深入浅出Kafka(3)：我的生命是如何运转的？

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Kafka作为一个消息系统，为什么会如此受欢迎？消息系统在不同系统传输数据中扮演着非常重要的角色。让我们看看没有消息系统的数据管道会怎样？

以Hadoop为例，Kafka起始于数据存储与处理的Hadoop开源框架。如果没有数据，Hadoop就变的一点用没有，所以首先应该是将数据迁移到Hadoop。

数据可能来源于不同的独立系统，这些系统都需要与Hadoop交互，相互交互。

这就会变的非常复杂，不同系统之间可能存在许多通信通道，不同通道之间需要自定义协议与通信方法，因此迁移数据就成了开发团队的焦点，所有精力都被集中到数据传输而不是业务实现。

在看这张图片，如果使用Kafka作为消息传输的缓冲区，所有应用程序之间的依赖都被解耦合了，只需要发送数据到Kafka，然后从Kafka取消息。应用程序只需要针对Kafka的消息传输接口，开发出一套消息生产或者消费接口即可。

2 什么是Kafka?

Kafka是一个基于发布订阅模式实现的快速、高可扩展、高可备份的分布式消息系统。

Kafka的分布式设计有以下几个优点：

（1）Kafka允许有大量的永久或者临时消费者消费消息。

（2）对于节点障碍，Kafka支持自动恢复。

这些优点使得kafka活跃在大规模数据系统之间。

3 Kafka术语

Kafka理论主要涉及以下概念：topics、producers、consumers、brokers、partitions

Kafka消息是以topic来归类集中到一起，不同topic的消息将不会被归类到一起。如果你想要发送一条消息，首先你要指定相应的topic，将消息缓存到指定的topic里。

消费者想要从Kafka拉取消息，也要指定相应的topic，获取哪个topic里的消息。Kafka作为一个分布式消息系统，是以集群的方式运行，每个节点都被称作broker。

4 Kafka topic

Topic对消息的管理分类是以partitions来实现的，partition是分区的意思，producers产生的消息都会被存储到partition中，一个topic可以有一个或者多个partition。

每个消息在partition中都会分配一个offset标识，标识这个消息在这个partition中的位置。因此一个消息可以通过（topic、partition、offset）这个元组来确定。

消息进入到partition中是有顺序的且不可变，但是可以通过offset来实现任意需求的消费消息。不一定非要从消息队列的尾部消息，也不一定是头部，有了offset你可以从任意位置，任意的方向，甚至是随机的消费消息。

5 Kafka Log

分区（partition）读写消息实际上也是一种逻辑上的实现，消息真正的读写是在Kafka Log文件系统中实现的。

如果你在主机上启动Kafka在topic为test的情况下创建两个分区，你可以进入到具体目录里面看到，有test0、与test1两个文件夹（假设没有指定副本个数），进入到test0里面，会有index与log两个文件，log文件就负责物理意义上的存储消息。

所以为什么Kakfa读写速度如此之快，其中一个原因就是按照顺序将消息存储到文件系统当中。下图是数据源往Log文件中写数据, 其他两个消费者在自定义offset的情况下消息消费数据。

也是因为如此，Kafka的消息不会因为被消费了而消失，其他的消费者在指定offset的情况下也能够消费到已经被其他消费者消费过的消息。

Kakfa可以自定义配置有效消息时间周期，也就是说会按期清理过期的消息。

如果有效消息周期设置为1天，消费者不能够在一天内消费完，那么消息将会丢失，如果在消费过程中节点挂掉，恢复后又会重新消费。从Kafka的角度来看，它没有对消费者从主题中消费的消息保持任何状态。

6 Partitions and Brokers

每个broker是一个运行的kafka实例，每个broker下可以有多个partition，一个topic可以由多个broker来维护，因此可以得知就概念的范围来说：topic>broker>partition

Kakfa为了保障数据的安全性，也有副本机制。创建topic时候一般会指定分区个数与副本个数，如下图，假设启动3个broker指定3个分区分别是partition0、partition1、partition2，和2个副本。

Kafka中每个partition都会有一个leader负责读写数据，另外两个作为副本，只备份leader中的数据。这里leader负责了两个功能，一是负责响应producer与consumer，也就是读写消息。另外负责把新的消息协调更新到副本。

假设客户端往partition0中写消息，如下图，leader响应后，将消息存储到broker1的partition0中，然后再往broker2、broker3中的partiton0中备份消息。

7 消费者与消费者组

Kafka是以组来归类消费者，因为Kafka是基于发布订阅模式设计的，如果生产一条消息，那么所有订阅相应topic的consumer都会收到这条消息，如果想要所有consumer只能其中一个来消费，那么就把它们都设置为同一组，这样consumer就会排队消费message,如果想要所有的consumer都收到消息（比如说新闻消息）那么把所有的consumer都设置为不同的组即可。

Kafka为什么会有较高的吞吐量呢？假设把consumers归为一组，那么consumer只会从topic下的其中一个partition去拉取消息，其他partition不管，这样就保证了在多个consumers条件下每条消息只会被消费一次。

这样就会存在这样一种现象，如果consumers的数量大于partitions，则有部分consumer将会处于闲置状态，如果小于的话，则部分partition不会被消费，这将由kafka的负载均衡机制来解决，避免partition之间messages数量差异过大。

如果consumers等于patitions的数量，那么每个partition都会分配一个consumer并行消息，这样就造成了Kafka有较高的吞吐量。笔者之前也设计过相关的程序，采取的是消息队列的方式，多个consumers从一个队列中拉取messages,这个弊端就是在一定情境下，无论我启动多少个consumers，只有固定数量的consumer在工作，而其他的处于闲置状态。

这张图来自kafka官方文档，图中有两个server,分别是server1、server2。有两个消费者组，groupA与groupB。图中，C1与C2向Server1拉取messages,C2向Server2拉取。GroupB中，每个consumer都分配了一个partition。

8 Kafka写操作

Kafka写操作主要由leader完成，leader要将消息写入到partition中，并且还要写到其他replica（副本）中。

一共有三种形式来完成Kafka写操作

1. producer 产生一条消息，发送给leader,leader写入到partition中，然后询问replica你们是否alive?如果得到ack则写到replica中，replica在返回一个ack告诉leader写完了，然后leader再把ack返回给producer,告诉它我完成了写操作。
2. leader直接将message写到partition中，得到replica的alive响应后，直接将message写到replica的partition中不等待replica的写完ack直接响应producer告诉它我完成了写操作
3. producer直接将message扔给leader,不等待任何响应就继续下一条message生产。

如果某个replica发生故障呢？

Partition之间都有一个心跳机制，leader通过心跳获取follower的状态，如果一段时间内没有得到follower的响应，则认为死亡就不会把消息备份到这个replica中。

如果leader发生故障，则在其他replica中继续选举一个leader。有趣的是kafka的选举机制依赖于zookeeper，通过zookeeper的序列节点来完成，每启动一个partition, 就会在zookeeper中注册一个序列节点（如果忘记序列节点特性的话，可以去看看上一节中zookeeper的介绍）。哪个节点的编号最小，则为leader。如果leader故障，选次之作为leader。

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Kafka的理论就介绍到这，如还有没覆盖到的欢迎提出一起学习，笔者作为Kafka小白总结本篇文章主要参考https://sookocheff.com/post/kafka/kafka-in-a-nutshell/。

下篇文章将会介绍如何搭建分布式Kafka集群，以及Kafka Stream介绍。