一、简介

kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

1、Topics&logs：一个Topic可以被认为是一类消息，每个topic将被分成多个partition(区)，每个partition都以log文件的形式存储。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它是一条消息的唯一标记。kafka并没有提供其他额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

partitions设计的目的有多个。最根本原因是kafka基于文件存储。通过分区，可以将日志内容分散到多个server上，来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限，每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存；可以将一个topic切分多任意多个partitions，来消息保存/消费的效率。此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer，有效提升并发消费的能力。

2、Producers
Producer将消息发布到指定的Topic中，同时Producer也能决定将此消息归属于哪个partition；比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等。

3、Consumers
每个consumer属于一个consumer group；反过来说，每个group中可以有多个consumer。发送到Topic的消息，只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费。

如果所有的consumer都具有相同的group，这种情况和queue模式很像；消息将会在consumers之间负载均衡。
如果所有的consumer都具有不同的group，那这就是"发布-订阅"；消息将会广播给所有的消费者。

在kafka中，一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费；每个group中consumer消息消费互相独立；我们可以认为一个group是一个"订阅"者，一个Topic中的每个partions，只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费，不过一个consumer可以消费多个partitions中的消息。kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时消息是顺序的。事实上，从Topic角度来说，消息仍不是有序的。

二、设计原理

1、持久性
kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数.

2、性能
需要考虑的影响性能点很多,除磁盘IO之外,我们还需要考虑网络IO,这直接关系到kafka的吞吐量问题.kafka并没有提供太多高超的技巧;对于producer端,可以将消息buffer起来,当消息的条数达到一定阀值时,批量发送给broker;对于consumer端也是一样,批量fetch多条消息.不过消息量的大小可以通过配置文件来指定.对于kafka broker端,似乎有个sendfile系统调用可以潜在的提升网络IO的性能:将文件的数据映射到系统内存中,socket直接读取相应的内存区域即可,而无需进程再次copy和交换. 其实对于producer/consumer/broker三者而言,CPU的开支应该都不大,因此启用消息压缩机制是一个良好的策略;压缩需要消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑.可以将任何在网络上传输的消息都经过压缩.kafka支持gzip/snappy等多种压缩方式.

3、生产者
负载均衡: producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接；消息由producer直接通过socket发送到broker，中间不会经过任何"路由层"。事实上，消息被路由到哪个partition上，有producer[客户端]决定。比如可以采用"random""key-hash""轮询"等，如果一个topic中有多个partitions，那么在producer端实现"消息均衡分发"是必要的。

其中partition leader的位置(host:port)注册在zookeeper中，producer作为zookeeper client，已经注册了watch用来监听partition leader的变更事件。
异步发送：将多条消息暂且在客户端buffer起来，并将他们批量的发送到broker，小数据IO太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。不过这也有一定的隐患，比如说当producer失效时，那些尚未发送的消息将会丢失。

4、消费者
consumer端向broker发送"fetch"请求，并告知其获取消息的offset；此后consumer将会获得一定条数的消息；consumer端也可以重置offset来重新消费消息。

在JMS实现中,Topic模型基于push方式,即broker将消息推送给consumer端.不过在kafka中,采用了pull方式,即consumer在和broker建立连接之后,主动去pull(或者说fetch)消息;这中模式有些优点,首先consumer端可以根据自己的消费能力适时的去fetch消息并处理,且可以控制消息消费的进度(offset);此外,消费者可以良好的控制消息消费的数量,batch fetch.

