大白话 kafka 架构原理
kafka官网：http://kafka.apache.org/
Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分布式的、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常用于web/nginx日志、访问日志、消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；
可扩展性：kafka集群支持热扩展；
持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止丢失；
容错性：允许集群中的节点失败(若分区副本数量为n,则允许n-1个节点失败)；
高并发：单机可支持数千个客户端同时读写；
日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口开放给各种消费端，例如hadoop、Hbase、Solr等。
消息系统：解耦生产者和消费者、缓存消息等。
用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索记录、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。
流式处理
下面是一个kafka的架构图，
整体来看，kafka架构中包含四大组件：生产者、消费者、kafka集群、zookeeper集群。对照上面的结构图，我们先来搞清楚几个很重要的术语，（看图！对照图理解~）
1、broker
kafka 集群包含一个或多个服务器，每个服务器节点称为一个broker。
每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别称为topic，其实就是将消息按照topic来分类，topic就是逻辑上的分类，同一个topic的数据既可以在同一个broker上也可以在不同的broker结点上。
分区，每个topic被物理划分为一个或多个分区，每个分区在物理上对应一个文件夹，该文件夹里面存储了这个分区的所有消息和索引文件。在创建topic时可指定parition数量，生产者将消息发送到topic时，消息会根据 分区策略 追加到分区文件的末尾，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
上面提到了分区策略，所谓分区策略就是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。kafka允许为每条消息设置一个key，一旦消息被定义了 Key，那么就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区，这种策略属于自定义策略的一种，被称作"按消息key保存策略"，或Key-ordering 策略。
partition中的每条消息都被标记了一个序号，这个序号表示消息在partition中的偏移量，称为offset，每一条消息在partition都有唯一的offset，消息者通过指定offset来指定要消费的消息。
生产者，生产者发送消息到指定的topic下，消息再根据分配规则append到某个partition的末尾。
消费者，消费者从topic中消费数据。
消费者组，每个consumer属于一个特定的consumer group，可为每个consumer指定consumer group，若不指定则属于默认的group。
每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为leader，leader会负责所有的客户端读写操作。
follower不对外提供服务，只与leader保持数据同步，如果leader失效，则选举一个follower来充当新的leader。当follower与leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从ISR列表中删除，重新创建一个follower。
同一个consumer group下的多个消费者互相协调消费工作，我们这样想，一个topic分为多个分区，一个consumer group里面的所有消费者合作，一起去消费所订阅的某个topic下的所有分区(每个消费者消费部分分区)，kafka会将该topic下的所有分区均匀的分配给consumer group下的每个消费者，如下图，
rebalance表示"重平衡"，consumer group内某个消费者挂掉后，其他消费者自动重新分配订阅主题分区的过程，是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。如下图Consumer Group A中的C2挂掉，C1会接收P1和P2，以达到重新平衡。同样的，当有新消费者加入consumer group，也会触发重平衡操作。
一个典型的kafka集群中包含若干producer，若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干consumer group，以及一个zookeeper集群。kafka通过zookeeper协调管理kafka集群，选举分区leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。
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kafka的topic被划分为一个或多个分区，多个分区可以分布在一个或多个broker节点上，同时为了故障容错，每个分区都会复制多个副本，分别位于不同的broker节点，这些分区副本中（不管是leader还是follower都称为分区副本），一个分区副本会作为leader，其余的分区副本作为follower。其中leader负责所有的客户端读写操作，follower不对外提供服务，仅仅从leader上同步数据，当leader出现故障时，其中的一个follower会顶替成为leader，继续对外提供服务。 -
对于传统的MQ而言，已经被消费的消息会从队列中删除，但在Kafka中被消费的消息也不会立马删除，在kafka的server.propertise配置文件中定义了数据的保存时间，当文件到设定的保存时间时才会删除， # 数据的保存时间(单位:小时，默认为7天)
