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目录
1、kafka定义
2、消息队列
2.1、产品选择
2.2、应用场景
2.3、消息队列的两种模式
3、kafka架构
4、kafka生产者
4.1、kafka生产者原理
4.2、kafka生产者异步发送
4.3、同步发送
4.4、分区
4.4.1、kafka分区好处
4.4.2、分区策略
4.4.3、自定义分区
4.5、生成吞吐量
4.6、数据可靠性
4.7、数据重复分析
4.7.1、幂等性
4.7.2、事务原理
4.8、数据有序
4.9、数据乱序
5、kafka-broker
5.1、zk存储
5.2、broker-工作原理
5.3、节点服役和退役
5.4、kafka-副本
5.5、Leader选举
5.6、Follower故障
5.7、Leader故障
5.8、分区副本分配
5.9、Leader Partition自动平衡
5.10、文件存储机制
5.10.1、Log文件和Index文件详解
5.11、文件清除策略
5.12、高效读写数据
6、kafka消费者
6.1、kafka消费方式
6.2、kafka消费者总体工作流程
6.3、消费者组
6.3.1、消费者组初始化流程
6.3.2、消费者组详细消费流程
6.4、kafka分区分配策略
6.4.1、Range
6.4.2、RoundRobin
6.4.3、Sticky
6.5、offset
6.5.1、自动提交offset
6.5.2、手动提交offset
6.5.3、指定offset消费
6.6、指定时间消费
6.7、漏消费与重复消费
6.8、消费者事务
6.9、数据积压
1、kafka定义
传统定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发生给特定的订阅者。而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。
新定义：kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务。
2、消息队列
2.1、产品选择
目前企业中比较常见的消息队列产品主要有kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RoketMQ等
| ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | kafka | Pulsar | |
| 单机吞吐量 | 较低(万级) | 一般（万级） | 高（十万级） | 高（十万级） | 高（十万级） |
| 开发语言 | Java | Erlang | Java | Java/Scala | Java |
| 维护者 | Apache | Spring | Apache（Alibaba） | Apache（Confluent） | Apache（StreamNative） |
| Star数量 | 2.1K | 10.4K | 18.8K | 24.3K | 12.4K |
| Contributor | 126 | 246 | 438 | 991 | 600 |
| 社区活跃度 | 低 | 高 | 较高 | 高 | 高 |
| 消费模式 | P2P、Pub-Sub | direct、topic、Headers、fanout | 基于Topic和MessageTag的的Pub-Sub | 基于Topic的Pub-Sub | 基于Topic的Pub-Sub，支持独占（exclusive）、共享（shared）、灾备（failover）、key共享（key_shared）4种模式 |
| 持久化 | 支持（小） | 支持（小） | 支持（大） | 支持（大） | 支持（大） |
| 顺序消息 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 性能稳定性 | 好 | 好 | 一般 | 较差 | 一般 |
| 集群支持 | 主备模式 | 复制模式 | 主备模式 | Leader-Slave每台既是master也是slave，集群可扩展性强 | 集群模式，broker无状态，易迁移，支持跨数据中心 |
| 管理界面 | 一般 | 较好 | 一般 | 无 | 无 |
| 计算和存储分离 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| AMQP支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 不完全支持 | 不完全支持 |
2.2、应用场景
传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。
（1）缓存/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
（2）解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只确保他们遵循同样的接口约束
（3） 异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。
2.3、消息队列的两种模式
（1）点对点
- 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
（2）发布/订阅模式
- 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
- 消费者消费数据之后，不删除数据
- 每个消费者相互独立、都可以消费到数据
思考：那么什么时候删呢？
3、kafka架构
1、为方便扩展，并提高吞吐量，一个topic分为多个partition
2、配合分区的设计，提出消费者组的概念，组内每个消费者并行消费，一个分区partition只能由一个消费者来消费。
3、为了提高可用性，为每个partition增加若干副本，类型NameNode HA。分区挂掉之后follow可以成为leader。
4、ZK中记录谁是leader，kafka2.8以后也可以不配置不采用ZK。
4、kafka生产者
4.1、kafka生产者原理
（1）主线程：kafka producer生产者send(ProduceRecord)、可选的拦截器Interceptor、序列化器、分区器。
创建多个分配，都是在内存里面完成的，（RecordAccumulator）总大小默认32M，（ProducerBatch）一批次16k。
（2）sender线程：NetWorkClient 汽车、各个请求。以每个broker为key，把数据放到一个队列里面，发送给broker应答，每个队列最多缓存5个请求。selector：高速公路，链路。
什么时候拉数据发生？
- batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发生数据。默认16k
- linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size,sender等待linger.ms设置的时间到了之后就会发送数据。单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。
（3）kafka集群：分为多个broker、拥有备份的能力，收到数据之后，发送acks应答。
- 0：生产者发送过来的数据，不需要等待数据落盘应答；
- 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答；
- -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。
什么是ISR？
- AR（Assigned Repllicas）：一个partition的所有副本（就是replica，不区分leader或follower）
- ISR（In-Sync Replicas）能够和 leader 保持同步的 follower + leader本身 组成的集合。
- OSR（Out-Sync Relipcas）不能和 leader 保持同步的 follower 集合
- 公式：AR = ISR + OSR
应答机制-成功：清理掉每个分区的数据。
应答机制-失败：默认是一直重试，可以修改retries重试次数。
4.2、kafka生产者异步发送
异步发送：外部的数据发送到队列里面的，kafka回调异步发送。
