一、为什么要用Kafka ？
首先，Kafka 是什么呢？用一句话概括一下：Apache Kafka 是一款开源的消息引擎系统。
根据维基百科的定义，消息引擎系统是一组规范。企业利用这组规范在不同系统之间传递语义准确的消息，实现松耦合的异步式数据传递。简单的说：系统 A 发送消息给消息引擎系统，系统 B 从消息引擎系统中读取 A 发送的消息。
最基础的消息引擎就是做这点事的！不论是上面哪个版本，它们都提到了两个重要的事实：
- 消息引擎传输的对象是消息；
- 如何传输消息属于消息引擎设计机制的一部分。
既然消息引擎是用于在不同系统之间传输消息的，那么如何设计待传输消息的格式从来都是一等一的大事。试问一条消息如何做到信息表达业务语义而无歧义，同时它还要能最大限度地提供可重用性以及通用性？稍微停顿几秒去思考一下，如果是你，你要如何设计你的消息编码格式。
一个比较容易想到的是使用已有的一些成熟解决方案，比如使用 CSV、XML 亦或是 JSON；又或者你可能熟知国外大厂开源的一些序列化框架，比如 Google 的 Protocol Buffer 或 Facebook 的 Thrift。这些都是很酷的办法。那么现在我告诉你 Kafka 的选择：它使用的是纯二进制的字节序列。当然消息还是结构化的，只是在使用之前都要将其转换成二进制的字节序列。
消息设计出来之后还不够，消息引擎系统还要设定具体的传输协议，即我用什么方法把消息传输出去。常见的有两种方法：
- 点对点模型：也叫消息队列模型。如果拿上面那个“民间版”的定义来说，那么系统 A 发送的消息只能被系统 B 接收，其他任何系统都不能读取 A 发送的消息。日常生活的例子比如电话客服就属于这种模型：同一个客户呼入电话只能被一位客服人员处理，第二个客服人员不能为该客户服务。
- 发布 / 订阅模型：与上面不同的是，它有一个主题（Topic）的概念，你可以理解成逻辑语义相近的消息容器。该模型也有发送方和接收方，只不过提法不同。发送方也称为发布者（Publisher），接收方称为订阅者（Subscriber）。和点对点模型不同的是，这个模型可能存在多个发布者向相同的主题发送消息，而订阅者也可能存在多个，它们都能接收到相同主题的消息。生活中的报纸订阅就是一种典型的发布 / 订阅模型。
好了，目前我们仅仅是了解了消息引擎系统是做什么的以及怎么做的，但还有个重要的问题是为什么要使用它。
答案：系统解耦 + “削峰填谷”。
二、Kafka基本术语
上面说过Kafka 属于分布式的消息引擎系统，它的主要功能是提供一套完备的消息发布与订阅解决方案。在 Kafka 中，发布订阅的对象是主题（Topic），你可以为每个业务、每个应用甚至是每类数据都创建专属的主题。
向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者（Producer），生产者程序通常持续不断地向一个或多个主题发送消息，而订阅这些主题消息的客户端应用程序就被称为消费者（Consumer）。和生产者类似，消费者也能够同时订阅多个主题的消息。我们把生产者和消费者统称为客户端（Clients）。Producer和Consumer都是Kafka系统的Clients。
有客户端自然也就有服务器端。Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成，Broker 负责接收和处理客户端发送过来的请求，以及对消息进行持久化。虽然多个 Broker 进程能够运行在同一台机器上，但更常见的做法是将不同的 Broker 分散运行在不同的机器上，这样如果集群中某一台机器宕机，即使在它上面运行的所有 Broker 进程都挂掉了，其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一。kafka实现高可用的手段：broker分布式部署、数据副本。
实现高可用的另一个手段就是备份机制（Replication）。备份的思想很简单，就是把相同的数据拷贝到多台机器上，而这些相同的数据拷贝在 Kafka 中被称为副本（Replica）。Kafka 定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica）。前者对外提供服务，这里的对外指的是与客户端程序进行交互；而后者只是被动地追随领导者副本而已，不能与外界进行交互。
副本的工作机制也很简单：生产者总是向领导者副本写消息；而消费者总是从领导者副本读消息。至于追随者副本，它只做一件事：向领导者副本发送请求，请求领导者把最新生产的消息发给它，这样它能保持与领导者的同步。
一个问题，为什么副本不对外提供服务？
答案：Kafka副本不对外提供服务的意义: 如果允许follower副本对外提供读服务（主写从读），首先会存在数据一致性的问题，消息从主节点同步到从节点需要时间，可能造成主从节点的数据不一致。主写从读无非就是为了减轻leader节点的压力，将读请求的负载均衡到follower节点，如果Kafka的分区相对均匀地分散到各个broker上，同样可以达到负载均衡的效果，没必要刻意实现主写从读增加代码实现的复杂程度。
