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对于kafka的架构原理我们先提出几个问题?

• 1.Kafka的topic和分区内部是如何存储的，有什么特点？

• 一个Topic可以由一个或者多个分区组成，分区可以实现分布式存储，在Kafka集群中分布式存储消息，方便横向扩展.
• 一个分区由一个或者多个segment组成

• 2.与传统的消息系统相比,Kafka的消费模型有什么优点?

  （1）采用pull模型（和push模型对比优缺点请查阅文集中相关文章）
  （2）消息被处理的状态由Consumer端维护的，而不是有服务器端维护，Broker无状态，Consumer自己保存offset。

• 3.Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取?

  • 分布式数据存储由Partition分区实现。
  • 高可用行由数据副本机制实现。
  • 数据读取

（简单回答开篇问题）

Kafka架构图

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1.kafka名词解释

在一套kafka架构中有多个Producer，多个Broker,多个Consumer，每个Producer可以对应多个Topic，每个Consumer只能对应一个ConsumerGroup。

整个Kafka架构对应一个ZK集群，通过ZK管理集群配置，选举Leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。

名称解释

Broker

消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群。

Topic

主题，Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic。

Producer

消息生产者，向Broker发送消息的客户端。

Consumer

消息消费者，从Broker读取消息的客户端。

ConsumerGroup（实现单播和广播，以及再均衡）

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，一条消息可以发送到多个不同的Consumer Group，但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息。

Partition【为了保序，必须消息发到同一个分区】

物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，。
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2.Topic和Partition

创建一个Topic，partion数为2

# edit by mayday 2019-03-16

bin/kafka-topics.sh \
    --create \
    --zookeeper zkserver:2181 \
    --replication-factor 1 \
    --partitions 2 \
    --topic test-topic-2

(单机环境，因此partion全部落到单节点上，持久化文件如下)

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• 
  

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• 在Kafka中的每一条消息都有一个topic。一般来说在我们应用中产生不同类型的数据，都可以设置不同的主题。一个主题一般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写入的新消息。

• kafka为每个主题维护了分布式的分区(partition)日志文件，每个partition在kafka存储层面是append log。任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，在分区中的每条消息都会按照时间顺序分配到一个单调递增的顺序编号，也就是我们的offset,offset是一个long型的数字，我们通过这个offset可以确定一条在该partition下的唯一消息。

• 

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在上图中在我们的。

• 如果没有Key值则进行轮询发送。
  （）

• 如果有Key值，对Key值进行Hash，然后对分区数量取余，保证了同一个Key值的会被路由到同一个分区，如果想队列的强顺序一致性，可以让所有的消息都设置为同一个Key。
  （）

3.消费模型

• 消息由生产者发送到kafka集群后，会被消费者消费。一般来说我们的消费模型有两种:推送模型(push)和拉取模型(pull)

• 基于推送模型的消息系统，由消息代理记录消费状态。消息代理将消息推送到消费者后，标记这条消息为已经被消费，但是这种方式无法很好地保证消费的处理语义。比如当我们把已经把消息发送给消费者之后，由于消费进程挂掉或者由于网络原因没有收到这条消息，如果我们在消费代理将其标记为已消费，这个消息就永久丢失了。如果我们利用生产者收到消息后回复这种方法，消息代理需要记录消费状态，这种不可取。如果采用push，消息消费的速率就完全由消费代理控制，一旦消费者发生阻塞，就会出现问题。

• Kafka采取拉取模型(poll)，自己控制消费速度，以及消费的进度，由。比如消费者可以消费已经消费过的消息进行重新处理，或者消费最近的消息等等。

4.网络模型

4.1 KafkaClient --单线程Selector

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单线程模式适用于并发链接数小，逻辑简单，数据量小。

在kafka中，consumer和producer都是使用的上面的单线程模式。这种模式不适合kafka的服务端，在服务端中请求处理过程比较复杂，会造成线程阻塞，一旦出现后续请求就会无法处理，会造成大量请求超时，引起雪崩。而在服务器中应该充分利用多线程来处理执行逻辑。