其他JMS实现，消息消费的位置是有prodiver保留，以便避免重复发送消息或者将没有消费成功的消息重发等，同时还要控制消息的状态。这就要求JMS broker需要太多额外的工作。在kafka中，partition中的消息只有一个consumer在消费，且不存在消息状态的控制，也没有复杂的消息确认机制，可见kafka broker端是相当轻量级的。当消息被consumer接收之后，consumer可以在本地保存最后消息的offset，并间歇性的向zookeeper注册offset。由此可见,consumer[客户端]也很轻量级。

5、消息传送机制
对于JMS实现,消息传输担保非常直接:有且只有一次(exactly once).在kafka中稍有不同:

1、at most once: 最多一次,这个和JMS中"非持久化"消息类似.发送一次,无论成败,将不会重发.
2、at least once: 消息至少发送一次,如果消息未能接受成功,可能会重发,直到接收成功.
3、exactly once: 消息只会发送一次.
4、at most once: 消费者fetch消息,然后保存offset,然后处理消息;当client保存offset之后,但是在消息处理过程中出现了异常,导致部分消息未能继续处理.那么此后"未处理"的消息将不能被fetch到,这就是"at most once".
5、at least once: 消费者fetch消息,然后处理消息,然后保存offset.如果消息处理成功之后,但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功,这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息,这就是"at least once"，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态.
6、exactly once: kafka中并没有严格的去实现(基于2阶段提交,事务),我们认为这种策略在kafka中是没有必要的.通常情况下"at-least-once"是我们搜选.(相比at most once而言,重复接收数据总比丢失数据要好).

6、复制备份
kafka将每个partition数据复制到多个server上，任何一个partition有一个leader和多个follower(可以没有)；备份的个数可以通过broker配置文件来设定。leader处理所有的read-write请求，follower需要和leader保持同步。Follower和consumer一样,消费消息并保存在本地日志中；leader负责跟踪所有的follower状态，如果follower"落后"太多或者失效，leader将会把它从replicas同步列表中删除。当所有的follower都将一条消息保存成功，此消息才被认为是"committed"，那么此时consumer才能消费它。即使只有一个replicas实例存活，仍然可以保证消息的正常发送和接收，只要zookeeper集群存活即可。(不同于其他分布式存储,比如hbase需要"多数派"存活才行)
当leader失效时，需在followers中选取出新的leader，可能此时follower落后于leader，因此需要选择一个"up-to-date"的follower。选择follower时需要兼顾一个问题，就是新leaderserver上所已经承载的partition leader的个数，如果一个server上有过多的partition leader，意味着此server将承受着更多的IO压力。在选举新leader，需要考虑到"负载均衡"。

7.日志
如果一个topic的名称为"my_topic"，它有2个partitions，那么日志将会保存在my_topic_0和my_topic_1两个目录中；日志文件中保存了一序列"log entries"(日志条目)，每个log entry格式为"4个字节的数字N表示消息的长度" + "N个字节的消息内容"；每个日志都有一个offset来唯一的标记一条消息,offset的值为8个字节的数字，表示此消息在此partition中所处的起始位置。每个partition在物理存储层面，有多个log file组成(称为segment)。segmentfile的命名为"最小offset".kafka。例如"00000000000.kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.

其中每个partiton中所持有的segments列表信息会存储在zookeeper中.
当segment文件尺寸达到一定阀值时(可以通过配置文件设定,默认1G),将会创建一个新的文件;当buffer中消息的条数达到阀值时将会触发日志信息flush到日志文件中,同时如果"距离最近一次flush的时间差"达到阀值时,也会触发flush到日志文件.如果broker失效,极有可能会丢失那些尚未flush到文件的消息.因为server意外实现,仍然会导致log文件格式的破坏(文件尾部),那么就要求当server启东是需要检测最后一个segment的文件结构是否合法并进行必要的修复.
获取消息时,需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用来表示消息的起始位置,chunk size用来表示最大获取消息的总长度(间接的表示消息的条数).根据offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根据segment的最小offset取差值,得到它在file中的相对位置,直接读取输出即可.
日志文件的删除策略非常简单:启动一个后台线程定期扫描log file列表,把保存时间超过阀值的文件直接删除(根据文件的创建时间).为了避免删除文件时仍然有read操作(consumer消费),采取copy-on-write方式.