基础概念

Broker： 与RobbitMq类似，一个Kafka消息中间件节点就是一个Broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群。
Producer： 消息的生产者，向Broker发送消息的客户端。
Topic： 主题，是每个消息的分类。每个发送到Kafka的消息都必须指明一个Topic，消费者消费时也必须指明要消费哪个Topic。
Partition: 分区。一个Topic可以有多个分区，分区内部的消息是有序的。
Consumer： 消息的消费者，向Broker拉取消息的客户端。
ConsumerGroup： 消费组。每个消费者进行消费时必须以消费组的形式进行消费，即使消费组里只有一个消费者。一条消息可以被多个ConsumerGroup消费，但是一个ConsumerGroup里只能有一个Consumer消费该消息。

Topic和消息日志log

对于每一个Topic，可以同时分为多个partition日志文件:

partition存储着message，内部是有序的。message到达partition时会按顺序添加到commit log中，每条message都有一个唯一的offset。
每个partition都有一个commit log，一个partition中的message的offset是唯一的，但是在不同partition的message的offset有可能是相同的。
kafka一般不会删除消息，不管消息有没有被消费。kafka一般是通过配置在配置文件里的日志保留时间（log.retention.hours），决定日志的最长保留时间，一般默认保留一周。
kafka的性能跟日志文件大小没有关系，所以保留大量的日志消息不会对kafka的性能产生什么影响。

consumer进行消费时是基于维护在commit log的offset实现的。在kafka中，consumer会自己维护offset，消息完一条消息offser就+1，或者通过指定对应的offser或者时间offset进行跳过某几条消息或者重复消费某几条消息。
这意味着consumer的消费情况都由consumer本身进行维护，对于kafka的性能消耗是非常小的，增加或者减少consumer都不会对kafka集群或者consumer产生影响，因为offser是consumer各自维护的。

partition

一般情况下，partitions都分布在不同的broker下，每个broker可以请求备份其他broker下的partition下的数据。
同时，也可以通过配置，指定每个partition的副本数量。对于每个partition，都有一个broker起到leader作用，follower的数量可以是0个或者多个。并且只有leader才能接收针对这个partition消息的读写请求，其他follower只能被动的从leader同步数据，不提供读写。如果leader挂了，那么会选举其中一个follower成为leader。

ISR: In-Sync Replicas （同步副本集）。指的是与leader保持数据同步的副本的集合。当ledaer挂时，会从ISR中选出一个当folloer。如果ISR中的broker没有及时从ledaer中同步数据，就会从ISR中剔除。

消息传递模式

传统的消息中间件消息传递模式有2种，对于kafka的实现模式：

• Queue：多个consumer同时拉取消息，一条消息只能被一个consumer消费。
  将所有的consumer配置在一个ConsumerGroup下。
• Publish-Subscribe模式：所有订阅该Topic的consumer都能收到消息
  将所有的consumer都分配一个独立的ConsumerGroup。
  

kafka设计原理

核心总控制器 Controller

当kafka集群启动时，它会从集群中的多个broker选出一个broker作为controller，负责管理整个集群中所有分区和副本的状态：

• 当某个topic下的某个分区的leader故障，controller负责选举出新的leader；
• 当某个分区的ISR集合中的数据发生变化时，controller负责将相关的元信息同步到所有的broker中；
• 当某个topic的分区数量增加时，controller负责将该新分区被其他的broker感知到。

Controller选举和工作机制：

整个Controller的选举和工作机制都是基于Zookeeper实现的。
选举机制： 当kafka集群启动时，所有的broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点，zookeeper会保证只有一个broker节点创建成功，创建成功的broker节点就成为了核心控制器Controller。
其他没有成功创建 /controller 的broker会监听这个临时节点，当充当controller角色的borker节点宕机，那么 /controller 就会销毁，其他监听的broker会再次争抢创建临时节点，最后成功创建的成为了controller，这就是选举机制。

工作机制：

• 监听broker： 监听 zookeeper 中的 /brokers/ids/节点，处理broker数量的变化；
• 监听topic： 监听zookeeper中的 /brokers/topics，处理topics数量的变化；
• 监听partition： 监听zookeeper中的 /brokers/topics/[topic]，处理partition数量的变化；
• 从zookeeper获取所有与brokers，topics和partition相关得到消息并进行管理。

Partition副本选举Leader机制

如果某个partition的leader挂了，那么controller会从ISR列表中选举出leader。kafka会优先挑选ISR列表中挑选第一个broker作为leader。因为一个leader最先放入ISR，可能同步的数据最多。如果配置了 unclean.leader.election.enable = true ，那么也可以从ISR以外的broker中挑选出leader。
follower进入ISR的条件：

