Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，使用Scala编写。
对于熟悉JMS（Java Message Service）规范的同学来说，消息系统已经不是什么新概念了(例如ActiveMQ，RabbitMQ等)。
Kafka拥有作为一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。
kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。
首先，让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语：
Topic: Kafka按照Topic分类来维护消息
Producer： 我们将发布(publish)消息到Topic的进程称之为生产者(producer)
Consumer： 我们将订阅(subscribe)Topic并且处理Topic中消息的进程称之为消费者(consumer)
Broker： Kafka以集群的方式运行，集群中的每一台服务器称之为一个代理(broker)。
因此，从一个较高的层面上来看，producers通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumers来进行消费，如下图：

Image.png
服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。我们为Kafka提供了一个Java客户端，但是也可以使用其他语言编写的客户端。
Topic和Log
让我们首先深入理解Kafka提出一个高层次的抽象概念-Topic。
可以理解Topic是一个类别的名称，所有的message发送到Topic下面。对于每一个Topic，kafka集群按照如下方式维护一个分区(Partition,可以就理解为一个队列Queue)日志文件:

partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。
提示：每个partition，都对应一个commit-log。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。
kafka集群，在配置的时间范围内，维护所有的由producer生成的消息，而不管这些消息有没有被消费。例如日志保留( log retention )时间被设置为2天。kafka会维护最近2天生产的所有消息，而2天前的消息会被丢弃。kafka的性能与保留的数据量的大小没有关系，因此保存大量的数据(日志信息)不会有什么影响。
每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，offset由consumer来维护：一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息。
这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响的，因此每个consumer维护各自的offset。
对log进行分区（partitioned），有以下目的。首先，当log文件大小超过系统文件系统的限制时，可以自动拆分。每个partition对应的log都受到所在机器的文件系统大小的限制，但是一个Topic中是可以有很多分区的，因此可以处理任意数量的数据。另一个方面，是为了提高并行度。
Distribution
log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上，每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka集群支持配置一个partition备份的数量。
针对每个partition，都有一个broker起到“leader”的作用，0个多个其他的broker作为“follwers”的作用。leader处理所有的针对这个partition的读写请求，而followers被动复制leader的结果。如果这个leader失效了，其中的一个follower将会自动的变成新的leader。每个broker都是自己所管理的partition的leader，同时又是其他broker所管理partitions的followers，kafka通过这种方式来达到负载均衡。
Producers
生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。
Consumers
传统的消息传递模式有2种：队列( queuing)和（ publish-subscribe）。
在queuing模式中，多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer。在 publish-subscribe 模型中，消息会被广播给所有的consumer。Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group。
每个consumer都要标记自己属于哪一个consumer group。发布到topic中的message中message会被传递到consumer group中的一个consumer 实例。consumer实例可以运行在不同的进程上，也可以在不同的物理机器上。
如果所有的consumer都位于同一个consumer group 下，这就类似于传统的queue模式，并在众多的consumer instance之间进行负载均衡。
如果所有的consumer都有着自己唯一的consumer group，这就类似于传统的publish-subscribe模型。
更一般的情况是，通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。这并没有什么特殊的地方，仅仅是将publish-subscribe模型中的运行在单个进程上的consumers中的consumer替换成一个consumer group。如下图所示：

