概述

Apache Kafka is a distributed streaming platform.

A streaming platform has three key capabilities:

1）Publish and subscribe to streams of records, similar to a message queue or enterprise messaging system.

2）Store streams of records in a fault-tolerant durable way.

3）Process streams of records as they occur.

简而言之，Kafka是一个基于zookeeper的分布式流处理平台，既有消息系统的发布订阅功能又能一定程度上保存message以供后期统计及计算。Kafka因其可扩展、容灾能力和解耦服务等特性大量的应用于各种流业务中。

核心概念：Kafka基于log这种抽象数据模型，log是一种只能追加且按照时间完全有序的记录序列。1分钟了解什么是log

Kafka构架

Kafka宏观框架

从图中可以看到，Kafka有常见的生产者、消费者。流处理模块是指可以对输入流数据进行加工和转换的中间系统

Kafka内部构架图

1）Producer生产消息到发送缓冲区，然后发送至Kafka 对应的topic的leader节点

2）Kafka计算消息的hash值用来确定发送至哪一个Partition（每一个Partition都是一个log）

3）Kafka是可容灾的消息系统，因此需要对数据进行备份，同一份数据会被复制到其他broker的partition中

4）broker通过ack来应答Producer收到此消息，通过这一机制防止网络丢失数据包导致的

5）Consumer通过pull拉取对应的partition数据并处理，同时也发送ack至kafka表明已处理这条数据，下次拉取时不会重复消费

因此可以知道，Kafka通过broker集群来解决容灾问题，通过多个partition来存储消息并保证消息顺序，每个consumer从一个partition里获取消息并处理。通过ack来保证消息不重复消费

Kafka Message存储方式

topic leader接收到message后，先hash然后将消息append到对应的partition，因此可以保证对于同一key的消息，kafka可以保证其写入同一partition log，也就保证了其有序性

Kafka log实现类似于ConcurrentHashMap

Kafka的log和ConcurrentHashMap java7实现类似，有一个段列表，每个entry指向了真正的disk segment。由于log是只能追加且按照时间完全有序的记录序列，所以每次都从最后一个记录取数据，因此取数据的复杂度是O(1)

Kafka 消费者组

1）任意消费组内，每个partition有且仅有一个consumer，因此kafka保证每个partition的消息处理是无锁且有序的，因此kafka才有大吞吐量

2）任一partition会被每个消费组消费，因此当需要对同一份message处理两种逻辑，可以分为两个消费组

3）GroupId是topic下的一个子概念，不同topic的groupId没有任何关系，即使他们的值相同

未完待续