• follower不能产生网络分区，必须与leader保持网络联通并且与zookeeper保持会话；
• follower能同步leader的所有写操作，至少不能落后太多。落后的多少是由 replica.lag.time.max.ms 决定的，如果超过这个时间未与leader进行同步，则会被剔除ISR。

consumer的offset记录机制

每个consumer会定期将各自的offset发送到 kafka 的内部 topic ： _consumer_offsets，对应的 key 是 consumerGroupId + topic + 分区号，value 就是当前 offset 的值。consumer宕机后重新启动也是根据该key获取对应的offset。kafka 会定期清理这部分数据，只保留最新的。
从这里可以看出，_consumer_offsets可能会有很高的并发量，所以默认给其50个分区（可通过offsets.topic.num.partitions配置）。

消费者rebalance机制

如果某个topic内consumerGroup里的consumer数量或者partition数量发生了变化，这时会触发 kafka 的 rebalance机制。例如某个consumer宕机，此时会将它所负责的partition分给其他消费者，当它状态恢复正常后，又会将他负责的partition还给他。
rebalance机制只会在subscribe这种不指定分区的情况下触发，如果是assign这种指定分区的情况下不会触发。
以下几种情况会触发rebalance：

• consumerGroup 里的 consumer 数量增加或者减少；
• topic增加了分区；
• 消费组订阅了更多topic。
  需要注意的是，处于rebalance的kafka集群，consumer无法从kafaka中消费消息，所以应当选择在流量较低的时间触发执行rebalance。
  Rebalance策略：
  range策略：例如有10个broker，3个consumer，第一个consumer消费 1-4，第二个消费 5-7，第三个消费 8-10；
  round-robin：轮询策略；
  sticky：与round-robin类似，但是rebalance时会尽量不去破坏原有的分配规则。

HW与LEO

LEO: log-end-offset 指的是副本中的日志文件下一条消息的offset，这个offset值目前是没有消息的。
HW：HighWatermark （高水位）。取得是partition中 ISR最小的LEO值。
consumer最多只能消费到 HW 的位置。另外，在每个副本集中，leader 和 follower 都需要维护自己的 HW 状态。当 producer 发送消息到leader 时，consumer不能立即消费到这条消息。leader 首先更新自己的LEO，然后 follower 从 leader 中同步后也更新自己的LEO值，等到所以的 follower 都更新完毕，那么副本集中的 HW 就会更新，此时消费者才能消费到这条消息。这么做的好处是：如果 leader 宕机，consumer 依然可以消费到这条消息。

日志分段存储

在 kafka 中，日志是以分段的形式存储的。一个 partition 中的所有的消息都放在一个以 topic + 分区号 命名的文件夹下存储。消息存储的格式如下：

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000000000.timeindex

00000000000005367851.index
00000000000005367851.log
00000000000005367851.timeindex

00000000000009936472.index
00000000000009936472.log
00000000000009936472.timeindex

以 “.index” 为结尾的文件，文件名就代表这段日志文件中起始offset的位置；
以 “.timeindex” 为结尾的文件，kafka每发送 4k 大小的消息到分区，就会记录一条当前消息的时间戳与对应的offset位置；
以 “.log” 为结尾的文件，存放者具体的消息，包括 offset 和消息体。
kafka 中默认每个日志段大小是 1G（可通过log.segment.bytes配置）。

kafka的重要参数与问题总结

一些比较重要的参数：

producer

• acks：
  (1) acks = 0。表示 producer不需要等待任何 broker 确认收到消息的回复，就可以发送下一条消息。这种性能最高，但是最容易丢消息；
  (2) acks = 1。表示 producer 需要等待 leader 确认将消息写入 log 的回复，但是不需要等待所有的 follower 都成功写入，就可以继续发送下一条消息。这种情况下，follower 还未及时同步消息，leader 又宕机了，那么就会丢消息。
  (2) acks = -1/all。表示 producer 需要等待 leader 和 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数的配置的副本个数成功写入log的回复，才能发送下一条消息。这种策略会保证只要有一个 follower 存活就不会丢失数据。
• retries：消息发送失败时的重试次数。重试能保证消息发送的可靠性，但可能会导致消息重复发送。
• retry.backoff.ms：消息发送失败时的重试间隔，默认是100ms。
• buffer.memory：消息发送的本地缓冲区，如果设置了该值，那么消息会先发送到缓冲区中，在一定程度上可以提高性能。默认值是33554432，即32MB。
• batch.size： kafka本地线程会从缓冲去取数据，批量发送到broker。该值可以设置批量发送数据的大小，默认是16384，即16kb。
• linger.ms： 默认值是0，表示消息立即必须被发送。消息发送完后会放入一个本地的batch，如果设置了该值，在指定的时间内达到 batch.size 的大小，那么就会随着这个batch发送出去；如果没未达到，这条消息也会被发送出去。目的是不让消息发送的延时时间太长。
• key.serializer：指定key从字符串序列化到字节数组的序列化器。
• value.serializer：指定value从字符串序列化到字节数组的序列化器。

