition 中的偏移量，offset 不是该 Message 在 partition 数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了 partition 中的一条 Message，可以认为 offset 是 partition 中 Message 的 id；MessageSize 表示消息内容 data 的大小；data 为 Message 的具体内容。

数据文件分段 segment

partition 物理上由多个 segment 文件组成，每个 segment 大小相等，顺序读写。每个 segment数据文件以该段中最小的 offset 命名，文件扩展名为.log。这样在查找指定 offset 的 Message 的时候，用二分查找就可以定位到该 Message 在哪个 segment 数据文件中。

数据文件索引

Kafka 为每个分段后的数据文件建立了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为.index。index 文件中并没有为数据文件中的每条 Message 建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。

Zookeeper 在 kafka 的作用

无论是 kafka 集群，还是 producer 和 consumer 都依赖于 zookeeper 来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

Kafka 使用 zookeeper 作为其分布式协调框架，很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。

同时借助 zookeeper，kafka 能够生产者、消费者和 broker 在内的所以组件在无状态的情况下，建立起生产者和消费者的订阅关系，并实现生产者与消费者的负载均衡。

生产者设计

负载均衡

由于消息 topic 由多个 partition 组成，且 partition 会均衡分布到不同 broker 上，因此，为了有效利用 broker 集群的性能，提高消息的吞吐量，producer 可以通过随机或者 hash 等方式，将消息平均发送到多个 partition 上，以实现负载均衡。

批量发送

是提高消息吞吐量重要的方式，Producer 端可以在内存中合并多条消息后，以一次请求的方式发送了批量的消息给 broker，从而大大减少 broker 存储消息的 IO 操作次数。但也一定程度上影响了消息的实时性，相当于以时延代价，换取更好的吞吐量。

压缩

Kafka支持以集合（batch）为单位发送消息，在此基础上，Kafka还支持对消息集合进行压缩，Producer 端可以通过 GZIP 或 Snappy 格式对消息集合进行压缩。Producer 端进行压缩之后，在Consumer 端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈往往体现在网络上而不是 CPU（压缩和解压会耗掉部分 CPU 资源）。

那么如何区分消息是压缩的还是未压缩的呢，Kafka在消息头部添加了一个描述压缩属性字节，这个字节的后两位表示消息的压缩采用的编码，如果后两位为0，则表示消息未被压缩。

消费者设计

Consumer Group

同一 Consumer Group 中的多个 Consumer 实例，不同时消费同一个 partition，等效于队列模式。partition 内消息是有序的，Consumer 通过 pull 方式消费消息。Kafka 不删除已消费的消息对于 partition，顺序读写磁盘数据，以时间复杂度 O(1)方式提供消息持久化能力。

实践应用

Kafka 作为消息系统

kafka 通过在主题中具有并行性概念 - 分区 - ，Kafka能够在消费者流程池中提供订购保证和负载平衡。这是通过将主题中的分区分配给使用者组中的使用者来实现的，以便每个分区仅由该组中的一个使用者使用。通过这样做，我们确保使用者是该分区的唯一读者并按顺序使用数据。由于有许多分区，这仍然可以平衡许多消费者实例的负载。但请注意，消费者组中的消费者实例不能超过分区。

Kafka 作为存储系统

Kafka是一个非常好的存储系统。写入Kafka的数据将写入磁盘并进行复制以实现容错。Kafka允许生产者等待确认，以便在完全复制之前写入不被认为是完整的，并且即使写入的服务器失败也保证写入仍然存在。

磁盘结构Kafka很好地使用了规模 - 无论服务器上有50 KB还是50 TB的持久数据，Kafka都会执行相同的操作。

由于认真对待存储并允许客户端控制其读取位置，您可以将Kafka视为一种专用于高性能，低延迟提交日志存储，复制和传播的专用分布式文件系统。

Kafka 用于流处理

对于复杂的转换，Kafka提供了完全集成的Streams API。这允许构建执行非平凡处理的应用程序，这些应用程序可以计算流的聚合或将流连接在一起。

此工具有助于解决此类应用程序面临的难题：处理无序数据，在代码更改时重新处理输入，执行有状态计算等。

流API构建在Kafka提供的核心原理上：它使用生产者和消费者API进行输入，使用Kafka进行8

有状态存储，并在流处理器实例之间使用相同的组机制来实现容错。

我们下期见！