说明：由2个broker组成的kafka集群，总共有4个Parition(P0-P3)。这个集群由2个Consumer Group， A有2个 consumer instances ，而B有四个.
消费顺序
Kafka比传统的消息系统有着更强的顺序保证。在传统的情况下，服务器按照顺序保留消息到队列，如果有多个consumer来消费队列中的消息，服务器 会接受消息的顺序向外提供消息。但是，尽管服务器是按照顺序提供消息，但是消息传递到每一个consumer是异步的，这可能会导致先消费的 consumer获取到消息时间可能比后消费的consumer获取到消息的时间长，导致不能保证顺序性。这表明，当进行并行的消费的时候，消息在多个 consumer之间可能会失去顺序性。消息系统通常会采取一种“ exclusive consumer”的概念，来确保同一时间内只有一个consumer能够从队列中进行消费，但是这实际上意味着在消息处理的过程中是不支持并行的。
Kafka在这方面做的更好。通过Topic中并行度的概念，即partition，Kafka可以同时提供顺序性保证和多个consumer同时消费时的负载均衡。实现的原理是通过将一个topic中的partition分配给一个consumer group中的不同consumer instance。通过这种方式，我们可以保证一个partition在同一个时刻只有一个consumer instance在消息，从而保证顺序。虽然一个topic中有多个partition，但是一个consumer group中同时也有多个consumer instance，通过合理的分配依然能够保证负载均衡。需要注意的是，一个consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多。
Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。通常来说，这已经可以满足大部分应用的需求。但是，如果的确有在总体上保证消费的顺序的需求的话，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的consumer instance数量也设置为1.
Guarantees
从较高的层面上来说的话，Kafka提供了以下的保证：
发送到一个Topic中的message会按照发送的顺序添加到commit log中。意思是，如果消息 M1，M2由同一个producer发送，M1比M2发送的早的话，那么在commit log中，M1的offset就会比commit 2的offset小。
一个consumer在commit log中可以按照发送顺序来消费message
如果一个topic的备份因子( replication factor )设置为N，那么Kafka可以容忍N-1个服务器的失败，而存储在commit log中的消息不会丢失。

kafka集群搭建与使用

安装前的环境准备
由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。
# yum install java-1.8.0-openjdk -y
kafka依赖zookeeper，所以需要先安装zookeeper
# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/stable/zookeeper-3.4.12.tar.gz
# tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz
# cd zookeeper-3.4.12
# cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
启动zookeeper
# bin/zkServer.sh start
# bin/zkCli.sh
# ls / #查看zk的根目录相关节点

第一步：下载安装包
下载1.1.0 release版本，并解压：
# wget https://archive.apache.org/dist/kafka/1.1.0/kafka_2.11-1.1.0.tgz
# tar -xzf kafka_2.11-1.1.0.tgz
# cd kafka_2.11-1.1.0

第二步：启动服务
现在来启动kafka服务：
启动脚本语法：kafka-server-start.sh[-daemon] server.properties
可以看到，server.properties的配置路径是一个强制的参数，-daemon表示以后台进程运行，否则ssh客户端退出后，就会停止服务。(注意，在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址，所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地host里，用vim /etc/hosts)
# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树
# bin/zkCli.sh
# ls / #查看zk的根目录kafka相关节点
# ls /brokers/ids #查看kafka节点

第三步：创建主题
现在我们来创建一个名字为“test”的Topic，这个topic只有一个partition，并且备份因子也设置为1：
# bin/kafka-topics.sh —create —zookeeper localhost:2181 —replication-factor 1 —partitions 1 —topic test
现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic
# bin/kafka-topics.sh —list —zookeeper localhost:2181
除了我们通过手工的方式创建Topic，我们可以配置broker，当producer发布一个消息某个指定的Topic，但是这个Topic并不存在时，就自动创建。

第四步：发送消息
kafka自带了一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每一个行会被当做成一个独立的消息。
首先我们要运行发布消息的脚本，然后在命令中输入要发送的消息的内容：
# bin/kafka-console-producer.sh —broker-list localhost:9092 —topic test
>this is a msg
>this is a another msg

第五步：消费消息
对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出：
# bin/kafka-console-consumer.sh —zookeeper localhost:2181 —topic test —from-beginning #老版本
# bin/kafka-console-consumer.sh —bootstrap-server localhost:9092 —consumer-property group.id=testGroup —consumer-property client.id=consumer-1—topic test #新版本
如果你是通过不同的终端窗口来运行以上的命令，你将会看到在producer终端输入的内容，很快就会在consumer的终端窗口上显示出来。
以上所有的命令都有一些附加的选项；当我们不携带任何参数运行命令的时候，将会显示出这个命令的详细用法。
还有一些其他命令如下：
查看组名
#bin/kafka-consumer-groups.sh —bootstrap-server localhost:9092 —list —new-consumer
查看消费者的消费偏移量
# bin/kafka-consumer-groups.sh —bootstrap-server localhost:9092 —describe —group testGroup
消费多主题
# bin/kafka-console-consumer.sh —bootstrap-server localhost:9092 —whitelist “test|test-2”

