kafka

kafka是分布式的，基于发布订阅的消息系统。

一时间复杂度为o（1）的方式提供持久化的能力，对于百万级别的数据也能保证常数时间复杂的访问性能。高吞入率消息分区，以及分布式消费。同时保证每个Partion内的消息顺序传输。支持离线数据的处理和试试数据处理。支持水平扩展 基础概念

一。生产者消费者

对于kafka来说，客户端有生产者和消费者除此之外，还有一些做数据集成的connect api和流式处理的告诫客户端。

二。主题与分区

消息以主题（topic）来分类。每一个主题对应着一个消息队列。可以类比于数据库中的表

而，单条道路势必会造成吞吐量的问题。于是引入了分区的概念（partition），这就相当于可以理解为，一个主题下对多了几个通道。

三。Broker和集群。

一个kafka服务器也被称为broker。他接受生产者的消息兵存入磁盘。broker同时服务消费者拉取分区的消息请求，返回目前已经提交的消息。一个broker每秒课以处理成千上万的分区域和百万级别的消息。

当若干个broker组成一个集群，集群中的某一个broker就成为集群控制器。分配区，到broker监控broker的故障等。在集群内一个分区有一个broker掌控，这个broker也被称为这个分区的leader。一个分区也可以被复制到多个broker上，防止故障后数据直接丢失。

kafka存在的数据存在文件系统上。

固有印象上磁盘io会很慢，但是现在的操作系统有作相关优化，

        预读，将一块较大磁盘直接读入内存

        操作系统还会将贮存的剩余内存全部都用做磁盘缓存。

当磁盘的访问数序为顺序访问，某些情况下他可能比随机的内存访问都快，甚至和网路速度相差无几。

主题topic知识逻辑上的概念，面向消费者生产者，物理上存储的其实是分区partition。每一个分区像一个数组存储着相关消息内容，索引文件等。每一个partition对应的是一个目录。默认情况下创建一个protition。

发布到pritition的消息被追加到pritition的尾部。，每一条消息被发送到broker中会根据分区规则选择分配到哪一个partition。规则合理，所有的消息应该可以均匀的发送。

当消费者离开消费组，他消费的分区会分配给其他分区。这种现象叫做重平衡。再重平衡期间所有消费者都不能消费消息，造成短暂不能用。

通过心跳机制判断消费者有没有活着。

消息在partition内部是有序的，消息是可以被不同的消费者重复消费的。

消息删除，是通过时间限制。比如设置两天，在此期间任何小组都能消费。两天过后，就算没被消费也会消失。

每一个消费者都会维护一个自己的偏移量，用来记录消费到的位置。

生产者对broker是push的操作。消费者则是pull的操作。这样一来，消息的流通量，是通过生产者能生产多少和消费者能消费多少。有点像压榨broker发挥最大性能的意思。

Kafka 怎么保证消息的顺序性。

可以让一个主题只有一个partition。这个样子性能就小了。

还可以直接指定自己的消息 key/Partition。放在同一个中。