一. kafka概述
1.定义
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域
2.消息队列
使用消息队列的好处
1）解耦
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。
2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。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。
3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。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。
5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。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。
3.消息队列的两种模式
（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue 中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue 支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费
（2）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息）
消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
4.Kafka 基础架构
1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；
3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4）Broker ：一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker可以容纳多个 topic。
5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列；
7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失， 且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 leader。
9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 leader 中同步数据，保持和 leader 数据的同步。leader 发生故障时，某个 follower 会成为新的 follower。
二. kafka深入原理
1.消费原理以及文件系统
Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic 名称+分区序号。例如，first 这个 topic 有三个分区，则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。
index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。下图为 index 文件和 log文件的结构示意图。
“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。
2. 生产者策略
1）分区的原因
（1）方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。
2）分区的原则
我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。
（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition
数进行取余得到 partition 值；
（3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后
面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition
值，也就是常说的 round-robin 算法。
3.数据可靠性保证
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
ISR
采用第二种方案之后，设想以下情景：leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据，但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那 leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack。这个问题怎么解决呢？Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower长时间 未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈值由replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。
3）ack 应答机制
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
acks 参数配置：
acks：
0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还
没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据；
1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据；
-1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复。
4.故障处理细节
LEO：指的是每个副本最大的 offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。
（1）follower 故障
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘，记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。
（2）leader 故障
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader同步数据。注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
