1、什么是Kafka？

Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。

2、Kafka的几个好处：

1、可靠性 - Kafka是分布式，分区，复制和容错的。
2、可扩展性 - Kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。
3、耐用性 - Kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上，因此它是持久的。
4、性能 - Kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量。 即使存储了许多TB的消息，它也保持稳定的性能。

3、Kafka的使用场景：

1、指标 - Kafka通常用于操作监控数据。 这涉及聚合来自分布式应用程序的统计信息，以产生操作数据的集中馈送。
2、日志聚合解决方案 - Kafka可用于跨组织从多个服务收集日志，并使它们以标准格式提供给多个服务器。
3、流处理 - 流行的框架(如Storm和Spark Streaming)从主题中读取数据，对其进行处理，并将处理后的数据写入新主题，供用户和应用程序使用。 Kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常有用。

4、关键术语：

（1）生产者和消费者（producer和consumer）：消息的发送者叫 Producer，消息的使用者和接受者是 Consumer，生产者将数据保存到 Kafka 集群中，消费者从中获取消息进行业务处理。
（2）代理经纪人（broker）：Kafka 集群中有很多台 Server，其中每一台 Server 都能存储消息，将其称为一个 kafka 实例，也叫做 broker。
（3）主题（topic）：一个 topic 里保存的是同一类消息，相当于对消息的分类，每个 producer 将消息发送到 kafka 中，都需要指明要存的 topic 是哪个，也就是指明这个消息属于哪一类。
（4）分区（partition）：每个 topic 都可以分成多个 partition，每个 partition 在存储层面是 append log 文件。任何发布到此 partition 的消息都会被直接追加到 log 文件的尾部。

注意：为什么要进行分区呢？
最根本的原因就是：kafka基于文件进行存储，当文件内容大到一定程度时，很容易达到单个磁盘的上限。因此，采用分区的办法，一个分区对应一个文件，这样就可以将数据分别存储到不同的server上去，另外这样做也可以负载均衡，容纳更多的消费者。

（5）偏移量（Offset）：一个分区对应一个磁盘上的文件，而消息在文件中的位置就称为 offset（偏移量）。offset 是一个 long 型数字，可以唯一标记一条消息。由于kafka 并没有提供其他额外的索引机制来存储 offset，文件只能顺序的读写，所以在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

总结一下 Kafka 的几个要点:

• Kafka 面向大数据，消息保存在topic中，每个 topic 可分为多个分区
• kafka 的消息数据保存在磁盘，每个 partition 对应磁盘上的一个文件，消息写入就是简单的文件追加，文件可以在集群内复制备份以防丢失
• 即使消息被消费，kafka 也不会立即删除该消息，可以通过配置使得过一段时间后自动删除以释放磁盘空间
• kafka依赖分布式协调服务Zookeeper，适合离线/在线信息的消费，与 storm 和 spark 等实时流式数据分析常常结合使用

5、Kafka的基本原理

5.1、分布式和分区（distributed、partitioned）
  kafka 是一个分布式消息系统，所谓的分布式，实际上是指：消息保存在 topic 中，而为了能够实现大数据的存储，一个 topic 划分为多个分区，每个分区对应一个文件，可以分别存储到不同的机器上，以实现分布式的集群存储。另外，每个 partition 可以有一定的副本，备份到多台机器上，以提高可用性。

总结：一个 topic 对应的多个 partition 分散存储到集群中的多个 broker 上，存储方式是一个 partition 对应一个文件，每个 broker 负责存储在自己机器上的 partition 中的消息读写。

5.2、副本（replicated ）
  kafka 还可以配置 partitions 需要备份的个数(replicas)，每个 partition 将会被备份到多台机器上，以提高可用性，备份的数量可以通过配置文件指定。
  这种冗余备份的方式在分布式系统中很常见，既然有副本，就涉及到对同一个文件的多个备份如何进行管理和调度。kafka 采取的方案是：每个 partition 选举一个 server 作为“leader”，由 leader 负责所有对该分区的读写，其他 server 作为 follower 只需要简单的与 leader 同步，保持跟进即可。如果原来的 leader 失效，会重新选举由其他的 follower 来成为新的 leader。
  至于如何选取 leader，Kafka 使用 ZK 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。
  另外，作为 leader 的 server 承担了该分区所有的读写请求，因此其压力比较大，从整体考虑，有多少个 partition 就意味着会有多少个leader，kafka 会将 leader 分散到不同的 broker 上，确保整体的负载均衡。
5.3、整体数据流程
  Kafka 的总体数据流如下：

Kafka的总体数据流

（1）数据生产过程（Produce）
  对于生产者要写入的一条记录，可以指定四个参数：分别是 topic、partition、key 和 value，其中 topic 和 value（要写入的数据）是必须要指定的，而 key 和 partition 是可选的。
  对于一条记录，先对其进行序列化，然后按照 Topic 和 Partition，放进对应的发送队列中。如果 Partition 没填，那么情况会是这样的：a、Key 有填。按照 Key 进行哈希，相同 Key 去一个 Partition。b、Key 没填。Round-Robin 来选 Partition。
  producer 将会和Topic下所有 partition leader 保持 socket 连接，消息由 producer 直接通过 socket 发送到 broker。其中 partition leader 的位置( host : port )注册在 zookeeper 中，producer 作为 zookeeper client，已经注册了 watch 用来监听 partition leader 的变更事件，因此，可以准确知道谁是当前的 leader。
  producer 端采用异步发送：将多条消息暂且在客户端 buffer 起来，并将其批量的发送到 broker，小数据 IO 太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送提升了网络效率。

（2）数据消费过程（Consume）
  对于消费者，不是以单独的形式存在的，每一个消费者属于一个 consumer group，一个 group 包含多个 consumer。特别需要注意的是：订阅 Topic 是以一个消费组来订阅的，发送到 Topic 的消息，只会被订阅此 Topic 的每个 group 中的一个 consumer 消费。
  如果所有的 Consumer 都具有相同的 group，那么就像是一个点对点的消息系统；如果每个 consumer 都具有不同的 group，那么消息会广播给所有的消费者。
  具体说来，这实际上是根据 partition 来分的，一个 Partition，只能被消费组里的一个消费者消费，但是可以同时被多个消费组消费，消费组里的每个消费者是关联到一个 partition 的，因此有这样的说法：对于一个 topic,同一个 group 中不能有多于 partitions 个数的 consumer 同时消费,否则将意味着某些 consumer 将无法得到消息。
  同一个消费组的两个消费者不会同时消费一个 partition。

• At most once：最多一次，消息可能会丢失，但不会重复。
• At least once：最少一次，消息不会丢失，可能会重复。
• Exactly once：只且一次，消息不丢失不重复，只且消费一次。

转自W3Cschool的Kafka基础