4.2 Kafka--server -- 多线程Selector

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在kafka服务端采用的是多线程的Selector模型，Acceptor运行在一个单独的线程中，对于读取操作的线程池中的线程都会在selector注册read事件，负责服务端读取请求的逻辑。成功读取后，将请求放入message queue共享队列中。然后在写线程池中，取出这个请求，对其进行逻辑处理，即使某个请求线程阻塞了，还有后续的县城从消息队列中获取请求并进行处理，在写线程中处理完逻辑处理，由于注册了OP_WIRTE事件，所以还需要对其发送响应。

5.高可靠分布式存储模型

在Kafka中保证高可靠模型的依靠的是副本机制，有了副本机制之后，就算机器宕机也不会发生数据丢失。

5.1高性能的日志存储

• kafka一个topic下面的所有消息都是以partition的方式分布式的存储在多个节点上。同时在kafka的机器上，每个Partition其实都会对应一个日志目录，在目录下面会对应多个日志分段(LogSegment)。LogSegment文件由两部分组成，分别为“.index”文件和“.log”文件，分别表示为segment索引文件和数据文件。这两个文件的命令规则为：partition全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值，数值大小为64位，20位数字字符长度，没有数字用0填充，如下，假设有1000条消息，每个LogSegment大小为100，下面展现了900-1000的索引和Log：

image.png image.png

• 由于kafka消息数据太大，如果全部建立索引，即占了空间又增加了耗时，所以kafka选择了稀疏索引的方式，这样的话索引可以直接进入内存，加快偏查询速度。

• 简单介绍一下如何读取数据，如果我们要读取第911条数据首先第一步，找到他是属于哪一段的，根据二分法查找到他属于的文件，找到0000900.index和00000900.log之后，然后去index中去查找 (911-900) =11这个索引或者小于11最近的索引,在这里通过二分法我们找到了索引是[10,1367]然后我们通过这条索引的物理位置1367，开始往后找，直到找到911条数据。

• 上面讲的是如果要找某个offset的流程，但是我们大多数时候并不需要查找某个offset,只需要按照顺序读即可，而在顺序读中，操作系统会对内存和磁盘之间添加page cahe，也就是我们平常见到的预读操作，所以我们的顺序读操作时速度很快。但是kafka有个问题，如果分区过多，那么日志分段也会很多，写的时候由于是批量写，其实就会变成随机写了，随机I/O这个时候对性能影响很大。所以一般来说Kafka不能有太多的partition。针对这一点，RocketMQ把所有的日志都写在一个文件里面，就能变成顺序写，通过一定优化，读也能接近于顺序读。

可以思考一下:

1.为什么需要分区，也就是说主题只有一个分区，难道不行吗？2.日志为什么需要分段

5.2 副本机制

• Kafka的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制。当集群中的某个节点出现故障，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点(这一过程通常叫Reblance),kafka每个主题的每个分区都有一个主副本以及副本，副本保持和主副本的数据同步，当主副本出故障时就会被替代。

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• 在Kafka中并不是所有的副本都能被拿来替代主副本，所以在kafka的leader节点中维护着一个集合，翻译过来也叫正在同步中集合，在这个集合中的需要满足两个条件:

  【1】节点必须和ZK保持连接

  【2】在同步的过程中这个副本不能落后主副本太多

• 另外还有个AR(Assigned Replicas)用来标识副本的全集, OSR用来表示由于落后被剔除的副本集合，所以公式如下:

  ISR = leader + 没有落后太多的副本()

  AR = OSR+ ISR
   
  AR = (Assigned Replicas)
  OSR =(Out-sync-Replicas)
  ISR =(In-sync-Replicas)

这里先要说下两个名词:HW(高水位)是consumer能够看到的此partition的位置，LEO是每个partition的log最后一条Message的位置。HW能保证leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取，不会造成消息丢失。

当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别：(有点像RabbitM生产者的事务机制或者Confirm机制)

• 1（默认）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条message。如果leader宕机了，则会丢失数据。

• 0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。

• -1：producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。但是这样也不能保证数据不丢失，比如当ISR中只有leader时(其他节点都和zk断开连接，或者都没追上)，这样就变成了acks=1的情况。

参考或者摘抄文章：
1、 阿里大牛实战归纳Kafka架构原理