继续上一篇。
The consumer：
以该offset作为起始位置的a chunk of log即一批消息返回给consumer。可见消费者自己维护消费状态，broker是无状态的，如有需要可重复消费。
Push vs Pull
在kafka的设计中，producer将消息push给broker，consumer从broker那里pull消息进行消费。基于push的模式，很难适应不同特点的consumer，push时，消息的发送速率完全由broker掌控。该设计的初衷是消费者以最大的速率进行消费，但是 每个consumer的硬件性能、消费能力不同 ，一旦消费速度远远落后于生产速度，就会出现拒绝服务等异常。pull模式消费者可以依据其自身能力进行消费，每次消费完后他都会pull一批消息（可以设置size），没有不必要的等待时间。
consumer的配置文件中可以设置：fetch.min.bytes，表示consumer发起一次fetch请求，broker应该返回给他的最小字节数，如果broker端没有这么多消息，则请求被阻塞，一直等待，累积够这么多数据才返回。同时为了避免无止境的等待，可以设置：fetch.wait.max.ms，表示等待的最长时间。
Consumer Position
追踪记录已经被消费掉的数据非常重要，kafka中利用offset，且由consumer自己维护。
许多消息系统会在broker端保存元数据信息，记录哪些消息已被消费过。这种情况下存在一个问题：当一条消息发送给consumer之后，broker可以立即修改状态变为已消费，或者等到consumer的确认后才修改状态。如果broker发出消息后立即更新状态标记为consumed，则可能发生意外，使consumer未真正消费到这条消息，消息被丢失；为了克服这一点，许多消息系统增加了确认机制，即：发出消息后只是标记为send，等consumer真正消费完返回确认信号后才标记为consumed。这种方式确实可以避免丢失消息，但如果consumer已处理了该条消息，但是发送确认信号之前出故障了，那么确认丢失，消息便会被重复消费两次；另一个缺点就是增加确认机制必然导致性能降低，broker需要为每条消息维护多个状态，还需要处理异常情况。broker负载太重。
（kafka中broker无状态，consumer自己维护offset，同样可以在发出fetch请求后更新offset值，或者消费完这条消息之后才修改offset。你可以根据实际应用对可靠性的需求选择任意一种方式，立即修改值可能导致发生故障时，例如网络断开，消息得不到处理便丢失了。）
consumer会定期向zookeeper提交他的offset，避免自己crash之后继续消费。（可以详细看一下consumer的参数）
Message Delivery Semantics
消息传递的可靠性保证：（涉及producer到broker、consumer与broker，即生产者端和消费者端）
at most once：消息可能会丢失但绝不重传；
at least once：从不丢失，可能重传；
exactly once：最理想的状态，消息只被传送一次，不丢失也不重传，kafka目前不能保证；
对于producer：发送一条消息给broker，只有消息被commit to the log，才算发送成功。由于broker 有备份机制，所以用户可以设置自己想要的可靠性： request.required.acks：
- 0：producer发出消息即完成发送，不等待确认，这种方式延迟最小、可靠性最差，最容易丢失消息；
- 1：当且仅当leader收到消息返回确认信号后认为发送成功，只有当leader crash，而且未被同步至其他follower时才丢消息；
- -1：只有当leader以及所有follower都收到消息确认后，才发送成功，最好的可靠性，延迟也较大。但是还是有可能丢消息；
对于consumer：消费一条消息，之后更新offset，有以下几种方式：
- 读消息，更新offset，最后处理消费消息：可能未处理之前consumer crash，但已经更新了offset，consumer重启后或者一个新的consumer会从offset之后的位置继续消费，所以丢失了数据，at-most-once；
- 读消息，处理消费消息，最后更新offset：可能处理之后，更新offset之前crash，消息会被重复处理，at-least-once；
- 怎么实现exactly-once：如果可以把offset和消息消费后的output保存在一起，eg都保存在HDFS文件中，就可以保证他们被同时更新，这样就可以保证output时刻和offset保持同步。
