kafka

kafka

kafka的安装机器命令：

https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/9005062.html

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。

优点： 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（理解为queue队列），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）。同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。

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。

offset：Kafka会为每一个Consumer Group保留一些metadata信息——当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由Consumer控制。正常情况下Consumer会在消费完一条消息后递增该offset。当然，Consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。　　　

Kafka提供两种策略删除旧数据：

一是、基于时间，二是基于Partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据。

二是、在Partition文件超过1GB时删除旧数据，配置如下所示：

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false

三、Producer消息路由：

Producer发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。如果Partition机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了负载均衡。如果一个Topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个Topic的性能瓶颈，而有了Partition后，不同的消息可以并行写入不同broker的不同Partition里，极大的提高了吞吐率。可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中通过配置项num.partitions来指定新建Topic的默认Partition数量，也可在创建Topic时通过参数指定，同时也可以在Topic创建之后通过Kafka提供的工具修改。

在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，Producer根据这个key和Partition机制来判断应该将这条消息发送到哪个Parition。Paritition机制可以通过指定Producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。

四：Consumer Group：

这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。

实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer属于不同的Consumer Group即可。

消息的幂等性：

At most once 　　消息可能会丢，但绝不会重复传输

At least one 　　  消息绝不会丢，但可能会重复传输

Exactly once 　　 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的。

kafka默认保证At least once，并且允许通过设置Producer异步提交来实现At most once。而Exactly once要求与外部存储系统协作，幸运的是Kafka提供的offset可以非常直接非常容易得使用这种方式。

原文链接:https://www.cnblogs.com/lgg20/p/13071747.html
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