- 前言
- 一、kafka生产数据的应答机制
- 二、kafka生产数据
- 三、kafka的数据消费
- 3.1 kafka的数据消费
- 3.2 kafka的再平衡
- 四、kafka消费方式
- 五、kafka中副本的数据存储机制
- 六、kafka 分区
- 6.1 分区原因
- 6.2 分区选择原则
- 6.3 分区消费策略
- 6.3.1 Range 范围分区策略
- 6.3.2 RoundRobin 分区策略
- 总结
前言
在 大数据之Kafka（上）中介绍了Kafka的基本概念，包括：Kakfa的定义、Kafka的架构、Kafka的特点等。本文会介绍有关Kafka的数据生产、消费以及分区的相关知识。
一、kafka生产数据的应答机制
1 ：生产者发送数据（kafka默认），等待Leader应答，如果应答完成，才发送下一条数据，不关心follower是否接受成功，效率会慢一些，但是数据比较安全。但是在leader保存数据成功后，突然宕机，此时follower还没有保存数据，那么数据就会丢失。
0 ：生产者发送数据，不关心数据是否到达kafka，直接发送下一条，效率高但是数据丢失的可能性大
-1（all） ：生产者发送数据，需要等待所有副本（follower+leader）的应答，这种方式效率最低但是数据也最安全。
二、kafka生产数据
生产者通过sender向集群询问topic的分区信息，两者建立连接，集群将信息返回给生产者（因为Broker的信息存储在zookeeper中，集群和zookeeper一直连接）。生产者生产数据到p0，p1中，但是并不是每生产一个数据就向集群中传输一个数据，而是有一个双端队列（DQ）用来存储数据。Sender会定期访问DQ，如果队列满了或者到达了数据的传输时间，便将数据传输到集群中。
DQ：正常的队列是一边进一边出，DQ是两边都可以进出，避免在数据被sender读出时失败，DQ可以再将数据写会到队列中。如果是普通队列，数据取出失败，就会将失败的数据追加到队列头部，打乱了数据的顺序。
三、kafka的数据消费 3.1 kafka的数据消费
消费者组先访问zookeeper获取集群的相关信息（老版本的kafka，新版本的kafka在集群中就会有相关信息）。得到后，再去读取数据，读取数据同样先放到一个缓冲区中再读入。
如果原来有三个分区，A消费p0,B =消费p1,p2，此时又多了一个消费者，此时消费者会触发再平衡的效果。此时就会取消目前正在消费的状态，重新获取集群的信息，再重新分配消费（在消费者组中选出一个leader来分）
kafka的消费者采用pull（拉）模式从broker中读取数据。因为push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的，他的目标是以最快的速度将数据传递出去，很容易造成消费者来不及处理数据。
五、kafka中副本的数据存储机制问题：当向Leader中写入数据后，follower还没有来的及取数据，此时leader挂掉，follower会成为新的leader，那么数据如何同步？
在kafka中通过HW（High WaterMark 高水位）和 LEO（Log End Offset 日志最后偏移）来进行副本之间的数据同步，同时这也是保证所有消费者端数据一致性的策略；其中HW取自所有副本中LEO的最小值
初始的Leader Follower状态：
Leader中新增一条数据：
此时Leader中的LEO变为4，但是因为HW还是3，所以用户还是只能得到前三条数据；Follower会定期的访问Leader，发现Leader的LEO变化了，就要取出数据，此时
（1）第一种情况，此时Leader挂掉了
Follower的HW 和 LEO都不变，此时follower变成Leader，用户还是只能看到前三条，所以对于用户来说，数据并没有丢失。至于第四条数据重新发送就可以。
（2）第二种情况，Follower成功拿到数据，在向leader发送确认消息的时候，Leader挂掉
此时，follower的LEO变为4，由于Leader挂掉，follower成为Leader，所以他的HW也变为4（最小的LEO此时也是4），所以用户可以看到四条数据，数据仍然没有丢失。
（3）第三种情况，Follower成功拿到数据，在向leader发送确认消息的时候，Leader收到
(1）方便在集群中扩展，每个partition可以通过调整以适应他所在的机器，而一个topic又可以由多个partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据；
(2）可以提高并发，因为可以以partition为单位读写了。
6.2 分区选择原则(1) 指定了分区，直接使用；
(2) 未指定分区但是指定了key，通过对key进行hash出一个分区；
(3) 都未指定，使用轮询选出一个partition
6.3 分区消费策略 6.3.1 Range 范围分区策略该策略是对每个 topic 而言的。首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。假如现在有 10 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9；消费者排序完之后将会是C1-0,C2-0,C3-0。通过 partitions数/consumer数 来决定每个消费者应该消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费 1 个分区。
6.3.2 RoundRobin 分区策略轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的 consumer 都列出来，然后按照 hascode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。
总结
在 大数据之Kafka（上）中介绍了Kafka的基本概念，包括：Kakfa的定义、Kafka的架构、Kafka的特点等。本文介绍了有关Kafka的数据生产、消费以及分区的相关知识，如果有不足之处或者表述不当的地方欢迎大家指正。
