Kafka基本原理
Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
Kafka结构
生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可变的消息序列，并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序（Offset）的序列化编号。
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名称 |
说明 |
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Broker |
在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。 |
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Topic/主题 |
一个Topic就是一个类别或者一个可订阅的条目名称，也即一类消息。一个主题可以有多个分区，这些分区可以作为并行的一个单元。 |
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Partition/分区 |
是一个有序的、不可变的消息序列，这个序列可以被连续地追加—个提交日志。在分区内的每条消息都有一个有序的ID号，这个ID号被称为偏移（Offset），这个偏移量可以唯一确定每条消息在分区内的位置。 |
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Producer/生产者 |
向Kafka的主题发布消息。 |
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Consumer/消费者 |
向Topic订阅，并且接收发布到这些Topic的消息。 |
各模块间关系如图2所示。
消费者使用一个消费者组名称来标记自己，主题的每个消息被传递给每个订阅消费者组中的一个消费者。如果所有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广播给所有消费者。如上图中，Topic1中的消息，同时会广播到Consumer Group1与Consumer Group2中。
关于Kafka架构和详细原理介绍，请参见：https://kafka.apache.org/24/documentation.html。
Kafka原理
- 消息可靠性
Kafka Broker收到消息后，会持久化到磁盘，同时，Topic的每个Partition有自己的Replica（备份），每个Replica分布在不同的Broker节点上，以保证当某一节点失效时，可以自动故障转移到可用消息节点。
- 高吞吐量
Kafka通过以下方式提供系统高吞吐量：
- 数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能。
- Zero-copy：减少IO操作步骤。
- 数据批量发送：提高网络利用率。
- Topic划分为多个Partition，提高并发度，可以由多个Producer、Consumer数目之间的关系并发来读、写消息。Producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的Partition。
- 消息订阅-通知机制
消费者对感兴趣的主题进行订阅，并采取pull的方式消费数据，使得消费者可以根据其消费能力自主地控制消息拉取速度，同时，可以根据自身情况自主选择消费模式，例如批量、重复消费，从尾端开始消费等；另外，需要消费者自己负责维护其自身消息的消费记录。
- 可扩展性
当在Kafka集群中可通过增加Broker节点以提供更大容量时。新增的Broker会向ZooKeeper注册，而Producer及Consumer会及时从ZooKeeper感知到这些变化，并及时作出调整。
