cluster
kafka的cluster是基于zookeeper
publisher(发布者)
kafka publisher配置项"boostrap.servers"目的只是为了初始化连接时，从其中的某一个可用server上获取整个cluster所有成员。
如何创建topic
会在broker上随机选择一个创建topic(保证所有的topic的partition均匀的落在所有broker上)，然后根据创建topic的命令中所带的partition(如果没有，则采用broker的配置默认值num.partitions)在不同的broker上创建partition，若partition多于broker，多个partition在同一个broker也是可以的。根据创建命令参数replication-factor来判断创建几个replication(未配置则采用broker的配置默认值default.replication.factor)，采取增量右移的方式为每个partition创建replication。
如何向topic发消息
如果构建的topic中填入key参数，则根据key hash值hash到某个partition，若key为null，则每次发送会按照round-robin的方式将message均匀发送到每个partition上
client.id
producer和consumer端都有配置，可以用来区分消息来源
一次消息发送的完成
发送消息在producer是异步的，返回的只是一个future
public Future send(ProducerRecord record);
但future的结果依赖于kafka server上producer的配置request.required.acks的值，当=0时，不保证消息的到达确认，只管传送，server上并不等执行完log落地返回而是直接返回，这样如果server down了，就有可能丢失数据。当=1时，安全系数较高，当收到leader确认后，才返回，这个有一定的可靠性，但是它不等其他replia的确认结果，如果leader挂了，其他的replia还没来得及同步，也可能丢失数据。当=-1时，安全系数最高，等到leader以及所有的replia都确认了消息才返回，这样即使leader挂了，只要有一台replia可以运行，也不会丢失数据，但这种也造成了最高的延时。这是在server端的处理，但是在producer端，同步异步的处理还取决于参数producer.type，每个produer在连上server时，都会把配置读过来，当=sync时，producer.send是直接调用SyncProduer.send，等同于server端的结果有了才返回，如果=async，初始化producer时会创建一个ProducerSendThread，producer.send是把消息丢进thread的队列(队列最大长度queue.buffering.max.messages决定)里，每隔一定时间(queue.buffering.max.ms)或者队列长度超过定值(batch.num.messages)时批量发送，这样以提高吞吐量。
Q: async send的详情
A: 首先还是根据有无key来定位partition位置，每个partition有各自的queue，插入后会校验是否达到batch发送的条件，达到了，也是采用nio的机制，selector.wakeup唤醒和各个partition连接的socket执行批量发送。
server端消息的管理
消息何时被写入磁盘
kafka config中有三个配置项来定义这个策略(log.flush.interval.messages, log.flush.interval.ms, log.flush.scheduler.interval.ms)，在描述这个策略前需要了解一点，linux里调用file.write并不是就直接将信息写入硬盘，根据操作系统的优化策略，会将其存放disk的buffer缓存，直到一定大小或者一定时间后或者直接fsync系统调用来批量将信息真正写入缓存。因此，前两个分别表示当多少条消息被写入buffer或者多久之后调用一次fsync，后面的scheduler表示多久检查一次，当前的消息数和间隔时间是否可以触发fsync了，于是，kafka的消息刷disk机制也就很明显了，并不是每个消息过来的时候检查是否触发fsync而是定时任务检查，否则，要是很久没消息过来，剩下的那部分消息岂不是永远在缓存里不能被触发了..但是，按照kafka文档上的建议，最好是不设置这些配置项，让操作系统自己来判断何时来执行fsync(实际上操作系统并不会执行fsync,操作系统只是有磁盘的延迟写策略，当一定时间间隔或者内存脏页即修改页超过一定数目后，就会把内存的脏页放入io写队列，而fsync则是阻塞到写完成的原语，sync则是将数据丢到io write队列即刻返回，并不等写完成，fdatasync则是保证数据写到disk上，不保证文件信息比如最新修改时间 文件大小之类的metadata的修改，由于fdatasync的性能比fsync好，写日志如果采用fdatasync可以优化性能，但怎样保证文件大小不丢失呢，berkeley db采取的策略是每个log文件固定大小，每次新建后往log写入时从最后开始写，这样新建时log的大小就固定了，每个log只有一次需要同步metadata的开销)，这样可以达到性能最大化。而对于consumer端，没有fsync进硬盘没有写入segment文件的消息是不可见不可读的，这样同时有个问题，这是不是就表明了，kafka是有可能丢失消息的呢？当然，我们可以依靠多个replica来减少丢消息的可能，这台server物理挂了但是replica还是能存下，但是在极端情况下，理论上还是可能丢消息的。
消息在server端的保存
