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Kafka

1. Kafka概念

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。
生产大于号消费

解耦： 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保他们遵守同样的接口。以前在通信的时候。A系统和B系统必须实时的进行通信，有了消息队列的存在，A可以先把消息放到消息队列中，之后B系统想要数据的时候从消息队列中进行获取，这样A和B就不用同时的存在，完成解耦的操作。
可恢复性： 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进行之间的耦合度，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在系统恢复后被处理。
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。
灵活性和峰值处理能力： 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。使用消息队列完全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。削峰
异步通信： 这个作用和解耦是一样的。

点对点模式： 一对一消费者主动拉去数据，消息收到后消息清除。消息生产者消息发送到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。

发布/订阅模式： 一对多，消费者消费数据之后不会清除消息。消费者(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。和点对点的方式不同，发布到 topic 的消费被所有订阅者消费。
这个存储时间并不是永久保存，可以通过属性进行动态配置。

Produce : 消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端。
Consumer : 消息消费者，向 kafka broker 消费消息的客户端。
Consumer Group(CG) : 消费者组，由多个 consumer 组成。消费者内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能有由一个组内消费者消费；消费者之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费是逻辑上的一个订阅者。
Broker : 一台 Kafka 服务器就是一个 borker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker 可以容纳多个 topic。
Topic ：主题，可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic 。
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。
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仍能继续工作，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。
leader : 每个分区多个分区的 ”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。
followre : 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 leader。