1、概述
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
Kafka和消息系统比较类似
消息中间件：生产者和消费者
1.1 Kafka的特性:
- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
- 可扩展性：kafka集群支持热扩展
- 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
- 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
- 高并发：支持数千个客户端同时读写
1.2 Kafka的使用场景：
- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
- 流式处理：比如spark streaming和storm
- 事件源
2、Kafka架构及核心概念
Consumergroup：介绍了消费的几种模式？
①同一个组内只能消费一个partition，不能重复消费且只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，各个consumer（consumer 线程）可以组成一个组（Consumer group ），partition中的每个message只能被组（Consumer group ）中的一个consumer（consumer 线程）消费，如果一个message可以被多个consumer（consumer 线程）消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。原因？Kafka不支持一个partition中的message由两个或两个以上的同一个consumer group下的consumer thread来处理，除非再启动一个新的consumer group。所以如果想同时对一个topic做消费的话，启动多个consumer group就可以了，
②多个组消费时，要注意的是，这里的多个consumer的消费都必须是顺序读取partition里面的message，新启动的consumer默认从partition队列最头端最新的地方开始阻塞的读message。它不能像AMQ那样可以多个BET作为consumer去互斥的（for update悲观锁）并发处理message，这是因为多个BET去消费一个Queue中的数据的时候，由于要保证不能多个线程拿同一条message，所以就需要行级别悲观所（for update）,这就导致了consume的性能下降，吞吐量不够。而kafka为了保证吞吐量，只允许同一个consumer group下的一个consumer线程去访问一个partition。
③怎么提高消费的效率，如果觉得效率不高的时候，一、可以加partition的数量来横向扩展，那么再加新的consumer thread去消费。二、如果想多个不同的业务都需要这个topic的数据，起多个consumer group就好了，大家都是顺序的读取message，offsite的值互不影响。这样没有锁竞争，充分发挥了横向的扩展性，吞吐量极高。这也就形成了分布式消费的概念。
④无论是如何消费，一个组必须且一定会消费完全部的partition，当启动一个consumer group去消费一个topic的时候，无论topic里面有多个少个partition，无论我们consumer group里面配置了多少个consumer thread，这个consumer group下面的所有consumer thread一定会消费全部的partition；即便这个consumer group下只有一个consumer thread，那么这个consumer thread也会去消费所有的partition。
★因此，最优的设计就是，consumer group下的consumer thread的数量等于partition数量，这样效率是最高的。
一个consumer group下，无论有多少个consumer，这个consumer group一定回去把这个topic下所有的partition都消费了。当consumer group里面的consumer数量小于这个topic下的partition数量的时候，如下图groupA,groupB，就会出现一个conusmer thread消费多个partition的情况，总之是这个topic下的partition都会被消费。如果consumer group里面的consumer数量等于这个topic下的partition数量的时候，如下图groupC，此时效率是最高的，每个partition都有一个consumer thread去消费。当consumer group里面的consumer数量大于这个topic下的partition数量的时候，如下图GroupD，就会有一个consumer thread空闲。因此，我们在设定consumer group的时候，只需要指明里面有几个consumer数量即可，无需指定对应的消费partition序号，consumer会自动进行rebalance。
多个Consumer Group下的consumer可以消费同一条message，但是这种消费也是以o（1）的方式顺序的读取message去消费,，所以一定会重复消费这批message的，不能向AMQ那样多个BET作为consumer消费（对message加锁，消费的时候不能重复消费message）
- Consumer Rebalance的触发条件：
（1）Consumer增加或删除会触发 Consumer Group的Rebalance（2）Broker的增加或者减少都会触发 Consumer Rebalance
- Consumer：
消费者怎么接着上次读： Consumer处理partition里面的message的时候是o（1）顺序读取的。所以必须维护着上一次读到哪里的offsite信息。high level API,offset存于Zookeeper中，low level API的offset由自己维护。一般来说都是使用high level api的。Consumer的delivery gurarantee，默认是读完message先commmit再处理message，autocommit默认是true，这时候先commit就会更新offsite+1，一旦处理失败，offsite已经+1，这个时候就会丢message；也可以配置成读完消息处理再commit，这种情况下consumer端的响应就会比较慢的，需要等处理完才行。
