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本篇是Kafka的第一篇，主要先认识下什么是kafka，它能干什么？主要用于哪些场景？
kafka是什么
官方地址：kafka.apache.org/
- Kafka 是 linkedin 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。
- Kafka 对消息保存时根据 Topic 进行归类，发送消息者成为 Producer ，消息接受者成为 Consumer ，此外 kafka 集群有多个 kafka 实例组成，每个实例(server)称为 broker。
- 无论是 Kafka集群，还是 producer 和 consumer 都依赖于 zookeeper 来保证系统可用性，为集群保存一些 meta 信息。
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
新版的Kafka已不依赖于zookeeper，有自己一套实现机制。一般公司都不用最新版本，都处于观望阶段，谁敢第一个吃🦀，不好说！
kafka能做什么
kafka主要功能是什么？
Apache Kafka® 是 一个分布式流处理平台。
流处理平台特性：
- 可以让你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
- 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于消息队列)
- 构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。
Kafka的使用场景
- 日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
kafka重要概念
- Broker
- 消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群
- Topic
- Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic
- Producer
- 消息生产者，向Broker发送消息的客户端
- Consumer
- 消息消费者，从Broker读取消息的客户端
- ConsumerGroup
- 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息
- Partition
- 物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的
kafka作为一个集群运行在一个或多个服务器上，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）
producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费，如下图：
服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。
主题Topic和消息日志Log
可以理解Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件。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。
Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。 每个partition，都对应一个commit log文件。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。
为什么要对Topic下数据进行分区存储？
- commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制，分区之后，理论上一个topic可以处理任意数量的数据。
- 为了提高并行度。
每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，消费offset由consumer自己来维护；一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息。这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响的，因为每个consumer维护各自的offset。所以说kafka集群是无状态的，性能不会因为consumer数量受太多影响。kafka还将很多关键信息记录在zookeeper里，保证自己的无状态，从而在水平扩容时非常方便。
分布式Distribution
Log 的分区被分布到集群中的多个服务器上，每个服务器处理它分到的分区， 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。
每个分区有一个 leader，零或多个 follower。Leader 处理此分区的所有的读写请求，而 follower 被动的复制数据。如果 leader 宕机，其它的一个 follower 会被推举为新的 leader。 一台服务器可能同时是一个分区的 leader，另一个分区的 follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。
生产者Producers
生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。
消费者Consumers
传统的消息传递模式有2种：队列( queue) 和（publish-subscribe）
- queue模式：多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer。
- publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer。
Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group。
- queue模式：所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
- publish-subscribe模式：所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。
上图说明：由2个broker组成的kafka集群，总共有4个partition(P0-P3)。这个集群由2个Consumer Group， A有2个consumer instances ，B有四个。通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。
消费顺序
Kafka比传统的消息系统有着更强的顺序保证。
一个partition同一个时刻在一个consumer group中只有一个consumer instance在消费，从而保证顺序。consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。
Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。
如果有在总体上保证消费顺序的需求，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的consumer instance数量也设置为1。
总结
本篇介绍了kafka的一些基本核心概念，只有初步了解了这些概念，才能进一步的往下走。
欢迎大家关注公众号（MarkZoe）互相学习、互相交流。
