前言
Apache Kafka 最早是由 LinkedIn 开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。尤其是做日志中间件。
- Kafka是一个分布式系统，具备高扩展高吞吐高性能的特性.
- Kafka的单机吞吐量可达十万级别，时效性是ms级别。对比ActiveMQ吞吐量猜到万级别。在集群维度下，随着topic数量增多，分区数量增多，可以自由往上扩展吞吐，可达百万级别。
- kafka的消息可靠性，经过参数优化配置，可以做到 0 丢失。
背景
我们公司迁移ActiveMQ消息中间件，为了减少资源开支，引入Kafka这种高性能高吞吐高并发的消息组件，相同的数据消息，kafka所需要的的资源开支更少，性能更高，减少公司的开支。
知识准备
- broker
即代表的一个kafka的server服务器，一个topic主题下可以在多个broker存在，只不过是一个是主的，其他是从的。
- Topic
Topic是kafka用于存储消息的逻辑概念，可以看出是一个消息集合。每个Topic可以有多个生产者向其中推送消息，也可以有任意多个消费者消费其中的消息。
- Partition分区
每个Topic都有多个分区，每个Rartition分区所存储的消息都是不同的，类似数据的水平切分的思想，可以提高并发读写的能力。
- 消费组consumer group / 消费者 consumer
每个消费者都会绑定一个消费者组，一个分区的某一个消息只能由消费组下的某一个消费者消费，但是这个分区下的所有消息会均匀的被消费组的消费者消费。
如果每个消费者都绑定不同的消费组，那么就实现了订阅的模式，分区下的每一个消息都会被广播到所有消费者。
- Queue
ActiveMQ等消息中间件的消息概念，是队列的意思。在这个队列的消息只能被一个消费者消费一次。
kafka基础
总所周知，kafka的性能是高于业界其他的消息中间件，并且集开源，社区活跃的众多优点。但是我们有没有想到为什么kafka的性能会这么高，他与其他消息中间件有什么区别，使用了其他中间件那些没有的技术。
答案就是 1. 顺序读写方式 2. MMfile技术 3. 零拷贝技术
顺序读写
对比其他的消息中间件，例如ActiveMQ消息中间件，他对于写数据就是随机写入磁盘，然后读取时也是精准查找。但是因为大量的IO寻址操作耗费大量的时间，所以kafka在这点上进行优化处理，采用顺序读写，将生产者发送的数据存储到partition中的文件里，以此实现顺序写入，而消费者因为自带offset,可以接着上次的读写位置继续读取消息，从而实现顺序读。想对于其他消息中间件减少了大量的IO寻址时间，据网上查询顺序读写速度可达到400M/s，而随机读写慢的话可以达到几百K/s。
MMfile技术
MMfile就是Memory Mapped file内存映射文件，是现在操作系统的分页存储系统，简单来说就是讲磁盘上的文件映射到内存上pagecache中，kafka向文件中写数据时，会直接向内存中PageCache中去写，然后操作系统自动刷新到硬盘上，极大降低IO的使用效率，但是这个技术有个问题一旦断电就会丢失消息。（这个丢失数据只是针对单个kafka的数据，但是因为kafka集群有一定的消息存储策略，消息可以做到不会丢失）
零拷贝技术
假如消费者向kafka的分区leader去拉去消息，传统的数据传输就是
- 第一步将数据从磁盘中找到，拷贝到内核态的缓存中。
- 第二步将内核态的缓存再次拷贝到用户态的内存中。
- 第三部将用户态的内存数据拷贝到内核态的socket buffer中，再由网络传输到达消费者。
kafka采用零拷贝技术，所谓的零拷贝也不是真正意义上的不拷贝，只是减少拷贝的次数，提高传输效率。
- 第一步将数据从磁盘中找到，拷贝到内核态的缓存中。
- 第二步将用内核态的缓存数据拷贝到内核态的socket buffer中，再由网络传输到达消费者。
这样就减少一次拷贝次数，提高传输效率。
以上都是单机下的性能优势。
kafka集群有什么优势之处，可以提高kafka的吞吐量呢？
上面有提到kafka有别于ActiveMQ消息中间件的消息逻辑概念。他只有topic主题概念。但是因为和ActiveMQ的架构概念不同，导致二者集群对外提供服务的上限不同。
ActiveMQ集群架构可以有简单的Master-Slave架构，这个就是很简单，Master机器对外提供服务，Slave机器作为灾备机器，一旦Master出现宕机，Slave继续对外提供服务，但是这样的话整个集群对外提供服务的能力就集中在Master机器上。
ActiveMQ集群架构可以Networks of Brokers架构，当某一个broker出现积压的消息时，会转移到另一一个broker服务，从来是整个系统对外提供服务提高一部分。但是相对于kafka来说，他从内部架构逻辑上已经考虑到大数据量的问题，它有topic--broker--partition-consumer概念，来创造一个可扩展，高吞吐的一个对外提供服务的消息组件。
上面kafka只有topic这一种消息逻辑结构，一个topic下有多个分区partition，每个分区存储不同的数据，而这些分区有均匀分布在多个broker之间.
kafka生产者会发送消息给topic下的partiton leader,消费者也会向partition leader拉去消息。理论上我们只有增多我们broker服务，建立更多的partiton分区，我们就可以对外提供更高的吞吐服务。
