kafka概述
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Apache Kafka是一个开源 消息 系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。
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Kafka最初是由LinkedIn开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。
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Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为 Producer ，消息接受者称为 Consumer ，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为 broker。
为什么需要消息队列
- 解耦
- 冗余
- 扩展性
- 灵活性 & 峰值处理能力
- 可恢复性
- 顺序保证
- 缓冲
- 异步通信
kafka内部实现原理
点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此
发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）
发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即使当前订阅者不可用，处于离线状态。
Kafka架构
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Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。
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Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端
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Topic ：可以理解为一个队列。
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Consumer Group （CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。
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Broker ：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
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Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序。
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Offset：kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka
kafka特点
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消息持久化：通过O(1)的磁盘数据结构提供数据的持久化(预读,后写，磁盘的顺序访问还快)
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高吞吐量：每秒百万级的消息读写
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分布式：扩展能力强
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多客户端支持：java、 php、 python、 c++ ……
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实时性：生产者生产的message立即被消费者可见
kafka基本组件
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Broker:每一台机器叫一个Broker
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Producer:日志消息生产者，用来写数据
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Consumer:消息的消费者，用来读数据
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Topic:不同消费者去指定的Topic中读，不同的生产者往不同的Topic中写(逻辑概念)
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Partition:在Topic基础上做了进一步区分分层(物理实现，一文件夹的形式存在)
Producer
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生产者可以发布数据到它指定的topic中，并可以指定在topic里哪些消息分配到哪些分区（比如简单的轮流分发各个分区或通过指定分区语义分配key到对应分区）
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生产者直接把消息发送给对应分区的broker，而不需要任何路由层。
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批处理发送，当message积累到一定数量或等待一定时间后进行发送
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有两种方式：
- 同步模式：实时
- 异步模式：打到一定条件（时间、数据量）
Consumer
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一种更抽象的消费方式：消费组（consumer group）
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该方式包含了传统的queue和发布订阅方式
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首先消费者标记自己一个消费组名。消息将投递到每个消费组中的某一个消费者实例上。
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如果所有的消费者实例都有相同的消费组，这样就像传统的queue方式。
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如果所有的消费者实例都有不同的消费组，这样就像传统的发布订阅方式。
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消费组就好比是个逻辑的订阅者，每个订阅者由许多消费者实例构成(用于扩展或容错)。
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如图：
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相对于传统的消息系统，kafka拥有更强壮的顺序保证。
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由于topic采用了分区，可在多Consumer进程操作时保证顺序性和负载均衡。
Topic
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一个Topic是一个用于发布消息的分类或feed名，kafka集群使用分区的日志，每个分区都是有顺序且不变的消息序列
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commit的log可以不断追加，消息在每个分区中都分配一个叫offset的id序列来唯一识别分区中的消息
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如图：
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无论发布的消息是否被消费，kafka都会持久化一定时间（可配置）
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在每个消费者都持久化这个offset在日志中。通常消费者读消息时会使offset值线性的增长，但实际上其位置是由消费者控制，它可以按任意顺序来消费消息。比如复位到老的offset来重新处理
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每个分区代表一个并行单元
各组件之间的关系
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Kafka内部是分布式的、一个Kafka集群通常包括多个Broker
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负载均衡：将Topic分成多个分区，每个Broker存储一个或多个Partition(hash)
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多个Producer和Consumer同时生产和消费消息
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Producer和Broker之间：push模式；Consumer和Broker之间：pull模式；
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当一个consumer在读取一个partition时，其他的consumer不允许同时对同一个partition读取数据
kafka依赖zookeeper
- kafka中只有Broker组件和Consumer组件与zk建立关系，因为Producer在做消息生产时可以自主制定往哪个Broker中写的
kafka消息基本单位：messag
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message（消息）是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。如果consumer订阅了这个主题，那么新发布的消息就会广播给这些consumer。
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message format：
– message length : 4 bytes (value: 1+4+n)
– "magic" value : 1 byte
– crc : 4 bytes
– payload : n bytes -
单条消息最大不超过（1M），通过配置(message.max.bytes=1000000B)， broker可复制消息的最大字节数--replica.fetch.max.bytes(默认1M)，