kafka相关概念
重要模块和参数
Broker：一个kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个kafka集群。
Topic：消息主题，属于逻辑概念，根据topic对消息进行分类。
Partition：分区，属于物理概念，存储消息的载体，一个topic可以设置多个partition，在每个partition内部消息是有序的。
ConsumerGroup： 消费者组，每个Consumer属于一个规定的Consumer Group。
Buffer_memory：消息缓冲区，默认值32MB，如果设置了该值，消息会先发送到本地缓冲区；再定时批量将消息发送到broker，用来提升发送消息的性能（默认一个批次发送16kb的数据）。
replicas：表示某个partition在哪几个broker上存在备份。就算这个节点挂了，也会列出。如图，partition0的replicas是0,1,2（实际顺序可能会有差异）。
isr：当前存活的节点，并且已同步备份了该partition的节点，与leader同步滞后的节点会被踢出该列表。如图，Partition0的isr是0,1,2；若broker2故障挂掉了，则isr会变为0,1。
特点
1、一个topic可以设置多个partition，同一个partition可以配置多个副本存在不同的broker（kafka节点）上。
2、同一个partition，会有Leader节点和Follower节点，Leader节点来提供读写数据，Follower同步Leader的数据（为了保证多副本数据与消费的一致性），消息也是存储在partition中的。
3、消息在partition中是有序的，要想实现顺序消息，只需指定partition来发送消息
4、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
5、要实现广播模式，只需要将Consumer定义在不同的组即可。
kafka高性能原因
1、磁盘顺序读写：kafka消息不能修改，更不会从文件中间删除保证了磁盘顺序读，kafka的消息写入文件都是追加在文件末尾，不会写入文件中的某个位置(随机写)保证了磁盘顺序写。
2、数据传输的零拷贝：通过操作系统的sendfile来实现
3、消息缓冲区，以及写数据的批量batch处理和压缩传输
4、比RocketMQ的吞吐量要高
Kafka的生产者采用的是异步发送消息机制，当发送一条消息时，消息并没有发送到Broker而是缓存起来，然后直接向业务返回成功，当缓存的消息达到一定数量时再批量发送给Broker。这种做法减少了网络Io，从而提高了消息发送的吞吐量，但是如果消息生产者宕机，会导致消息丢失，业务出错，所以理论上kafka利用此机制提升了性能却降低了可靠性。
零拷贝参考：
存储文件
commit log消息存储文件
一个partition分区的消息数据对应存储在一个文件夹下，以topic名称+分区号命名，消息在分区内是分段存储，每个段的消息都存储在不一样的commit log文件里，每个commit log里的消息都有一个唯一的标识offset偏移量，且消息是以顺序写的形式依次写入文件。
kafka规定了一个log文件最大为1G，做这个限制目的是为了方便把 log 文件加载到内存去操作：
如上图，TopicA的partition0的分区文件目录为：/TopicA-0，该目录下主要有两个日志文件xxxx.log文件（主要存offset和消息体 ）和xxxx.index文件（主要存index）。这两个文件都是以开始的offset来命名的。
如下文件
00000000000000000000.index， 00000000000000000000.log 表示刚开始写入的第一个文件
00000000000006666651.index， 00000000000006666651.log 表示从offset为6666651开始写入的文件，可知前面已经写入了600多万消息了。
__consumer_offsets文件
记录每个consumer消费到分区里的最新的offset，默认有50个这样的文件。
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。
每个consumer会定期提交自己消费的offset到__consumer_offsets；提交的数据里，其中key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值；kafka会根据offset定期清理分区中已经消费的消息，保留最新的那条数据。
通过以下公式来计算得到consumer消费的offset要提交到哪个分区
消费者组id的hash值与__consumer_offsets数量取模
hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数
消息确认机制
生产者发送消息acks
默认设置为all
1、acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
2、acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
3、acks=-1或all：这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。
消费者消费消息ack
MANUAL：调用ack.acknowledge手动确认ack
RECORD：每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
BATCH：当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交
消息写入流程
1、producer根据规则选出分区patition
指定了patition则直接使用；未指定patition但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash选出一个 patition；patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition
2、producer从zookeeper的 “/brokers/…/state” 节点找到该partition的leader。
3、producer 将消息发送给该leader
4、leader 将消息写入本地 log
5、followers 从 leader 同步消息，写入本地 log后向leader发送 ACK
6、leader 收到所有 isr列表节点 的ACK后，增加 HW（最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK，消息写入完毕。
消息删除机制
kafka一般不会删除消息，不管消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多久被删除，默认保留最近一周的日志消息。
核心总控制器Controller
在集群启动的时候，会选举一台broker作为controller来管理整个集群，每个broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点，谁创建成功谁成为controller。其他broker监听该临时节点，若controller宕机，则临时节点会自动失效删除，则重新尝试竞争。
controller的职责：
1、监听broker相关的变化/brokers/ids/
2、监听topic相关的变化/brokers/topics/
3、更新集群的元数据信息，同步到其他普通的broker节点中
Partition选举Leader机制
刚开始启动服务时，以第一个broker为leader；如果分区leader所在的broker挂了，controller会从isr列表选择第一个broker作为leader，因为第一个broker最先放进ISR列表，可能是同步数据最多的副本。
消费者Rebalance机制
触发条件
1、消费组里的consumer增加或减少了
2、动态给topic增加了新的分区
3、消费组订阅了更多的topic
分区分配策略
1、range策略：就是按照分区序号排序。如0-1给一个消费者，2-3给一个消费者，4-5给一个消费者
2、round-robin策略：就是轮询分配。如0-3给一个消费者，1-4给一个消费者，2-5给一个消费者
3、sticky策略：初始时分配策略与round-robin类似，但是要保证：分区的分配要尽可能均匀 ；分区的分配尽可能与上次分配的保持相同。
Rebalance过程
1、consumer发送FindCoordinatorRequest请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator。
组协调器选择方式：
consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区，这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator
2、consumer会向组协调器GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求。
3、组协调器GroupCoordinator选择第一个加入group的consumer作为leader，接着这个leader会负责制定分区方案。
4、consumer leader发送SyncGroupRequest请求将分区方案发送给GroupCoordinator。
5、GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer。
Kafka的Pull和Push区别
1、pull表示消费者主动拉取，可以批量拉取，也可以单条拉取，所以pull可以由消费者自己控制，根据自己的消息处理能力来进行控制，但是消费者不能及时知道是否有消息，可能会拉到的消息为空。
2、push表示Broker主动给消费者推送消息，所以肯定是有消息时才会推送，但是消费者不能按自己的能力来消费消息，推过来多少消息，消费者就得消费多少消息，所以可能会造成网络堵塞，消费者压力大等问题。
