【Kafka入门】Kafka入门第一篇：基础概念篇

Kafka简介

　　Kafka是一个消息系统服务框架，它以提交日志的形式存储消息，并且消息的存储是分布式的，为了提供并行性和容错保障，消息的存储是分区冗余形式存在的。

Kafka的架构

　　Kafka中包含以下几种专业术语：

　　1. topic：Kafka中以topic的形式来保存不同类别的消息

　　2. producer：Kafka中发布消息的称为producer

　　3. consumer：Kafka中订阅topic的进程称为consumer

　　4. broker：Kafka运行在由一个或多个服务(器)组成的集群上，每一个服务(器)称为一个broker。

　　具体的架构如下：



　　从架构图可以看出，producers通过网络将消息发布到Kafka上，然后消息以分区冗余的topic形式存储在分布式的Kafka服务集群上，最后consumers订阅不同的topic消息进行消费。其中客户端和服务器间是通过TCP协议进行通信。

topic（话题）

　　topic是已经发布的消息的一个分类名称，Kafka以分区(partition)日志的形式存储topic，也就是说，每个topic会被分成不同的partition，不同partition的关系如下：



　　每个分区都是有序的不可变的消息序列，这些消息序列以追加形式写到提交日志上去。我们可以看到，在每个分区内，每条消息都被分配了一个下标号（offset），这些有序的下标号用以在不同partiton中唯一确定消息的位置。

　　消息在Kafka上的存储时间是可配置的，在配置时间范围内，消息是可以随时被消费，但是从消息发布时间开始计算，一旦配置的时间过了，为了腾出更多的空间，消息将会被丢弃。

　　consumer是如何知道自己要消费的消息在那个位置呢？由于每个消息被赋予了在partition中的唯一下标，所以在每个consumer上只需要维护的消息在日志中的下标位置即可。consumer可以通过控制下标来读取不同的消息。consumer的这种轻量设计方便了consumer的扩展，某个consumer的去留不会影响集群。

　　将日志分区的目的可以归纳如下：
　　1. 日志分区可以避免太大的日志无法存储的问题，单个服务器上的容量有限。
　　2. 以日志存储的topic这样可以拥有任意多的分区，从而不会对topic的大小有限制。
　　3. 日志分区存储对后期的并行消费和消息的容错有很大的帮助。

topic的分布式存储和分布式的服务请求

　　日志的分区被分布式存储到不同的server上，当然，为了容错，每个partition可以配置一个冗余的份数。对于每一个partition，多份冗余的partition所在的server中只能有一个为leader，其他的都是follower。在读写操作中，都由partition的leader去接受读写请求，而其他的follower被动的去复制leader来保证消息的一致性。这样在以后如果partition的leader的服务如果挂了，这些follower可以被选举为leader继续提供读写服务。集群中的每个server都同时承担着leader和follower的角色，所以在处理请求的负载上也相对均衡。

producer（消息生产者）

　　producer将消息发布到它指定的topic中,并负责决定发布到topic的哪个分区。通常由round-robin的形式或者通过一些分区函数（基于消息中的一些key）来保证负载均衡。就像hadoop中的shuffle类似，所以第二种方式用的相对较多。

consumer（消息消费者）

　　传统的消息发布模式有两种：队列模式和订阅发布模式。队列模式中，consumer池中的consumer从server从读取消息，每条消息被一个consumer读取。订阅发布模式中每条消息被广播到所有的consumer。而Kafka综合了这两者，提供了一种consumer group(消费组)的概念。
　　有了消费组的概念，每个consumer可以将自己标记为所属的组，这样，Kafka将会将消息传输到订阅组的一个consumer实例(可以是一个consumer进程或者一台跑有consumer服务的机器)上，注意，这里不是将消息传给订阅组的所有consumer实例。
　　在这种消费组的概念下，如果每个消费组只有一个consumer实例，那和传统的订阅发布模式一样，如果所有的consumer都在一个组内，则和传统的队列模式一样。
　　更常见的是，每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer。消息订阅组和Kafka集群的关系如下图：
　　


　　相比传统的消息系统，Kafka在消息有序性上的保障性更强。传统的消息系统在有序性和并发性上不能做到很好的互补兼容，传统的消息系统没有分区的概念，消息在队列中有序存储，但是在多个consumer消费消息时，虽然消息是顺序分发的，但是由于消息的异步传输，最后并不能保证有序性（不理解这句话），然而，如果只让一个consumer去消费消息，又失去了并发性。但是Kafka通过分区的概念解决了这个难题，在Kafka中，每个分区只可以被分发到一个消费组中的一个consumer，这样保证了消息消费的有序性，由于一个topic有多个分区，所以并发性上也有保证。注意：在一个消费组中的consumer数量不能超过分区的数量（不理解为什么？）。
还有一个要注意的，Kafka的有序性是指单个partition内的，并不是全局的有序性，但是这已经能满足多数应用的需求，如果要保证全局有序，则只能拥有一个partition。

Kafka消息系统的几点保障

　　1. producer往指定topic的一个partition写消息时，消息被提交到partition中的顺序和producer发送的顺序严格一致。
　　2. consumer实例看到的消息的顺序和其在partition中存储的顺序一致。
　　3. 对于冗余数为N的topic，在不影响消息丢失的情况下，系统最多可以容忍N－1个服务失败。