消息是被发送至每个partition里的，每个partition是一个文件夹，里面由多个segment文件组成。每个segment文件的保存期限由log.cleaner.enable、log.retention.check.interval.ms、log.retention.minutes和log.retention.bytes共同决定。log.cleaner.enable=true时，文件达到上限不会删除，而会生成压缩文件保存一段时间(有另一套类似的到期删除机制)，=false时，达到上限就会删除，log.retention.check.interval.ms设置多久检查一次是否有需要删除的segment文件，log.retention.minutes设置的是log有效期，log.retention.bytes设置的是每个partition的容量，也就是该partition所有segment文件的最大总和。partition下每个segment达到一定大小后就会生成一个新的segment文件，这个大小由log.index.size.max.bytes来配置。partition文件夹的命名规则为topicName+partition序号(0开始)，而每个segment文件其实由一个.index和.log文件构成，文件名为64位，20位数字字符offset值(这里的offset值表示在partition里第几个消息)。在.index文件里，格式为index:offset(segment里第几个消息，0开始：字节偏移量offset，0开始)，这样就能够很快的索引到指定index的某个消息，比如找offset=174023的消息，先找到最接近的index，比如000000174018.index,然后找其中第四个消息即可。
消息在server端的副本的同步
request.required.acks=-1时，虽然语义上表示每次消息commit是等除leader外其他所有replia有响应时才返回，但是kafka的replia为了保证性能并不是将数据写入log中才响应leader，而是在接收到消息数据就立刻返回，因此当producer commit成功时，很可能replia中的消息还是只在缓存里，并未持久化到硬盘，发生异常后，也不能保证该消息被consumer消费，kafka觉得这在性能和数据持久化之间是一个还不错的权衡。实际上kafka中的同步是follower定时尝试从leader处批量同步(fetch)消息，follower在获取消息过程上就像一个普通的consumer一样，这样能保证kafka集群leader性能，因此producer发送消息到leader，leader commit本地log后，message并没有发ack回去，而是等待所有的ISR内的replia来尝试同步，确认同步完后，返回ack至producer，同时刷新hw.
server端partition多个replia的leader election
每个partition都维护一个ISR(in sync replia)，由于kafka的消息同步是在完全同步和完全异步之间，因此follower的消息LEO(log end offset)和leader的有一定的延时性，根据配置replica.lag.max.messages、replica.lag.time.max.ms(如果一段时间内没有新message，follower会主动去leader处fetch，刷新lag time)，若follower和leader之间的延时在配置的时间之内，则放在ISR之内(有被选举权)，否则就被踢出ISR，之后若同步跟上了，会重新加入ISR。在leader中维护着一个HW(high watermark)，标识着当前ISR中的最低延时消息offset，所有的consumer只能消费低于high watermark的message，这样保证了即使ISR里的某台或者某几个server包括leader挂了，只要ISR中还有server存在，消息就不会丢失。而同时，如果leader挂了，被选举为新leader的server将会要求其他replica从high watermark出开始截断，重新从新leader出同步消息重写log，保证所有replica的数据一致性，而当老leader恢复后，也要从HW出开始更新log，必然也会要丢掉一些老log。因此可以想象一个场景，producer发消息到leader时，leader挂了会怎么样？如果request.required.acks>=0，那么就是消息只在leader server本地，那么如果down机在完成前，会返回异常，down机在正常返回后，那么消息丢失。如果request.required.acks=-1的话，如果down机在完成前，返回异常，但也许部分follower已经同步了message了，如果被选为leader，则会导致消息重复发送。如果down机在正常返回后，是不会丢失的，因为虽然leader挂了，但是message已经到了新leader的内存里了，早晚也会落log的。
consumer(消费者)
消费者如何消费
每个consumer可以同时消费多个topic，每个consumer只属于一个指定的consumer group，每个topic的每条message只能发送给每个consumer group的某个consumer，若同一个group中对某个topic有多个consumer，那么这几个consumer将均匀分配partition，很显然，kafka的消息消费只能最多保证同一个partition的有序，不可能保证和producer完全一致的有序。consumer的消费是和replica一样，到leader server中去pull消息，保证server的性能，也保证了轻易实现partition消息获取的有序性。
Q: 消息是否保证at most once或者at least once或者exactly once？
A: 如果消息发送采用producer.type=async的话，at most once,若ack=-1，能保证at least once, exactly once需要靠幂等实现。在consumer端，若获取消息后，消费消息后commit，则有可能消费消息未来得及commit就crash，这样就会重复消费，如果配置成autocommit，则为commit后消费消息，这样有可能有消息没有消费到，所以消费消息后commit同时保证幂等可能是比较靠谱的办法。
感想
每个topic在server端存放多个partition顺序读写是kafka性能强劲的特色所在，但在一定场景下，这个特色也会成为它的性能瓶颈。如果将kafka用于log日志汇聚系统，topic不多，问题不大，若将它用于业务场景的mq，topic随着业务增长越来越多的话，则每个server上不同topic的partition也就越来越多，需要在不同的partition上写入消息，那么写入场景就越来越接近随机写，顺序写硬盘的优势就会越来越小，这也就是为什么kafka比较少作为大公司业务内部mq存在的原因吧。这种场景下，rocketmq应运而生。