在大資料的浪潮下，時時刻刻都會産生大量的資料。比如社交媒體、部落格、電子商務等等，這些資料會以不同的類型存儲在不同的平台裡面。為了執行ETL（提取、轉換、加載）操作，需要一個消息中間件系統，該系統應該是異步和低耦合的，即來自各種存儲系統（如HDFS、Cassandra、RDBMS等）的資料可以同時轉存在一個地方，而所有這些資料源都是彼此獨立的。解決這個問題的方法之一是Kafka，它是一個開源的分布式消息處理平台。
Message：它基本上是一個鍵值對，在值部分包含有用的資料和記錄；
Topic：對于多租戶，可以建立多個主題，這隻是釋出和訂閱消息的名稱；
Partition：對于多線程任務，可以在一個Topic中，建立多個分區，提升生産者和消費者的性能；
Offset：消息以類似于送出日志的順序形式存儲，并且從0開始為每個消息提供順序ID（每個分區偏移量從0開始）；
Broker：Kafka叢集由多個服務節點組成，這些服務節點隻是叢集中托管Zookeeper維護的無狀态伺服器的節點，英文這裡沒有主從概念，是以所有的Broker都是同級别的（每個Partition上會有Leader和Follower）；
Consumer：用于消費Topic的應用程式；
ConsumerGroup：消費不同Topic所使用的相同GroupID；
Producer：用于生産Topic的應用程式。
Zookeeper是一個分布式叢集管理系統，它是一個為分布式應用提供一緻性服務的軟體，提供的功能包含：配置維護、域名服務、分布式服務等。它目标就是封裝好複雜易出錯的關鍵服務，将簡單易用的接口和性能高效、功能穩定的提供提供給使用者。而在Kafka中，它提供了以下功能：
控制器選舉：對于特定主題，分區中的所有讀寫操作都是通過複制副本的資料來完成的，每當Leader當機，Zookeeper就會選舉出新的Leader來提供服務；
配置Topic：與某個Topic相關的中繼資料，即某個特定Topic是否位于Broker中，有多少個Partition等存儲在Zookeeper中，并在生産消息時持續同步；
ACL：Topic的權限控制均在Zookeeper中進行維護。
Kafka的一些關鍵特性，使得它更加受到喜愛，針對傳統消息系統的不同：
高吞吐量：吞吐量表示每秒可以處理的消息數（消息速率）。由于我們可以将Topic分布到不同的Broker上，是以我們可以實作每條數以千次的讀寫操作；
分布式：分布式系統是一個被分割成多台運作的機器的系統，所有這些機器在一個叢集中協同工作，在最終使用者看來是一個單一的節點。Kafka是分布式的，因為它存儲、讀取和寫入多個節點上的資料，這些節點被稱為Broker，它與Zookeeper一起共同建立了一個稱為Kafka叢集的生态系統；
持久性：消息隊列完全儲存在磁盤上，而不是儲存在記憶體中，同一資料的多個副本（ISR）可以跨不同的節點存儲。是以，不存在由于故障轉移場景而導緻資料丢失的可能性，并使其具有持久性；
可伸縮性：任何系統都可以水準或垂直伸縮，縱向可伸縮性意味着向相同的節點添加更多的資源，如CPU、記憶體，并且會産生很高的操作成本。水準可伸縮性可以通過簡單的在叢集中添加幾個節點來實作，這增加了容量需求。Kafka水準擴充意味着當我們的容量用完時，我們可以在叢集中添加一個新的節點。
生産者首先擷取Topic中的中繼資料，以便知道需要使用消息更新哪個Broker。中繼資料也存儲在Broker中，并與Zookeeper保持連續同步。是以，若有多個生産者都希望連接配接到Zookeeper來通路中繼資料，會導緻性能降低。當生産者擷取了Topic和中繼資料資訊，它就會在Leader所在的Broker節點的日志中寫入消息，而之後Follower（ISR）會将其複制進行同步。
在寫入操作可以是同步的，即僅當Follower還在其日志中同步消息時，或者異步，即隻有Leader更新資訊消息，狀态發生給生産者。磁盤上的消息可以保留特定的持續時間，在此期限後，将自動清除舊消息，并且不再可供使用。預設情況下，設定為7天。可以通過三種政策将消息寫到Topic。
send(key,value,topic,partition)：專門提供需要進行寫操作的分區。不建議使用該方式，因為它可能會導緻分區大小不均衡；
send(key,value,topic)：在這裡，預設的HashPartitioner用于确定要寫入消息的分區，方式查找key的Hash并進行取模，該Topic的分區，也可以編寫我們自己定義的分區程式；
send(null,value,topic)：在這種情況下，消息以循環方式存儲在所有分區中。
