kafka stream简要分析
kafka历史背景
Kafka是2010年Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，我接触的不算早，大概14年的时候，可以看看我们14年写的文章《高速总线kafka介绍》。
消息总线一直是作IT系统集成的核心概念，IBM/oracle等传统厂商都有相关中间件产品。传统消息中间件解决是消息的传输，一般支持AMQP协议来实现，如RabbitMQ。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。
Kafka上来剑走偏锋，追求高吞吐量，所以特别适合，大数据的数据收集和分发等功能。高吞吐的原因核心是kafka的一些独特的涉及，包括直接使用linux cache/zero-copy/数据存放方法等，这方面的分析很多，我前面的文章《高速总线kafka介绍》第4节也简单写了下。Kafka一直缺乏一个商业公司来推动，所以发展并不是很快。几年过去了，自己看了看，还是0.10版本，特性也发展比较慢。
Kafka一直缺乏一个商业公司来推动，这个问题现在要稍稍改变一些了，原LinkedIn Kafka作者离职后创业Confluent Inc来推动kafka商业化，并推出Kafka Stream。
详细的设计理念，概念，大家看看slidershare上的PPT，讲的比较清楚，不详细展开了：https://www.slideshare.net/GuozhangWang/introduction-to-kafka-streams。
kafka stream
今天只讲kafka stream几个有意思的点：
1、首先是定位：
比较成熟度的框架有：Apache Spark, Storm（我们公司开源Jstorm）, Flink, Samza 等。第三方有：Google’s DataFlow，AWS Lambda。
1）现有框架的好处是什么？
强大计算能力，例如Spark Streaming上已经包含Graph Compute，MLLib等适合迭代计算库，在特定场景中非常好用。
2）问题是什么？
A、使用起来比较复杂，例如将业务逻辑迁移到完备的框架中，Spark RDD，Spout等。有一些工作试图提供SQL等更易使用模式降低了开发门槛，但对于个性化ETL工作（大部分ETL其实是不需要重量级的流计算框架的）需要在SQL中写UDF，流计算框架就退化为一个纯粹的容器或沙箱。
B、作者认为部署Storm，Spark等需要预留集群资源，对开发者也是一种负担。
Kafka Stream定位是轻量级的流计算类库，简单体现在什么方面？
C、所有功能放在Lib中实现，实现的程序不依赖单独执行环境
D、可以用Mesos，K8S，Yarn和Ladmda等独立调度执行Binary，试想可以通过Lamdba+Kafka实现一个按需付费、并能弹性扩展的流计算系统，是不是很cool？
E、可以在单、单线程、多线程进行支持
F、在一个编程模型中支持Stateless，Stateful两种类型计算
编程模型比较简洁，基于Kafka Consumer Lib，及Key-Affinity特性开发，代码只要处理执行逻辑就可以，Failover和规模等问题由Kafka本身特性帮助解决。
2、设计理念和概念抽象
强调简单化，Partition中的数据到放入消费队列之前进行一定的逻辑处理(Processor Topology)提供一定的数据处理能力(api)，没有Partition之间的数据交换，实现代码9K行。
数据抽象分两种：
1）KStream：data as record stream, KStream为一个insert队列，新数据不断增加进来
2）KTable: data as change log stream, KTable为一个update队列，新数据和已有数据有相同的key，则用新数据覆盖原来的数据
后面的并发，可靠性，处理能力都是围绕这个数据抽象来搞。
3、支持两种处理能力
1）Stateless（无状态）：例如Filter，Map，Joins，这些只要数据流过一遍即可，不依赖于前后的状态。
2）Stateful（有状态）：主要是基于时间Aggregation，例如某段时间的TopK，UV等，当数据达到计算节点时需要根据内存中状态计算出数值。
Kafka Streams把这种基于流计算出来的表存储在一个本地数据库中(默认是RocksDB，但是你可以plugin其它数据库)
4、未来支持exactly once
未来0.11版本会支持exactly once ，这是比较牛逼的能力。（提前预告）
https://www.confluent.io/blog/exactly-once-semantics-are-possible-heres-how-apache-kafka-does-it/
1）at most once: 消费者fetch消息，保存offset，处理消息
消费者处理消息过程中出现意外，消费者恢复之后，将不能恢复处理出错的消息
2）at least once: 消费者fetch消息，处理消息，保存offset
消费者处理消息过程中出现意外，可以恢复之后再重新读取offsert处的原来的消息
3）exactly once: 确保消息唯一消费一次，这个是分布式流处理最难的部分。“processing.guarantee=exactly_once”
这个是怎么实现的，去看看《分布式系统的一致性探讨
》http://blog.jobbole.com/95618/
和《关于分布式事务、两阶段提交协议、三阶提交协议》http://blog.jobbole.com/95632/。
5、主要应用场景
kafka的核心应用场景还是轻量级ETL，和flink/storm更多是一个补充作用。
Building a Real-Time Streaming ETL Pipeline in 20 Minutes
https://www.confluent.io/blog/building-real-time-streaming-etl-pipeline-20-minutes/
最后希望kafka在商业公司的推动下有个更大的发展：）。