5.Exactly Once 语义
将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At Least Once 语义。相对的，将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即 At Most Once 语义。
At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Least Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。在 0.11 版本以前的 Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。 0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 At Least Once 语义，就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即：
At Least Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。
6.kafka消费者
consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而 pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。
pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer 会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。
一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定那个 partition 由哪个 consumer 来消费。Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin，一是 Range。
7.Kafka 高效读写数据原因
1）顺序写磁盘
Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
2）零复制技术
8.消息发送过程
Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。
9.详解kafka分区策略
1.生产者分区策略。
生产者在将消息发送到某个Topic ，需要经过拦截器、序列化器和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能发送到对应的Broker，在发往Broker之前是需要确定它所发往的分区。
- 如果消息
ProducerRecord指定了partition字段，那么就不需要分区器。 - 如果消息
ProducerRecord没有指定partition字段，那么就需要依赖分区器，根据key这个字段来计算partition的值。分区器的作用就是为消息分配分区。
Kafka 中提供的默认分区器是 DefaultPartitioner，它实现了Partitioner接口（用户可以实现这个接口来自定义分区器），其中的partition方法就是用来实现具体的分区分配逻辑：
- 如果在发消息的时候指定了分区，则消息投递到指定的分区。
- 如果没有指定分区，但是消息的key不为空，则使用称之为
murmur的Hash算法（非加密型Hash函数，具备高运算性能及低碰撞率）来计算分区分配。 - 如果既没有指定分区，且消息的key也是空，则用轮询的方式选择一个分区。
2.消费者分区策略
消费者以组的名义订阅主题，主题有多个分区，消费者组中有多个消费者实例，同一时刻，一条消息只能被组中的一个消费者实例消费。
- 如果分区数大于或者等于组中的消费者实例数，一个消费者会负责多个分区。
- 如果分区数小于组中的消费者实例数，有些消费者将处于空闲状态并且无法接收消息。
如果多个消费者负责同一个分区，那么就意味着两个消费者同时读取分区的消息，由于消费者自己可以控制读取消息的Offset，就有可能C1才读到2，而C1读到1，C1还没处理完，C2已经读到3了，这就相当于多线程读取同一个消息，会造成消息处理的重复，且不能保证消息的顺序。
2.1 Range策略
range （默认分配策略）对应的实现类是org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor 。
- 首先，将分区按数字顺序排行序，消费者按名称的字典序排序。
- 然后，用分区总数除以消费者总数。如果能够除尽，平均分配；若除不尽，则位于排序前面的消费者将多负责一个分区。
-
假设，有1个主题、10个分区、3个消费者线程， 10 / 3 = 3，而且除不尽，那么消费者C1将会多消费一个分区，分配结果是：
- C1将消费T1主题的0、1、2、3分区。
- C2将消费T1主题的4、5、6分区。
- C3将消费T1主题的7、8、9分区
-
假设，有11个分区，分配结果是：
- C1将消费T1主题的0、1、2、3分区。
- C2将消费T1主题的4、5、 6、7分区。
- C2将消费T1主题的8、9、10分区。
-
假如，有2个主题（T0和T1），分别有3个分区，分配结果是：
- C1将消费T1主题的 0、1 分区，以及T1主题的 0、1 分区。
- C2将消费T1主题的 2、3 分区，以及T2主题的 2、3 分区。
2.2 RoundRobin策略
RoundRobin基于轮询算法，对应的实现类是 org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor
- 首先，将所有主题的分区组成
TopicAndPartition列表。 - 然后对TopicAndPartition列表按照hashCode进行排序某个 topic。
假设，有两个消费者C0和C1，两个主题T0和T1，每个主题有3个分区，分配结果是：
- C0将消费T0主题的0、2分区，以及T1主题的1分区。
- C1将消费T0主题的1分区，以及T1主题的0、2分区。
三. 常见面试题
1.Kafka 和 Zookeeper 如何配合工作
Kafka 严重依赖于 Zookeeper 集群，所有的 Broker 在启动的时候都会往 Zookeeper 进行注册，目的就是选举出一个 Controller。
这个选举过程非常简单粗暴，就是一个谁先谁当的过程，不涉及什么算法问题。
那成为 Controller 之后要做啥呢，它会监听 Zookeeper 里面的多个目录，例如有一个目录 /brokers/，其他从节点往这个目录上**注册（就是往这个目录上创建属于自己的子目录而已）**自己。
这时命名规则一般是它们的 id 编号，比如 /brokers/0,1,2。注册时各个节点必定会暴露自己的主机名，端口号等等的信息。
