分布式消息Kafka

Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。这个独特的设计是什么样的呢？

首先让我们看几个基本的消息系统术语：

Kafka将消息以topic为单位进行归纳。

将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.

将预订topics并消费消息的程序成为consumer.

Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.

producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息，如下图所示：

客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端，并且对多种语言都提供了支持。

Topics 和Logs

先来看一下Kafka提供的一个抽象概念:topic.

一个topic是对一组消息的归纳。对每个topic，Kafka 对它的日志进行了分区，如下图所示：

每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。分区中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用来在分区中唯一的标识这个消息。

在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如，如果消息的保存策略被设置为2天，那么在一个消 息被发布的两天时间内，它都是可以被消费的。之后它将被丢弃以释放空间。Kafka的性能是和数据量无关的常量级的，所以保留太多的数据并不是问题。

实际上每个consumer唯一需要维护的数据是消息在日志中的位置，也就是offset.这个offset有consumer来维护：一般情 况下随着consumer不断的读取消息，这offset的值不断增加，但其实consumer可以以任意的顺序读取消息，比如它可以将offset设置 成为一个旧的值来重读之前的消息。

以上特点的结合，使Kafka consumers非常的轻量级：它们可以在不对集群和其他consumer造成影响的情况下读取消息。你可以使用命令行来"tail"消息而不会对其他正在消费消息的consumer造成影响。

将日志分区可以达到以下目的：首先这使得每个日志的数量不会太大，可以在单个服务上保存。另外每个分区可以单独发布和消费，为并发操作topic提供了一种可能。

分布式每个分区在Kafka集群的若干服务中都有副本，这样这些持有副本的服务可以共同处理数据和请求，副本数量是可以配置的。副本使Kafka具备了容错能力。

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