定义
传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。
最新定义：Kafka是 一个开源的 分 布式事件流平台 （Event StreamingPlatform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。
消息队列
常见的消息队列：Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。
大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。
传统消息队列的应用场景
缓存/消峰、解耦和异步通信。
缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。
```消息队列的两种模式```
点对点：消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
发布/订阅：
• 可以有多个topic主题
• 消费者消费数据之后，不删除数据
• 每个消费者相互独立，都可以消费到数据
基础架构
- Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
- Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。
- Consumer Group（CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
- Broker：一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个broker 可以容纳多个 topic。
- Topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。
- Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。
- Replica：副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。
- Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 Leader。
- Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 Leader 中同步数据，保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 Leader。
Kafka生产者
生产者消息发送流程
原理：在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator， Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。
生产者分区的好处
- 便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
- 提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。
生产者如何提高吞吐量
- batch.size：批次大小，默认16k
- linger.ms：等待时间，修改为5-100ms
- compression.type：压缩snappy
- RecordAccumulator：缓冲区大小，修改为64m
ACK应答级别
- acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
- acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
- acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
- 在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据， 对可靠性要求比较高的场景。
数据传递语义
- 至少一次（At Least Once）= ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于
- 最多一次（At Most Once）= ACK级别设置为0
- At Least Once可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；
- At Most Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。
- 精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失。
- Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。
幂等性原理
- 幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。
- 精确一次（Exactly Once） = 幂等性 + 至少一次（ ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2） 。
相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number是单调自增的。 所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。
如何使用幂等性
- 开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。
kafka副本
- Kafka 副本作用：提高数据可靠性。
- Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。
- Kafka 中副本分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader，然后 Follower 找 Leader 进行同步数据。
- Kafka 分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Repllicas）。
- AR = ISR + OSR
- ISR，表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms参数设定，默认 30s。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 Leader。
- OSR，表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本。
Leader的选举流程
- Kafka 集群中有一个 broker 的 Controller 会被选举为 Controller Leader，负责管理集群broker 的上下线，所有 topic 的分区副本分配和 Leader 选举等工作。Controller 的信息同步工作是依赖于 Zookeeper 的。
- 选举规则：在isr中存活为前提，按照AR中排在前面的优先。例如ar[1,0,2], isr [1，0，2]，那么leader就会按照1，0，2的顺序轮询
- broker启动后在zk中注册
- controller谁先注册，谁说了算
- 由选举出来的Controller监听brokers节点变化
- Controller决定Leader选举
- Controller将节点信息上传到ZK
- 其他contorller从zk同步相关信息
- 假设Broker1中Leader挂了
- Controller监听到节点变化
- 获取ISR
- 更新Leader及ISR