一般情况下，一定是一个consumer group处理一个topic的message。Best Practice是这个consumer group里面consumer的数量等于topic里面partition的数量，这样效率是最高的，一个consumer thread处理一个partition。如果这个consumer group里面consumer的数量小于topic里面partition的数量，就会有consumer thread同时处理多个partition（这个是kafka自动的机制，我们不用指定），但是总之这个topic里面的所有partition都会被处理到的。。如果这个consumer group里面consumer的数量大于topic里面partition的数量，多出的consumer thread就会闲着啥也不干，剩下的是一个consumer thread处理一个partition，这就造成了资源的浪费，因为一个partition不可能被两个consumer thread去处理。所以我们线上的分布式多个service服务，每个service里面的kafka consumer数量都小于对应的topic的partition数量，但是所有服务的consumer数量只和等于partition的数量，这是因为分布式service服务的所有consumer都来自一个consumer group，如果来自不同的consumer group就会处理重复的message了（同一个consumer group下的consumer不能处理同一个partition，不同的consumer group可以处理同一个topic，那么都是顺序处理message，一定会处理重复的。一般这种情况都是两个不同的业务逻辑，才会启动两个consumer group来处理一个topic）。
综上所述的结论：最优的措施是，一个topic的partition的数量要等于consumer的数量
如果producer的流量增大，当前的topic的parition数量=consumer数量，这时候的应对方式就是很想扩展：增加topic下的partition，同时增加这个consumer group下的consumer。
- Delivery Mode :生产模式
Kafka producer 发送message不用维护message的offsite信息，因为这个时候，offsite就相当于一个自增id，producer就尽管发送message就好了。而且Kafka与AMQ不同，AMQ大都用在处理业务逻辑上，而Kafka大都是日志，所以Kafka的producer一般都是大批量的batch发送message，向这个topic一次性发送一大批message，load balance到一个partition上，一起插进去，offsite作为自增id自己增加就好。但是Consumer端是需要维护这个partition当前消费到哪个message的offsite信息的。（Kafka管理界面上只能显示high level api的consumer部分，因为low level api的partition offsite信息是程序自己维护，kafka是不知道的，无法在管理界面上展示 ）当使用high level api的时候，先拿message处理，再定时自动commit offsite+1（也可以改成手动）, 并且kakfa处理message是没有锁操作的。因此如果处理message失败，此时还没有commit offsite+1，当consumer thread重启后会重复消费这个message。但是作为高吞吐量高并发的实时处理系统，at least once的情况下，至少一次会被处理到，是可以容忍的。如果无法容忍，就得使用low level api来自己程序维护这个offsite信息，那么想什么时候commit offsite+1就自己搞定了。
- Topic & Partition：
Topic相当于传统消息系统MQ中的一个队列queue，producer端发送的message必须指定是发送到哪个topic，但是不需要指定topic下的哪个partition，因为kafka会把收到的message进行load balance，均匀的分布在这个topic下的不同的partition上（ hash(message) % [broker数量] ）。物理上存储上，这个topic会分成一个或多个partition，每个partiton相当于是一个子queue。在物理结构上，每个partition对应一个物理的目录（文件夹），文件夹命名是[topicname]_[partition]_[序号]，一个topic可以有无数多的partition，根据业务需求和数据量来设置。在kafka配置文件中可随时更高num.partitions参数来配置更改topic的partition数量，在创建Topic时通过参数指定parittion数量。Topic创建之后通过Kafka提供的工具也可以修改partiton数量。
一般来说，（1）一个Topic的Partition数量大于等于Broker的数量，可以提高吞吐率。（2）同一个Partition的Replica尽量分散到不同的机器，高可用。
当add a new partition的时候，partition里面的message不会重新进行分配，原来的partition里面的message数据不会变，新加的这个partition刚开始是空的，随后进入这个topic的message就会重新参与所有partition的load balance
- Partition Replica：每个partition可以在其他的kafka broker节点上存副本，以便某个kafka broker节点宕机不会影响这个kafka集群。存replica副本的方式是按照kafka broker的顺序存。例如有5个kafka broker节点，某个topic有3个partition，每个partition存2个副本，那么partition1存broker1,broker2，partition2存broker2,broker3。。。以此类推（replica副本数目不能大于kafka broker节点的数目，否则报错。这里的replica数其实就是partition的副本总数，其中包括一个leader，其他的就是copy副本）。这样如果某个broker宕机，其实整个kafka内数据依然是完整的。但是，replica副本数越高，系统虽然越稳定，但是回来带资源和性能上的下降；replica副本少的话，也会造成系统丢数据的风险。
消息传递
（1）怎样传送消息：producer先把message发送到partition leader，再由leader发送给其他partition follower。（如果让producer发送给每个replica那就太慢了）
（2）在向Producer发送ACK前需要保证有多少个Replica已经收到该消息：根据ack配的个数而定
