Kafka史上最详细原理总结下

5.1 Producers

Producers直接发送消息到broker上的leader partition，不需要经过任何中介或其他路由转发。为了实现这个特性，kafka集群中的每个broker都可以响应producer的请求，并返回topic的一些元信息，这些元信息包括哪些机器是存活的，topic的leader partition都在哪，现阶段哪些leader partition是可以直接被访问的。

Producer客户端自己控制着消息被推送到哪些partition。实现的方式可以是随机分配、实现一类随机负载均衡算法，或者指定一些分区算法。Kafka提供了接口供用户实现自定义的partition，用户可以为每个消息指定一个partitionKey，通过这个key来实现一些hash分区算法。比如，把userid作为partitionkey的话，相同userid的消息将会被推送到同一个partition。

以Batch的方式推送数据可以极大的提高处理效率，kafka Producer 可以将消息在内存中累计到一定数量后作为一个batch发送请求。Batch的数量大小可以通过Producer的参数控制，参数值可以设置为累计的消息的数量（如500条）、累计的时间间隔（如100ms）或者累计的数据大小(64KB)。通过增加batch的大小，可以减少网络请求和磁盘IO的次数，当然具体参数设置需要在效率和时效性方面做一个权衡。

Producers可以异步的并行的向kafka发送消息，但是通常producer在发送完消息之后会得到一个future响应，返回的是offset值或者发送过程中遇到的错误。这其中有个非常重要的参数“acks”,这个参数决定了producer要求leader partition 收到确认的副本个数，如果acks设置数量为0，表示producer不会等待broker的响应，所以，producer无法知道消息是否发送成功，这样有可能会导致数据丢失，但同时，acks值为0会得到最大的系统吞吐量。

若acks设置为1，表示producer会在leader partition收到消息时得到broker的一个确认，这样会有更好的可靠性，因为客户端会等待直到broker确认收到消息。若设置为-1，producer会在所有备份的partition收到消息时得到broker的确认，这个设置可以得到最高的可靠性保证。

Kafka 消息有一个定长的header和变长的字节数组组成。因为kafka消息支持字节数组，也就使得kafka可以支持任何用户自定义的序列号格式或者其它已有的格式如Apache Avro、protobuf等。Kafka没有限定单个消息的大小，但我们推荐消息大小不要超过1MB,通常一般消息大小都在1~10kB之前。

发布消息时，kafka client先构造一条消息，将消息加入到消息集set中（kafka支持批量发布，可以往消息集合中添加多条消息，一次行发布），send消息时，producer client需指定消息所属的topic。

5.2 Consumers

Kafka提供了两套consumer api，分为high-level api和sample-api。Sample-api 是一个底层的API，它维持了一个和单一broker的连接，并且这个API是完全无状态的，每次请求都需要指定offset值，因此，这套API也是最灵活的。

在kafka中，当前读到哪条消息的offset值是由consumer来维护的，因此，consumer可以自己决定如何读取kafka中的数据。比如，consumer可以通过重设offset值来重新消费已消费过的数据。不管有没有被消费，kafka会保存数据一段时间，这个时间周期是可配置的，只有到了过期时间，kafka才会删除这些数据。（这一点与AMQ不一样，AMQ的message一般来说都是持久化到mysql中的，消费完的message会被delete掉）

High-level API封装了对集群中一系列broker的访问，可以透明的消费一个topic。它自己维持了已消费消息的状态，即每次消费的都是下一个消息。

High-level API还支持以组的形式消费topic，如果consumers有同一个组名，那么kafka就相当于一个队列消息服务，而各个consumer均衡的消费相应partition中的数据。若consumers有不同的组名，那么此时kafka就相当与一个广播服务，会把topic中的所有消息广播到每个consumer。

High level api和Low level api是针对consumer而言的，和producer无关。

High level api是consumer读的partition的offsite是存在zookeeper上。High level api 会启动另外一个线程去每隔一段时间，offsite自动同步到zookeeper上。换句话说，如果使用了High level api， 每个message只能被读一次，一旦读了这条message之后，无论我consumer的处理是否ok。High level api的另外一个线程会自动的把offiste+1同步到zookeeper上。如果consumer读取数据出了问题，offsite也会在zookeeper上同步。因此，如果consumer处理失败了，会继续执行下一条。这往往是不对的行为。因此，Best Practice是一旦consumer处理失败，直接让整个conusmer group抛Exception终止，但是最后读的这一条数据是丢失了，因为在zookeeper里面的offsite已经+1了。等再次启动conusmer group的时候，已经从下一条开始读取处理了。

Low level api是consumer读的partition的offsite在consumer自己的程序中维护。不会同步到zookeeper上。但是为了kafka manager能够方便的监控，一般也会手动的同步到zookeeper上。这样的好处是一旦读取某个message的consumer失败了，这条message的offsite我们自己维护，我们不会+1。下次再启动的时候，还会从这个offsite开始读。这样可以做到exactly once对于数据的准确性有保证。

对于Consumer group：

1. 允许consumer group（包含多个consumer，如一个集群同时消费）对一个topic进行消费，不同的consumer group之间独立消费。

2. 为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销，指定partition为最小的并行消费单位，即一个group内的consumer只能消费不同的partition。

Consumer与Partition的关系：

• 如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，所以consumer数不要大于partition数

• 如果consumer比partition少，一个consumer会对应于多个partitions，这里主要合理分配consumer数和partition数，否则会导致partition里面的数据被取的不均匀

• 如果consumer从多个partition读到数据，不保证数据间的顺序性，kafka只保证在一个partition上数据是有序的，但多个partition，根据你读的顺序会有不同

• 增减consumer，broker，partition会导致rebalance，所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化

• High-level接口中获取不到数据的时候是会block的

负载低的情况下可以每个线程消费多个partition。但负载高的情况下，Consumer 线程数最好和Partition数量保持一致。如果还是消费不过来，应该再开 Consumer 进程，进程内线程数同样和分区数一致。

消费消息时，kafka client需指定topic以及partition number（每个partition对应一个逻辑日志流，如topic代表某个产品线，partition代表产品线的日志按天切分的结果），consumer client订阅后，就可迭代读取消息，如果没有消息，consumer client会阻塞直到有新的消息发布。consumer可以累积确认接收到的消息，当其确认了某个offset的消息，意味着之前的消息也都已成功接收到，此时broker会更新zookeeper上地offset registry。