log.retention.hours=168
因为Kafka读取消息的时间复杂度为O(1)，与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高Kafka性能并没有关系，所以选择怎样的删除策略应该考虑磁盘以及具体的需求。
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点对点模式 VS 发布订阅模式 传统的消息系统中，有两种主要的消息传递模式：点对点模式、发布订阅模式。
①点对点模式
生产者发送消息到queue中，queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只可以被一个消费者消费，并且在点对点模式中，已经消费过的消息会从queue中删除不再存储。
②发布订阅模式
生产者将消息发布到topic中，topic可以被多个消费者订阅，且发布到topic的消息会被所有订阅者消费。而kafka就是一种发布订阅模式。
消费端 pull 和 push
① push方式：由消息中间件主动地将消息推送给消费者；
优点：优点是不需要消费者额外开启线程监控中间件，节省开销。
缺点：无法适应消费速率不相同的消费者。因为消息的发送速率是broker决定的，而消
费者的处理速度又不尽相同，所以容易造成部分消费者空闲，部分消费者堆积，造成缓
冲区溢出。
② pull方式 ： 由消费者主动向消息中间件拉取消息； 优点：消费端可以按处理能力进行拉取；
缺点：消费端需要另开线程监控中间件，有性能开销；
对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式，既可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
RabbitMQ |
Kafka |
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开发语言 |
erlang |
scala，Java |
架构模型 |
① 遵循AMQP； ② 生产者、消费者、broker。 ③ broker由exchange、binding、queue组成； ④ consumer消费位置由broker通过确认机制保存； |
① 不遵循AMQP； ② 生产者、消费者、kafka集群、zookeeper集群； ③ kafka集群由多个broker节点组成，消息按照topic分类，每个topic又划分为多个partition； ④ broker无状态，offset由消费者指定； |
可靠性 |
RabbitMQ可靠性更好，支持事务，支持消息确认机制 |
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高可用 |
采用镜像队列，即主从模式，数据是异步同步的，当消息过来，主从全部写完后，回ack，这样保障了数据的一致性。 |
每个分区都有一个或多个副本，这些副本保存在不同的broker上，其中有且仅有一个分区副本作为leader，其余的作为follower，当leader不可用时，会选举follower作为新leader继续提供服务。 只有leader提供读写服务，follower从leader同步拉取数据然后备份。 |
吞吐量 |
kafka更高 |
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是否支持事务 |
支持 |
不支持 |
负载均衡 |
需要外部支持才能实现（如：loadbalancer） |
kafka利用zk和分区机制实现负载均衡 |
是否支持消费者Push |
不支持 |
支持 |
是否支持消费者Pull |
支持 |
支持 |
适用场景 |
kafka的优势主要体现在吞吐量上，它主要用在高吞吐量的场景。比如日志采集。 |
具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同时具备较高的实时性，用在对实时性、可靠性要求较高的消息传递上。 |
Kafka是将消息持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对Kafka性能提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢的关键在于寻址方式，磁盘分为顺序读写与随机读写，内存一样也分为顺序读写与随机读写。基于磁盘的随机读写确实很慢，但基于磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘的随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写，这里贴一张著名学术期刊 ACM Queue 上的一张性能对比图：
> JVM中一切皆对象，对象的存储会带来额外的内存消耗；
> 使用JVM会受到GC的影响，随着数据的增多，垃圾回收也会变得复杂与缓慢，降低吞吐量；
另外操作系统本身对page cache做了大量优化，通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于系统内存的，读写性能也得到了极大的提升。
> 操作系统从磁盘读取数据到内核空间（kernel space）的page cache；
> 应用程序读取page cache的数据到用户空间（user space）的缓冲区；
> 应用程序将用户空间缓冲区的数据写回内核空间的socket缓冲区（socket buffer）；
> 操作系统将数据从socket缓冲区复制到硬件（如网卡）缓冲区；
整个过程如上图所示，这个过程包含4次copy操作和2次系统上下文切换，而上下文切换是CPU密集型的工作，数据拷贝是I/O密集型的工作，性能其实非常低效。
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。
通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
总之，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐、低延时的特点。