Kafka架构刨析

• • • Kafka基础架构
    • 分区&日志
    • 生产者&消费组

Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record，每一个Record属于一个Topic。每个Topic底层都会对应一组分区的日志用于持久化Topic中的Record。同时在Kafka集群中，Topic的每一个日志的分区都一定会有1个Borker担当该分区的Leader，其它的Broker担当该分区的follower，Leader负责分区数据的读写操作，follower负责同步该分区的数据。这样如果分区的Leader宕机，该分区的其他follower会选取出新的leader继续负责该分区数据的读写。其中集群中Leader的监控和Topic的部分元数据是存储在Zookeeper中。

Kafka中所有消息是通过Topic为单位进行管理的，每个Kafka中的Topic通常会有多个订阅者，负责订阅发送到该Topic中的数据。Kafka负责管理集群中每个Topic的一组日志分区数据。

生产者将数据发送到相应的Topic。负责选择将哪个记录分发送到Topic中的哪个Partion。例如可以round-robin方式完成此操作，然而这种仅是为了平衡负载。也可以根据某些语义分区功能（例如基于记录中的Key）进行此操作。

每组日志分区是一个有序的不可变的日志序列，分区中的每一个Record都被分配了唯一的序列编号称为是offset，Kafka集群会持久化所有发布到Topic中的Record信息，该Record的持久化时间是通过配置文件指定，默认是168小时。

log.retention.hours=168

Kafka底层会定期的检查日志文件，然后将过期的数据从log中移除，由于Kafka使用硬盘存储日志文件，因此使用Kafka长时间缓存一些日志文件是不存在问题的。

在消费组消费Topic中数据的时候，每个消费组会维护本次消费对应分区的偏移量，消费组会在消费完一个批次的数据之后，会将本次消费的偏移量提交给Kafka集群，因此对于每个消费者而言可以随意的控制该消费者的偏移量。因此在Kafka中，消费者可以从一个topic分区中的任意位置读取队列数据，由于每个消费者控制了字节的消费的偏移量，因此多个消费者之间彼此相互独立。