??对于大数据，我们要考虑的问题有很多，首先海量数据如何收集（如Flume），然后对于收集到的数据如何存储（典型的分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库Redis），其次存储的数据不是存起来就没事了，要通过计算从中获取有用的信息，这就涉及到计算模型（典型的离线计算MapReduce、流式实时计算Storm、Spark），或者要从数据中挖掘信息，还需要相应的机器学习算法。在这些之上，还有一些各种各样的查询分析数据的工具（如Hive、Pig等）。除此之外，要构建分布式应用还需要一些工具，比如分布式协调服务Zookeeper等等。
??这里，我们讲到的是消息系统，Kafka专为分布式高吞吐量系统而设计，其他消息传递系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。
（一）消息系统
??首先，我们理解一下什么是消息系统：消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另外一个应用程序，使得应用程序可以专注于处理逻辑，而不用过多的考虑如何将消息共享出去。
??分布式消息系统基于可靠消息队列的方式，消息在应用程序和消息系统之间异步排队。实际上，消息系统有两种消息传递模式：一种是点对点，另外一种是基于发布-订阅（publish-subscribe）的消息系统。
1、点对点的消息系统
??在点对点的消息系统中，消息保留在队列中，一个或者多个消费者可以消耗队列中的消息，但是消息最多只能被一个消费者消费，一旦有一个消费者将其消费掉，消息就从该队列中消失。这里要注意：多个消费者可以同时工作，但是最终能拿到该消息的只有其中一个。最典型的例子就是订单处理系统，多个订单处理器可以同时工作，但是对于一个特定的订单，只有其中一个订单处理器可以拿到该订单进行处理。
2、发布-订阅消息系统
??在发布 - 订阅系统中，消息被保留在主题中。 与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。在发布 - 订阅系统中，消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。 一个现实生活的例子是Dish电视，它发布不同的渠道，如运动，电影，音乐等，任何人都可以订阅自己的频道集，并获得他们订阅的频道时可用。
（二）Apache Kafka简介
??Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。
??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，并使你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。
??Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。
??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的处理。
??（2）broker：Kafka集群中有很多台Server，其中每一台Server都可以存储消息，将每一台Server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。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为一个long型数字，它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”。
??综上，我们总结一下Kafka的几个要点:
- kafka是一个基于发布-订阅的分布式消息系统（消息队列）
- Kafka面向大数据，消息保存在主题中，而每个topic有分为多个分区
- kafak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saprk等实时流式数据分析常常结合使用
（三）Apache Kafka基本原理
??通过之前的介绍，我们对kafka有了一个简单的理解，它的设计初衷是建立一个统一的信息收集平台，使其可以做到对信息的实时反馈。Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。接下来我们着重从几个方面分析其基本原理。
1、分布式和分区（distributed、partitioned）
??我们说kafka是一个分布式消息系统，所谓的分布式，实际上我们已经大致了解。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。
??总结起来就是：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。
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是很常见的，那么既然有副本，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，实际上如果我们了解ZooKeeper，就会发现其实这正是Zookeeper所擅长的，Kafka 使用 ZK 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。
??另外，这里我们可以看到，实际上作为leader的server承担了该分区所有的读写请求，因此其压力是比较大的，从整体考虑，从多少个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。
3、整体数据流程
??Kafka 的总体数据流满足下图，该图可以说是概括了整个kafka的基本原理。
（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，可以准确的知道谁是当前的leader。
??producer端采用异步发送：将多条消息暂且在客户端buffer起来，并将他们批量的发送到broker，小数据IO太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。
（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，这实际上市根据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。
??在kafka中，采用了pull方式，即consumer在和broker建立连接之后，主动去pull(或者说fetch)消息，首先consumer端可以根据自己的消费能力适时的去fetch消息并处理，且可以控制消息消费的进度(offset)。
??partition中的消息只有一个consumer在消费，且不存在消息状态的控制，也没有复杂的消息确认机制，可见kafka broker端是相当轻量级的。当消息被consumer接收之后，需要保存 Offset 记录消费到哪，以前保存在 ZK 中，由于 ZK 的写性能不好，以前的解决方法都是 Consumer 每隔一分钟上报一次，在 0.10 版本后，Kafka 把这个 Offset 的保存，从 ZK 中剥离，保存在一个名叫 consumeroffsets topic 的 Topic 中，由此可见，consumer客户端也很轻量级。
4、消息传送机制
??Kafka 支持 3 种消息投递语义,在业务中，常常都是使用 At least once 的模型。
- 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。
参考链接：
注：本文是一个总结性笔记，参考了一些其他写的不错的文章，特在此进行说明，主要如下：
https://www.cnblogs.com/cxhfuujust/p/10941674.html
https://www.w3cschool.cn/apache_kafka/apache_kafka_introduction.html
https://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html
原文地址：https://www.cnblogs.com/gzshan/p/10957920.html