kafka是什么？

Kafka是由Apache开发的、开源的流处理平台，它是一个高吞吐量的、持久的、分布式的发布订阅模式的消息系统。
高吞吐量：普通配置的服务器即可满足每秒百万级别消息的生产和消费；
持久性：有一套完善的消息存储机制，可确保消息安全且持久的存储在服务；
分布式：它是基于分布式进行扩展管理的，消息存储在几台服务器上，当某台服务故障时，生产者和消费者可以转移到其他服务上。
消息队列有两种模式：点到点模式、发布订阅模式
点到点模式

点到点模式

点到点特点：
1.生产者生产消息后放入队列，消费者读取队列消息消费
2.消息被消费后不会继续存放在队列中，即一条消息只能被一个消费者消费
3.未被消费的消息会一直存储在队列中。就像单发邮件时，发送邮件->云服务器->接收者接收邮件到本地->云端该邮件丢弃
发布订阅模式

发布订阅模式

发布订阅模式特点：
1.生产者生产消息后放入队列，消费者订阅队列消息消费
2.消息被消费后继续存放在队列中，即一条消息可以被重复多次消费
3.消息有一个过期时间，过期之后会在队列中消失

什么样的设计使kafka拥有这些特点呢？

kafka架构设计

从架构图中，可以看出kafka服务分为四个部分：最顶端的zookeeper、最左侧的producer、中间的kafka cluster、最右侧的consumer。

kafka架构图

首先，介绍下图上的一些名词：

1. zookeeper：kafka集群通过分布式部署，各服务器之间相互独立，需要一个注册系统将整个集群的服务器管理起来，zookeeper就是这样的一个角色；
2. Broker：kafka server，kafka集群中每台服务器即为一个broker；
3. Topic：消息主题，kafka中是通过topic对消息进行归类的，同一类消息存放的目录即主题；
4. Partition：topic在物理上可以分成多个partition，每个partition在磁盘上对应一个目录，存放消息文件，每个partition是一个有序队列；
5. Replica：备份，一个partition有多个副本，这些副本分为leader 副本和follower副本，leader副本完成与生产者和消费者之间的消息交互，follower提供备份服务，replica数目小于等于broker数；
6. offset：偏移量，partition中的索引，下一条消息即将存入的位置；
7. Leader：replica leader，完成与生产者、消费者之间消息交互；
8. Follower：replica follower，消息备份，提高可靠性，
9. Producer：生产消息，发送到kafka server；
10. Consumer：订阅topic并消费message，每个consumer为一个独立的进程；
11. consumerGroup：管理consumer，多个consumer组成consumerGroup。

这张图中间是kakfa cluster，用于暂存消息，broke即节点实例，多个broker组成了kakfa cluster；为了方便不同消息管理，kakfa提供了主题服务——topic，它类似于数据库中的表；为了增加topic的负责均衡和并发度，topic又分为不同的partition，消息存储在不同partition，从图中可以看出，不同partition分布在不同服务器上；为了提高服务可靠性，分区又由多个replica组成，这些副本分为leader和follower，leader负责与producer、consumer沟通，follower提供备份服务；整个kakfa集群通过zk管理配置、leader选举；producer生产消息，通过push模式将消息推送到kafka，存储到不同topic的不同partition，同一paritition的数据是顺序存储，这样单一topic的partition有序；producer和consumer关系就像老师和学生的关系，一个老师对应多个学生，一个学生也可对应多个老师；consumer通过pull模式订阅并消费kafka消息，一个或多个consumer就组成了consumerGroup，同一consumerGroup中的consumer只能订阅不同partition消息，但不同consumerGroup中consumer可以同时订阅同一partition消息。

kafka应用

1. 消息系统：解耦生产者和消费者，缓存消息
2. 日志收集：公司各种日志可以通过kafka进行收集、缓存
3. 流式处理：spark streaming、flink

举两个简单例子：1.spark服务计算结果存入ES中，如果直接用ES的api服务写，整个流程是实时的强耦合并且spark服务峰值时很可能会把api服务打垮；引入kafka之后，整个流程变为异步，kafka和ES也不会强依赖，峰值也会得到控制；

2.典型的流式处理，kafka1中数据持续更新，spark服务会持续计算并推送给kafka2，直播带货就是一个典型的场景。直播间内主播需要实时的持续的获取粉丝的互动消息、货品的售卖情况，决定下一步做什么。抽象成数据流即为：采集粉丝互动信息、商品进销存信息->聚合计算->推送计算结果给主播，这样的场景用kafka很合适，因为它具有持续性非阻塞的特点。

kafka应用