（3）怎样处理某个Replica不工作的情况：如果这个部工作的partition replica不在ack列表中，就是producer在发送消息到partition leader上，partition leader向partition follower发送message没有响应而已，这个不会影响整个系统，也不会有什么问题。如果这个不工作的partition replica在ack列表中的话，producer发送的message的时候会等待这个不工作的partition replca写message成功，但是会等到time out，然后返回失败因为某个ack列表中的partition replica没有响应，此时kafka会自动的把这个部工作的partition replica从ack列表中移除，以后的producer发送message的时候就不会有这个ack列表下的这个部工作的partition replica了。
（4）怎样处理Failed Replica恢复回来的情况：如果这个partition replica之前不在ack列表中，那么启动后重新受Zookeeper管理即可，之后producer发送message的时候，partition leader会继续发送message到这个partition follower上。如果这个partition replica之前在ack列表中，此时重启后，需要把这个partition replica再手动加到ack列表中。（ack列表是手动添加的，出现某个部工作的partition replica的时候自动从ack列表中移除的）
- Partition leader与follower：partition也有leader和follower之分。leader是主partition，producer写kafka的时候先写partition leader，再由partition leader push给其他的partition follower。partition leader与follower的信息受Zookeeper控制，一旦partition leader所在的broker节点宕机，zookeeper会冲其他的broker的partition follower上选择follower变为parition leader。
- Topic分配partition和partition replica的算法：（1）将Broker（size=n）和待分配的Partition排序。（2）将第i个Partition分配到第（i%n）个Broker上。（3）将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) % n）个Broker上
ack的三个等级- 消息投递可靠性
一个消息如何算投递成功，Kafka提供了三种模式：
- 第一种是啥都不管，发送出去就当作成功，这种情况当然不能保证消息成功投递到broker；
- 第二种是Master-Slave模型，只有当Master和所有Slave都接收到消息时，才算投递成功，这种模型提供了最高的投递可靠性，但是损伤了性能；
- 第三种模型，即只要Master确认收到消息就算投递成功；实际使用时，根据应用特性选择，绝大多数情况下都会中和可靠性和性能选择第三种模型
消息在broker上的可靠性，因为消息会持久化到磁盘上，所以如果正常stop一个broker，其上的数据不会丢失；但是如果不正常stop，可能会使存在页面缓存来不及写入磁盘的消息丢失，这可以通过配置flush页面缓存的周期、阈值缓解，但是同样会频繁的写磁盘会影响性能，又是一个选择题，根据实际情况配置。
消息消费的可靠性，Kafka提供的是“At least once”模型，因为消息的读取进度由offset提供，offset可以由消费者自己维护也可以维护在zookeeper里，但是当消息消费后consumer挂掉，offset没有即时写回，就有可能发生重复读的情况，这种情况同样可以通过调整commit offset周期、阈值缓解，甚至消费者自己把消费和commit offset做成一个事务解决，但是如果你的应用不在乎重复消费，那就干脆不要解决，以换取最大的性能。
- Partition ack：当ack=1，表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=-1[parition的数量]的时候，表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息。这里需要注意的是，如果ack=1的时候，一旦有个broker宕机导致partition的follower和leader切换，会导致丢数据。
- message状态：在Kafka中，消息的状态被保存在consumer中，broker不会关心哪个消息被消费了被谁消费了，只记录一个offset值（指向partition中下一个要被消费的消息位置），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次。
- message持久化：Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持o(1)极高的效率。我们众所周知IO读取是非常耗资源的性能也是最慢的，这就是为了数据库的瓶颈经常在IO上，需要换SSD硬盘的原因。但是Kafka作为吞吐量极高的MQ，却可以非常高效的message持久化到文件。这是因为Kafka是顺序写入o（1）的时间复杂度，速度非常快。也是高吞吐量的原因。由于message的写入持久化是顺序写入的，因此message在被消费的时候也是按顺序被消费的，保证partition的message是顺序消费的。一般的机器,单机每秒100k条数据。
- message有效期：Kafka会长久保留其中的消息，以便consumer可以多次消费，当然其中很多细节是可配置的。
- Produer : Producer向Topic发送message，不需要指定partition，直接发送就好了。kafka通过partition ack来控制是否发送成功并把信息返回给producer，producer可以有任意多的thread，这些kafka服务器端是不care的。Producer端的delivery guarantee默认是At least once的。也可以设置Producer异步发送实现At most once。Producer可以用主键幂等性实现Exactly once
- Kafka高吞吐量： Kafka的高吞吐量体现在读写上，分布式并发的读和写都非常快，写的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序写入。读的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序读取， 对topic进行partition分区，consume group中的consume线程可以以很高能性能进行顺序读。