此时 Controller 就要去读取注册上来的从节点的数据（通过监听机制），生成集群的元数据信息，之后把这些信息都分发给其他的服务器，让其他服务器能感知到集群中其它成员的存在。
此时模拟一个场景，我们创建一个主题（其实就是在 Zookeeper 上 /topics/topicA 这样创建一个目录而已），Kafka 会把分区方案生成在这个目录中。
此时 Controller 就监听到了这一改变，它会去同步这个目录的元信息，然后同样下放给它的从节点，通过这个方法让整个集群都得知这个分区方案，此时从节点就各自创建好目录等待创建分区副本即可。这也是整个集群的管理机制。
2.Kafka 性能好在什么地方？
①顺序写
操作系统每次从磁盘读写数据的时候，需要先寻址，也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置，然后再进行数据读写，如果是机械硬盘，寻址就需要较长的时间。
Kafka 的设计中，数据其实是存储在磁盘上面，一般来说，会把数据存储在内存上面性能才会好。
但是 Kafka 用的是顺序写，追加数据是追加到末尾，磁盘顺序写的性能极高，在磁盘个数一定，转数达到一定的情况下，基本和内存速度一致。
随机写的话是在文件的某个位置修改数据，性能会较低。
②零拷贝
先来看看非零拷贝的情况：
可以看到数据的拷贝从内存拷贝到 Kafka 服务进程那块，又拷贝到 Socket 缓存那块，整个过程耗费的时间比较高。
Kafka 利用了 Linux 的 sendFile 技术（NIO），省去了进程切换和一次数据拷贝，让性能变得更好。
3.Kafka 的网络设计
Kafka 的网络设计和 Kafka 的调优有关，这也是为什么它能支持高并发的原因：
首先客户端发送请求全部会先发送给一个 Acceptor，Broker 里面会存在 3 个线程（默认是 3 个）。
这 3 个线程都是叫做 Processor，Acceptor 不会对客户端的请求做任何的处理，直接封装成一个个 socketChannel 发送给这些 Processor 形成一个队列。
发送的方式是轮询，就是先给第一个 Processor 发送，然后再给第二个，第三个，然后又回到第一个。
消费者线程去消费这些 socketChannel 时，会获取一个个 Request 请求，这些 Request 请求中就会伴随着数据。
线程池里面默认有 8 个线程，这些线程是用来处理 Request 的，解析请求，如果 Request 是写请求，就写到磁盘里。读的话返回结果。
Processor 会从 Response 中读取响应数据，然后再返回给客户端。这就是 Kafka 的网络三层架构。
所以如果我们需要对 Kafka 进行增强调优，增加 Processor 并增加线程池里面的处理线程，就可以达到效果。
Request 和 Response 那一块部分其实就是起到了一个缓存的效果，是考虑到 Processor 们生成请求太快，线程数不够不能及时处理的问题。
所以这就是一个加强版的 Reactor 网络线程模型。
4.consumer 是推还是拉？
customer 应该从 brokes 拉取消息还是 brokers 将消息推送到 consumer，也就是 pull 还 push。在这方面，Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。
push 模式，将消息推送到下游的 consumer。这样做有好处也有坏处：由 broker 决定消息推送的速率，对于不同消费速率的 consumer 就不太好处理了。消息系统都致力于让 consumer 以最大的速率最快速的消费消息，但不幸的是，push 模式下，当 broker 推送的速率远大于 consumer 消费的速率时，consumer 恐怕就要崩溃了。最终 Kafka 还是选取了传统的 pull 模式。
5.数据传输的事务定义有哪三种？
和 MQTT 的事务定义一样都是 3 种。
（1）最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输
（2）最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.
（3）精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的
6.Kafka 判断一个节点是否还活着有那两个条件？
（1）节点必须可以维护和 ZooKeeper 的连接，Zookeeper 通过心跳机制检查每个节点的连接
（2）如果节点是个 follower,他必须能及时的同步 leader 的写操作，延时不能太久
- Kafka 与传统 MQ 消息系统之间有什么区别
(1).Kafka 持久化日志，这些日志可以被重复读取和无限期保留
(2).Kafka 是一个分布式系统：它以集群的方式运行，可以灵活伸缩，在内部通过复制数据提升容错能力和高可用性
(3).Kafka 支持实时的流式处理
8.谈谈 Kafka 吞吐量为何如此高？
多分区、batch send、kafka Reator 网络模型、pagecache、sendfile 零拷贝、数据压缩
1>顺序读写
上图就展示了Kafka是如何写入数据的， 每一个Partition其实都是一个文件 ，收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾（虚框部分）。
这种方法有一个缺陷—— 没有办法删除数据 ，所以Kafka是不会删除数据的，它会把所有的数据都保留下来，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示 读取到了第几条数据 。
2>Page Cache
为了优化读写性能，Kafka利用了操作系统本身的Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是JVM空间内存。
3>零拷贝
零拷贝就是一种避免 CPU 将数据从一块存储拷贝到另外一块存储的技术。
linux操作系统 “零拷贝” 机制使用了sendfile方法， 允许操作系统将数据从Page Cache 直接发送到网络，只需要最后一步的copy操作将数据复制到 NIC 缓冲区， 这样避免重新复制数据 。示意图如下：
通过这种 “零拷贝” 的机制，Page Cache 结合 sendfile 方法，Kafka消费端的性能也大幅提升。这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时，我们并没有看到磁盘io比较高，此刻正是操作系统缓存在提供数据。
4>分区分段+索引
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。
5>批量读写
Kafka数据读写也是批量的而不是单条的。
6>批量压缩
如果每个消息都压缩，但是压缩率相对很低，所以Kafka使用了批量压缩，即将多个消息一起压缩而不是单个消息压缩