虽然有了副本机制可以保证数据的持久化或消息不丢失，但没有解决伸缩性的问题。伸缩性即所谓的 Scalability，是分布式系统中非常重要且必须要谨慎对待的问题。什么是伸缩性呢？我们拿副本来说，虽然现在有了领导者副本和追随者副本，但倘若领导者副本积累了太多的数据以至于单台 Broker 机器都无法容纳了，此时应该怎么办呢？一个很自然的想法就是，能否把数据分割成多份保存在不同的 Broker 上？如果你就是这么想的，那么恭喜你，Kafka 就是这么设计的。
这种机制就是所谓的分区（Partitioning）。如果你了解其他分布式系统，你可能听说过分片、分区域等提法，比如 MongoDB 和 Elasticsearch 中的 Sharding、HBase 中的 Region，其实它们都是相同的原理，只是 Partitioning 是最标准的名称。
Kafka 中的分区机制指的是将每个主题划分成多个分区（Partition），每个分区是一组有序的消息日志。生产者生产的每条消息只会被发送到一个分区中，也就是说如果向一个双分区的主题发送一条消息，这条消息要么在分区 0 中，要么在分区 1 中。如你所见，Kafka 的分区编号是从 0 开始的，如果 Topic 有 100 个分区，那么它们的分区号就是从 0 到 99。
听到这里，你是否有个疑问？副本如何与这里的分区联系在一起呢？
答案：分区和副本的联系， 副本是分区层级上，一个分区可配置多个副本。
至此我们能够完整地串联起 Kafka 的三层消息架构：
1.主题层，每个主题可以配置M个分区（保证伸缩性），每个分区可以N个副本
2.分区层，（副本概念是在分区层定义的）N个副本，只能有一个领导者，其他N-1个追随者
3.消息层，分区中的消息，每条消息的位置从0开始，依次递增。
最后，客户端只能与分区的领导者副本交互（追随者副本只是冗余保存数据，保证数据不会丢失）。
讲完了消息层次，我们来说说 Kafka Broker 是如何持久化数据的。总的来说，Kafka 使用消息日志（Log）来保存数据，一个日志就是磁盘上一个只能追加写（Append-only）消息的物理文件。
在 Kafka 中实引入了消费者组（Consumer Group）。所谓的消费者组，指的是多个消费者实例共同组成一个组来消费一组主题。这组主题中的每个分区都只会被组内的一个消费者实例消费，其他消费者实例不能消费它。为什么要引入消费者组呢？主要是为了提升消费者端的吞吐量。多个消费者实例同时消费，加速整个消费端的吞吐量（TPS）。
消费者组里面的所有消费者实例不仅“瓜分”订阅主题的数据，而且更酷的是它们还能彼此协助。假设组内某个实例挂掉了，Kafka 能够自动检测到，然后把这个 Failed 实例之前负责的分区转移给其他活着的消费者。这个过程就是 Kafka 中大名鼎鼎的“重平衡”（Rebalance）。
每个消费者在消费消息的过程中必然需要有个字段记录它当前消费到了分区的哪个位置上，这个字段就是消费者位移（Consumer Offset）。注意，这和上面所说的位移完全不是一个概念。上面的“位移”表征的是分区内的消息位置，它是不变的，即一旦消息被成功写入到一个分区上，它的位移值就是固定的了。而消费者位移则不同，它可能是随时变化的，毕竟它是消费者消费进度的指示器嘛。另外每个消费者有着自己的消费者位移，因此一定要区分这两类位移的区别。我个人把消息在分区中的位移称为分区位移，而把消费者端的位移称为消费者位移。
总结：
- 消息：Record。Kafka 是消息引擎嘛，这里的消息就是指 Kafka 处理的主要对象。
- 主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。
- 分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。
- 消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。
- 副本：Replica。Kafka 中同一条消息能够被拷贝到多个地方以提供数据冗余，这些地方就是所谓的副本。副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。副本是在分区层级下的，即每个分区可配置多个副本实现高可用。
- 生产者：Producer。向主题发布新消息的应用程序。
- 消费者：Consumer。从主题订阅新消息的应用程序。
- 消费者位移：Consumer Offset。表征消费者消费进度，每个消费者都有自己的消费者位移。
- 消费者组：Consumer Group。多个消费者实例共同组成的一个组，同时消费多个分区以实现高吞吐。
- 重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。
