kafka

Kafka学习之路
Kafka必知必会
kafka核心原理
go操作kafka
消息队列之-Kafka
Kafka 分区分配策略 或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/81123625)
kafka怎么保证消息顺序？

StickyAssignor:0.11.x版本引入,消费者尽量不离开分区.即BalanceStrategySticky:重平衡策略,适用于同一个group下多个topic
RoundRobin面向消费者组.Range优先topic(订阅了的).
同一个消费者组中的消费者可以订阅不同的主题，只是轮询更适合主题相同的情况

java版序列化器必须,拦截器和分区器可选
选举:controller, leader

服务器scale,客户端java
kafka-eagle监控
perf性能测试

0. 基础

kafka机器数量:(峰值生产速度*副本数/100)*2+1
基于日志log的存储(.log文件即data)

Kafka topic 分区可以在线增加,不可以减少
Topic副本数不能超过Kafka Broker的节点数
分区数等于消费者数时,效率最高. 分区好处:方便在集群中扩展,可以提高并发(可以以分区为单位读写)
高效读写数据(为什么快):分区读写,顺序写,应用pagecache(0.11后,消费和生产速度相当时,会通过内存直接把消息读走),零复制

Kafka的topic逻辑上包含了若干个partition，每个partition对应磁盘上一个目录；写数据的时候就是以append-only的方式在partition目录写log文件。
为了防止文件过大不利于搜索和管理，又按照大小（默认1G）进行滚动，生成多个文件，每个文件称为一个segment。segment的文件名就是该文件里面第1个offset的值。
为了高效的根据offset进行消费，给每个segment文件生成了一个索引文件，索引里面记录了该segment里面每个offset对应的实际偏移量
消息在不同的 Partition 是不能保证有序的，只有一个 Partition 内的消息是有序的
consumer group, topic,分区 三元组确定offset

1. Exactly Once

At Least Once(all) + 幂等性