Kafka 分区 & 消费模式

具象化模型

下图以订单、运输、通知等信息，描述与kafka交互的过程，业务中的事件（如下单，支付，配送，评价，售后）会产生各类信息，最终以topic归类汇集到kafka中

分区

同一类的消息都会汇集到一个Topic中，一个Topic可以分为多个Partition，Partition是最小的储存单元，每一个Partition储存着一部分的消息，每个Partition都是一个单独的log文件，每条记录都以追加的形式写入

偏移量 & 消息顺序

Partition中每条记录都会被分配唯一的序号，称为Offset，即偏移量
Offset是一个递增的，不可变的数字，由kafka自动维护
当一条记录写入Partition的时候，它就被追加到log文件的末尾，并被分配一个序号，作为 Offset

• 所以从Partition来看，单个Partition内部是有序的，但从Topic来看，消息在Partition之间是无序的；如果希望消息保证完全的顺序，就只能存在一个Partition，又或者发送端指定发送到某个Partition，消费端指定从某个Partition消费
  

Partition 扩展 & 冗余

kafka集群由多个Broker构成，每个Broker中含有集群的部分数据，同一个Topic的多个 Partition将分布在多个Broker中；Partition会生成多个副本，它们会分散在不同的Broker中，
如果某个Broker故障了，Consumer可以在其他Broker上找到Partition的副本，继续获取消息

Message 写入

• 指定Partition

    Producer发送消息时，可指定一个Partition Key
    这样就可以写入特定的Partition
    Partition Key会根据一个Hash函数计算出写入哪个Partition
    Partition Key相同的消息，会被放到相同的Partition
    这种方式需要注意数据倾斜问题

  

• 随机Partition

    如果没有使用Partition Key，kafka则会使用轮询的方式来决定写入哪个Partition
    消息会均衡的写入各个Partition，这样无法确保消息的有序性
  

• 自定义规则

    Kafka 支持自定义规则，一个 Producer 可以使用自己的分区指定规则。
  

Message 读取

kafka的消息读取采用的是pull方式，Consumer需要主动从Topic的Partition拉取消息，Pull模式下，Consumer就可以根据自己的消费能力去决定消费策略
但Pull有个缺点是，如果broker没有可供消费的消息，将导致consumer不断在循环中轮询，直到新消息到达
为了避免这点，kafka有个参数可以让Consumer阻塞直到新消息到达，也可以阻塞直到消息的数量累积到某个特定的值再读取

消息的Offset就是Consumer的游标，根据Offset来记录消息的消费情况
读完一条消息之后，Consumer会推进到Partition中的下一个Offset继续读取消息
Offset由Consumer负责维护

消费组

Consumer Group下有一个或多个Consumer，这些Consumer有相同的groupId，groupId是一个字符串，消费组的唯一标识
Topic中的每个分区只能分配给某个Consumer Group的一个Consumer消费（该分区还可以被分配给其他消费组）

参考资料：
https://medium.com/event-driv...
本文中大部分的图来自上述博客，应该是一位印度工程师所写，原文为英文且查看需要
https://www.bilibili.com/read...