- Kafka delivery guarantee(message传送保证)：（1）At most once消息可能会丢，绝对不会重复传输；（2）At least once 消息绝对不会丢，但是可能会重复传输；（3）Exactly once每条信息肯定会被传输一次且仅传输一次，这是用户想要的。
- 批量发送：Kafka支持以消息集合为单位进行批量发送，以提高push效率。
- push-and-pull : Kafka中的Producer和consumer采用的是push-and-pull模式，即Producer只管向broker push消息，consumer只管从broker pull消息，两者对消息的生产和消费是异步的。
- Kafka集群中broker之间的关系：不是主从关系，各个broker在集群中地位一样，我们可以随意的增加或删除任何一个broker节点。
- 负载均衡方面： Kafka提供了一个 metadata API来管理broker之间的负载（对Kafka0.8.x而言，对于0.7.x主要靠zookeeper来实现负载均衡）。
- 同步异步：Producer采用异步push方式，极大提高Kafka系统的吞吐率（可以通过参数控制是采用同步还是异步方式）。
- 分区机制partition：Kafka的broker端支持消息分区partition，Producer可以决定把消息发到哪个partition，在一个partition 中message的顺序就是Producer发送消息的顺序，一个topic中可以有多个partition，具体partition的数量是可配置的。partition的概念使得kafka作为MQ可以横向扩展，吞吐量巨大。partition可以设置replica副本，replica副本存在不同的kafka broker节点上，第一个partition是leader,其他的是follower，message先写到partition leader上，再由partition leader push到parition follower上。所以说kafka可以水平扩展，也就是扩展partition。
- 离线数据装载：Kafka由于对可拓展的数据持久化的支持，它也非常适合向Hadoop或者数据仓库中进行数据装载。
- 实时数据与离线数据：kafka既支持离线数据也支持实时数据，因为kafka的message持久化到文件，并可以设置有效期，因此可以把kafka作为一个高效的存储来使用，可以作为离线数据供后面的分析。当然作为分布式实时消息系统，大多数情况下还是用于实时的数据处理的，但是当cosumer消费能力下降的时候可以通过message的持久化在淤积数据在kafka。
- 插件支持：现在不少活跃的社区已经开发出不少插件来拓展Kafka的功能，如用来配合Storm、Hadoop、flume相关的插件。
- 解耦: 相当于一个MQ，使得Producer和Consumer之间异步的操作，系统之间解耦
- 冗余: replica有多个副本，保证一个broker node宕机后不会影响整个服务
- 扩展性: broker节点可以水平扩展，partition也可以水平增加，partition replica也可以水平增加
- 峰值: 在访问量剧增的情况下，kafka水平扩展, 应用仍然需要继续发挥作用
- 可恢复性: 系统的一部分组件失效时，由于有partition的replica副本，不会影响到整个系统。
- 顺序保证性：由于kafka的producer的写message与consumer去读message都是顺序的读写，保证了高效的性能。
- 缓冲：由于producer那面可能业务很简单，而后端consumer业务会很复杂并有数据库的操作，因此肯定是producer会比consumer处理速度快，如果没有kafka，producer直接调用consumer，那么就会造成整个系统的处理速度慢，加一层kafka作为MQ，可以起到缓冲的作用。
- 异步通信：作为MQ，Producer与Consumer异步通信
3、Kafka部署及使用
单节点单Broker部署及使用 : 修改配置文件及修改参数
常用命令：
单节点多Broker部署及使用
4、Kafka API编程
5、Kafka实战
输出日志到Kafka
avro-memory-kafka.conf
avro-memory-kafka.sources = avro-source
avro-memory-kafka.sinks = kafka-sink
avro-memory-kafka.channels = memory-channel
avro-memory-kafka.sources.avro-source.type = avro
avro-memory-kafka.sources.avro-source.bind = localhost
avro-memory-kafka.sources.avro-source.port = 44444
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
avro-memory-kafka.channels.memory-channel.type = memory
avro-memory-kafka.sources.avro-source.channels = memory-channel
avro-memory-kafka.sinks.kafka-sink.channel = memory-channel执行Kafka常用的命令：
nohup kafka-server-start.sh ../config/server.properties > /dev/null 2>&1 &
创建主题
kafka-topics.sh --create --zookeeper s200:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
生成者：
kafka-console-producer.sh --broker-list s200:9092 --topic test
消费者：
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server s200:9092 --topic kafka_streaming_topic --from-beginning s200:2181开发中使用的版本选择：
Scala 2.11.8 org.scala-lang
kafka 0.9.00 org.apache.kafka kafka_2.11
