Kafka-高效读写数据，Zookeeper在Kafka中的作用，Kafka事务

Kafka高效读写数据

1）顺序写磁盘

Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。

官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为省去了大量磁头寻址的时间。

2）应用Pagecache

Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好处：

• I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能

• I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间

• 充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担

• 读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据

• 如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用，Page Cache 不在JVM中，不会增加GC的压力

3）零复制技术

将数据从磁盘读取之后写入网络：

正常情况:

1. 先把将数据读取到内核的 pagecache 中
2. 再把数据从 pagecache 拷贝到用户内存中进行操作
3. 然后将数据写入内核的 socket 缓冲区
4. 最后将数据从 socket 缓冲区写入网卡

零拷贝：

1. 将数据读取到内核的 pagecache 中
2. 直接将数据从 pagecache 写入网卡

Zookeeper在Kafka中的作用

Kafka集群中有一个 broker 会被选举为 Controller （靠抢的方式，随机选取），负责监听集群 broker 的上下线，所有 topic 的分区副本的分配 和 leader选举等工作。

若 Controller 宕机，则会从其余的 broker 选举出新的 Controller （靠抢的方式，随机选取），kafka 的任何选举工作都是靠抢的方式。

Controller 的管理工作都是依赖于 Zookeeper 的。以下为 partition 的leader选举过程：

流程:

1. kafka 集群在启动的时候，会从 broker 中选一个作为 controller.
2. broker 会到 zookeeper 中进行注册
3. controller 监听 ，后续 broker 宕机，就能够马上知道
4. broker 上保存的 partitition 也会在 zookeeper 上进行注册
5. 若 broker 宕机，如果该 broker上有 leader，则选举出新 leader。
6. 获取 /brokers/topics/topic名称/partitions/分区号/state数据，更新ISR信息，leader信息

Kafka事务

Kafka从0.11版本开始引入了事务支持。事务可以保证Kafka在Exactly Once语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。

1 Producer事务

为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 Transaction ID，并将 Producer 获得的 PID 和 Transaction ID 绑定。这样当 Producer 重启后就可以通过正在进行的 Transaction ID 获得原来的PID。

为了管理Transaction，Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。

2 Consumer事务（精准一次性消费）

上述事务机制主要是从Producer方面考虑，对于Consumer而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息，而且不同的Segment File生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比如mysql）。