Java生産者示例代碼如下：
由于Kafka的速度非常快并且可以擷取實時消息，是以單個消費者肯定會在Topic中讀取很大一部分消息時出現延遲。為了克服這類問題，可以建立一個消費者組，該消費者組由多個具有相同GroupID的消費者組成。每個使用者都連接配接有一個唯一的分區，該分區所在所有使用者之間平均配置設定。将分區配置設定給特定使用者是消費者組協調器的責任，協調器由Broker被提名擔任該角色。為了管理活躍的消費者，消費者組中的所有成員會将它們的心跳發送到組協調器。
關于消費分區與消費線程的對應關系，理論上消費線程數應該小于等于分區數。之前是有這樣一種觀點，一個消費線程對應一個分區，當消費線程等于分區數是最大化線程的使用率。直接使用KafkaConsumer Client執行個體，這樣使用确實沒有什麼問題。但是，如果我們有富裕的CPU，其實還可以使用大于分區數的線程，來提升消費能力，這就需要我們對KafkaConsumer Client執行個體進行改造，實作消費政策預計算，利用額外的CPU開啟更多的線程，來實作消費任務分片。
在0.10.x以後的版本中，Kafka底層架構發生了變化，将消費者的資訊由Zookeeper存儲遷移到Topic（__consumer_offsets）中進行存儲。消費的偏移量Key（groupid, topic, partition）以及Value(Offset, ...)
Java消費者示例代碼如下：
由于Kafka遵循了一定的政策，這也是它設計的一部分，以使得它性能更好、更快。
沒有随機磁盤通路：它使用稱為不可變隊列的順序資料結構，其中讀寫操作始終為恒定時間O(1)。它在末尾附加消息，并從頭開始或者從特定偏移量讀取；
順序IO：現代作業系統将其大不部分可用的記憶體配置設定給磁盤緩存，并且更快的用于存儲和檢索順序資料；
零拷貝：由于根本沒有修改資料，是以将磁盤中的資料不必要的加載到應用程式記憶體中，是以，它沒有将其加載到應用程式中，而是通過Socket位元組，緩沖區以及網絡從context緩存區發送了相同的資料；
消息批處理：為了避免多次網絡互動，将多個消息分組在一起；
消息壓縮：在通過網絡傳輸消息之前，使用gzip、snappy等壓縮算法對消息進行壓縮，然後在Consumer中使用API将其解壓。
在打開Kafka伺服器之前，Broker中的所有消息都存儲在配置檔案中的配置的日志目錄中，在該目錄内，可以找到包含特定Topic分區的檔案夾，其格式topic_name-partition_number，例如topic1-0。另外，__consumer_offsets這個Topic也存儲在同一日志目錄中。
在特定Topic的分區目錄中，可以找到Kafka的Segment檔案xxx.log，索引檔案xxx.index和時間索引xxx.timeindex。當達到舊的Segment大小或者時間限制時，會在建立新的Segment檔案時将屬于該分區的所有資料寫入活躍的Segment中。索引将每個偏移量映射到其消息在日志中的位置，由于偏移量時順序的，是以将二進制搜尋應用于在特定偏移量的日志檔案中查找資料索引。
任何保持在日志頭部以内的使用者都将看到所寫的每條消息，這些消息将具有順序偏移量。可以使用Topic的min.compaction.lag.ms屬性來保證消息在被壓縮之前必須經過的最短時間。也就是說，它為每個消息在（未壓縮）頭部停留的時間提供了一個下限。可以使用Topic的max.compaction.lag.ms屬性來保證從編寫消息到消息符合壓縮條件之間的最大延時
消息始終保持順序，壓縮永遠不會重新排序消息，隻是删除一些而已
消息的偏移量永遠不會改變，它是日志中位置的永久辨別符
從日志開始的任何使用者将至少看到所有記錄的最終狀态，按記錄的順序寫入。另外，如果使用者在比Topic的log.cleaner.delete.retention.ms短的時間内到達日志的頭部，則會看到已删除記錄的所有delete标記。保留時間預設是24小時。
詳情分析可閱讀《Kafka日志壓縮剖析》。
以上就是筆者給大家簡要的彙總了Kafka的各個知識點，包含常見的術語、Consumer & Producer的使用方式、存儲流程等
另外，筆者開源的一款Kafka監控關系系統Kafka-Eagle，喜歡的同學可以Star一下，進行關注。
Kafka Eagle源代碼位址：https://github.com/smartloli/kafka-eagle
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