单播消费
一条消息只能被某一个消费者消费的模式，类似queue模式，只需让所有消费者在同一个消费组里即可
分别在两个客户端执行如下消费命令，然后往主题里发送消息，结果只有一个客户端能收到消息
# bin/kafka-console-consumer.sh —bootstrap-server localhost:9092 —consumer-property group.id=testGroup —topic test
多播消费
一条消息能被多个消费者消费的模式，类似publish-subscribe模式费，针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性，要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。我们再增加一个消费者，该消费者属于testGroup-2消费组，结果两个客户端都能收到消息
# bin/kafka-console-consumer.sh —bootstrap-server localhost:9092 —consumer-property group.id=testGroup-2 —topic test

第六步：kafka集群配置
到目前为止，我们都是在一个单节点上运行broker，这并没有什么意思。对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个接点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。为了有更好的理解，现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。
首先，我们需要建立好其他2个broker的配置文件：
# cp config/server.properties config/server-1.properties
# cp config/server.properties config/server-2.properties
配置文件的内容分别如下：
config/server-1.properties:
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1

config/server-2.properties:
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
* log.dir=/tmp/kafka-logs-2
broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一的。我们需要重新指定port和log目录，因为我们是在同一台机器上运行多个实例。如果不进行修改的话，consumer只能获取到一个instance实例的信息，或者是相互之间的数据会被影响。
目前我们已经有一个zookeeper实例和一个broker实例在运行了，现在我们只需要在启动2个broker实例即可：
# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties
现在我们创建一个新的topic，备份因子设置为3：
# bin/kafka-topics.sh —create —zookeeper localhost:2181 —replication-factor 3 —partitions 1 —topic my-replicated-topic
现在我们已经有了集群，并且创建了一个3个备份因子的topic，但是到底是哪一个broker在为这个topic提供服务呢(因为我们只有一个分区，所以肯定同时只有一个broker在处理这个topic)？
# bin/kafka-topics.sh —describe —zookeeper localhost:2181 —topic my-replicated-topic

以下是输出内容的解释，第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一个partition的信息。因为目前我们只有一个partition，因此关于partition的信息只有一行。
lleader节点负责给定partition的所有读写请求。
lreplicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。
lisr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且备份了该partition的节点。
现在我们的案例中，0号节点是leader，即使用server.properties启动的那个进程。
我们可以运行相同的命令查看之前创建的名称为”test“的topic
# bin/kafka-topics.sh —describe —zookeeper localhost:2181 —topic test

之前设置了topic的partition数量为1，备份因子为1，因此显示就如上所示了。
现在我们向新建的topic中发送一些message：
# bin/kafka-console-producer.sh —broker-list localhost:9092 —topic my-replicated-topic
>my test msg 1
>my test msg 2
现在开始消费：
# bin/kafka-console-consumer.sh —bootstrap-server localhost:9092 —from-beginning —topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2
现在我们来测试我们容错性，因为broker0目前是leader，所以我们要将其kill
# ps -ef | grep server.properties
# kill -9 1177
现在再执行命令：
# bin/kafka-topics.sh —describe —zookeeper localhost:9092 —topic my-replicated-topic

我们可以看到，leader节点已经变成了broker 2.要注意的是，在Isr中，已经没有了0号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。
此时，我们依然可以消费新消息：
# bin/kafka-console-consumer.sh —bootstrap-server localhost:9092 —from-beginning —topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2

查看主题分区对应的leader信息：

Kafka设计原理分析

producer发布消息

1、写入方式
producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 patition 中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 kafka 吞吐率）。
2、消息路由
producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为：
1.指定了 patition，则直接使用； 2. 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition 3. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。
3、写入流程

1.producer 先从 zookeeper 的”/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader 2. producer 将消息发送给该 leader 3. leader将消息写入本地 log 4. followers 从leader pull 消息，写入本地 log 后leader 发送 ACK 5. leader 收到所有ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向producer 发送 ACK

kafka分区leader选举原理

补充：
kafka的组协调器与消费者协调器，组协调器负责选举出消费者leader，消费者leader根据分区分配策略匹配消费者与分区的消费关系

分区与消费者消费分配策略
round-robin分区分配策略