新的一天，新的技术
这几天的技术，先讲解Kafka的内容，再结合源码细细品味
带着问题去理解
Kafka是什么、做什么、有什么特色
Kafka的设计
Kafka是什么、做什么
kafka是一个分布式、分区、副本提交的日志服务，它提供了一个消息系统的功能 , 但是有独特的设计
(官方 ： Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service. It provides the functionality of a messaging system, but with a unique design.)
Kafka的设计
先上图
理解一下术语 ：
- topic : 主题 , 分类的消息数据源(一个消息种类就是一个主题)
- producers : 发布消息到kafka topic 的进程
- consumers ： 订阅主题并对发布的消息的数据源进行处理的进程
- Kafka cluster： kafka以集群的方式进行运行，集群中的每一个server称为 broker
其他的内容 ：- partition ：不可变的 、 有序的消息序列 , 只能通过提交日志(commited log)添加，一个主题可以有多个partition，可以实现集群负载 , 一个topic分成多个partition，producer根据相应的策略(round-robin或者key的哈希)提交到相应的partition上 , 不同的partition可以在不同的机器上，也可以在同一个机器上 ，显然，这样一个topic对应的机器数量显然小于或者等于partition数量。
- offset ： 分区中的消息的序列id号，每一个partition内部的消息的offset是唯一的，在一个分区中，不可能出现两个一样的offset 。
看一下topic的partition的图 ：
图片中 , 所有partition 都属于 同一个topic , 写入方根据相应的策略写入不同的分区，在每一个分区内部 , 每一个消息都有一个offset作为标识符 , 是按序递增的，在partition0中从1-12 , 虚线的分区表示刚刚增加的消息 , 相应的offset 是递增1 ， 11+1 =12 。
已经讲了消息按区写入的过程 , 那么 消息最后是怎么消费的？
有图有真相 :
消费者组标记 + 消费者标记 来分发的 .
(ps: “消费”就是获取集群中的消息的行为)
上图中还出现了Kafka Cluster的部分示意图 . Kafka 集群是由多个server组成，通过zookeeper进行管理负载均衡以及leader的选举 , 前面partition的论述中提及 , 不同的partition可以在不同的机器上，也可以在同一个机器上 , 那么 , 一台机器/server 可以有一个到多个partition , 深入一下 ， 每一个partition都有一个leader 和 配置 的replica副本数量 ， 实现容灾 和 主从切换(zookeeper负责) , 为了配合zookeeper的主从切换和容灾处理 , consumer和producer 都可以向 brokers提交 元数据请求获取 此刻的 集群配置 , 如果由于网络等原因造成超时或者异常失败 , 可以采用退避法等待一段时间再进行请求(有请求上限)， 主从之间通过fetch线程交换数据 , 由从机fetch thread 发出网络请求 , 获取主机数据进行备份 . 注意 , 每一个server 都可以是 一个到多个partition的主机 ，也同时是 其他partition的副本从机 ,副本数量可以通过配置 .
Kafka 和传统消息模型的对比
传统的消息队列在server端按序保留消息 , 如果有多个消费者对队列进行消费 ， server 将按消息存储的顺序对消息进行处理 , 一个消息仅被消费一次。( server 虽然按序处理消息 , 消息却是异步传递给consumer 的）
相比传统消息队列 , kafka 有更好的性能 , 它通过topics中的partition实现并行 ， 同一个topic的不同的partition可以同时进行获取 .Kafka 消息的顺序保障 ：
1、 由producer发送给 特定的主题分区 (topic partition) 的 消息（Messages） 将会按他们到达的顺序添加 , 也就是说 ， 如果消息M1 和M2 都是由同一个Producer发送的 ,并且M1 先到达 , 那么 , M1 相比M2的偏移量更低 , M1出现在日志的前面。
2、消费者实例(consumer instance)是按消息存储在日志中的顺序 看到的消息
3、对于有副本因子为N 的主题 （topic）, 我们会有N-1个容错节点 ， 达到不丢失任何提交到日志中的消息的目的
Kafka做什么
官方给处理这几个用户案例 : 消息系统 、 站点活动图 、性能监控 、日志聚合、流式处理。
Kafka的特色
除了上述的producer 、 brokers 、producer 、 topic 、 partition 、replica 、 zookeeper的设计外 ， Kafka还有一个特色 : 使用文件系统存储消息 “文件系统很慢，比缓存慢多了” , 在进行随机读写的时候确实如此 , 但是 ， 进行顺序读写的时候那就未必了 ，性能甚至可能超过缓存 。
今天写到这里，有空继续
