kafka（1）

kafka特点：

1.高吞吐量，支持高并发。支持消息分区，和分布式系统。同时保证每个partition内的消息顺序传输。提供消息持久化能力。

2.Kafka就是一种发布-订阅模式。 消费者可以订阅一个或多个topic，消费者可以消费该topic中所有的数据，同一条数据可以被多个消费者消费，数据被消费后不会立马删除。

有点： 解耦，可开拓展性，冗余（记录消息id，更新状态，保证这条id消息一定被消费）等等。

上图中一个topic配置了3个partition。Partition1有两个offset：0和1。Partition2有4个offset。Partition3有1个offset。

如果一个topic的副本数为3，那么Kafka将在集群中为每个partition创建3个相同的副本。集群中的每个broker存储一个或多个partition。多个producer和consumer可同时生产和消费数据。

topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）。

partition:  在topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。

broker：Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。 broker存储topic的数据。如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。

producer：生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。

consumer：消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。

consume group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。

leader：每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的partition。

follower：Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从“in 　　　　  sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个Follower。