consumer

• group.id： 消费者所属的消费组id
• enable.auto.commit：是否由kafka自动提交offset。
• auto.offset.reset：当消费主题的是一个新的消费组；或者指定offset的消费方式，但是offset不存在，消费者如何消费。
  (1)latest（默认）: 只消费自己启动之后发送到主题的消息。
  (2)earliest: 第一次从头开始消费，以后按照offset 的记录继续消费。
• heartbeat.interval.ms: 消费者发送到broker的心跳间隔时间。需要注意的是，如果发生了rebalance ，那么broker会通过心跳响应将rebalance方案。
• session.timeout.ms：broker多长没有收到consumer的心跳消息就将consumer从消费组踢出，默认是10秒。
• max.poll.records：一次性从consumer拉取消息的最大条数。
• max.poll.interval.ms：如果两次拉取消息的间隔时间超过这个时间，那么broker认为这个consumer处理能力太弱，将该consumer提出消费组。
• key.deserializer：指定key的反序列化器。
• value.serializer：指定value的反序列化器。

问题及优化方案

1. 消息丢失：

发送端：
(1) acks = 0。表示 producer不需要等待任何 broker 确认收到消息的回复，就可以发送下一条消息。这种性能最高，但是最容易丢消息；
(2) acks = 1。表示 producer 需要等待 leader 确认将消息写入 log 的回复，但是不需要等待所有的 follower 都成功写入，就可以继续发送下一条消息。这种情况下，follower 还未及时同步消息，leader 又宕机了，那么就会丢消息。
(2) acks = -1/all。表示 producer 需要等待 leader 和 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数的配置的副本个数成功写入log的回复，才能发送下一条消息。这种策略会保证只要有一个 follower 存活就不会丢失数据。

消费端：
将 auto.offset.reset 设置为 false，不自动提交offset。只有当业务代码成功执行完毕，再提交offser，避免消息丢失。

2. 消息重复消费

发送端： 如果配置了重试机制，可能因为网络原因会造成消息的重复提交。
消费端： 消费端如果是手动提交offset，可能出现业务代码执行完毕，但offset还没提交，下一次拉取就会消费重复的数据。
解决办法是，消费端的消费接口保证幂等性。

3.消息乱序

如果在消息发送端配置超时机制，那么就有可能出现，发送了1，2，3条消息，但是第一条出现网络问题导致落后于后面两条消息，从而导致消息到达broker后的顺序变成了2，3，1。
解决办法：
(1). 将发送消息的发送方式改成同步，保证一条消息发送成功后再发送下一条；或者直接关闭重试机制。这两种方案都会导致发送端的性能降低。
(2). 如果想要保证消息全链路的消费有序，需要保证有序的消息全部发送到topic的一个分区内，并且只能有一个consumer进行消费。或者消费者接收到消息后，将需要保证有序的消息放入到内存队列里，再开启一个线程去消费。

4.消息积压

(1) 由于发送端发送速率过快，或者消费端消费能力太低，导致消息挤压。
这个时候可以启动新的消费者，把旧的消费者暂时关掉。新的消费者程序不处理具体业务，而是将挤压的消息转发到其他新的topic下，这个topic可以设置很多分区，然后启动多台消费者去消费新的topic。
(2) 由于消息格式有误或者消费程序出现bug，导致消费者消费消息一直不成功。
可以将这些消费不成功的消息取出放入数据库或者磁盘中（类似死信队列），后面再慢慢分析消费失败的原因。

5.延时队列

实现方案：
发送端将消息按照不同的延迟时间发送到不同的topic下，如 topic_1s,topic_5s,topics_1min… ，然后开启定时器去轮询这些topic下的消息，如果时间到了就将这些消息转发到具体业务处理的topic下。

kafka高性能的原因

1. kafka 写日志时每次都是在文件末尾追加，因为kafka的消息不能修改或者删除保证了磁盘的顺序读，不会出现文件的随机写的情况；
2. 数据传输的零拷贝；
3. 消息发送和消费的批量处理和压缩传输。

零拷贝：

1. 减少了内核到用户空间，用户空间到内核的两次拷贝；
2. 减少了内核与用户空间的上下文切换。