消息队列之kafka(核心架构)
1. Kafka的经典架构
Kafka是LinkedIn 用于日志处理的分布式消息队列，同时支持离线和在线日志处理。
Kafka 对消息保存时根据 Topic 进行归类。
发送消息者就是Producer，消息的发布描述为Producer
消息接受者就是 Consumer，消息的订阅描述为 Consumer
每个 Kafka 实例称为 Broker，将中间的存储阵列称作 Broker(代理)，Broker也是kafka集群的节点
2.架构的角色介绍
(1)broker
kafka集群包括一个或者多个服务器，这种服务器被称为brker。
broker也就是中间的存储队列的节点实例。我们将消息发布者称为：Produce，将消息的订阅者称为：Consumer，将中间的存储阵列称为broker。
(2)topic
每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被成为Tpoic。物理上不同的topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存与一个或者多个broker中。但用户只需要指定消费的topic，即生产或者消费数据的客户端不需要关心数据存储与何处。
kafka中发布订阅的对象就是topic。为每一个数据类型创建一个topic，把向topic发布消息的客户端称为producer，从topic订阅消息的客户端称为consumer，producer和consumer可以同时从多个topic读写数据。一个kafka集群由一个或者多个broker服务器组成。他负责持久化和备份具体的kafka消息。
topic就是数据的主题，是数据记录发布的地方，可以用来区分业务系统。kafka中的topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。
(3)partition
partition是物理的概念，每一个topic包含一个或者多个partition。
topic的分区策略（针对写数据的时候进行分区）：
- 轮询：顺序分发，仅针对于message没有key的时候。
- Hash分区：在message有key的情况下，（key.hash%分区个数）。如果在增加分区的时候，partition里面的message不会重新进行分配，随着数据的继续写入，这个新的分区才会参与load balance。
topic的分区逻辑存储方式：
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。分区中存放着数据本身和数据的index下标。在向partition写入数据的时候，是顺序写入的，每一个数据写入的时候都会有一个类似下标的东西（index），随着数据的写入而增长。partition也是集群负载均衡的基本单位。
总结：
- 一个topic的partition数量大于等于broker的数量，可以提高吞吐率。
- 同一个partition的Replica尽量分散到不同的机器上，高可用。
- kafka的分区数：(1|2|3 + 0.95) * broker数量
(4)Producer
负责主动发布消息到kakfa broker（push）
kafka消息的保存策略：每个 Topic 被分成多个 partition(区)。每条消息在 partition 中的位置称为 offset(偏移量)，类型为 long 型数字。消息即使被消费了，也不会被立即删除， 而是根据 broker 里的设置（基于时间存储或者基于大小），保存一定时间后再清除，比如 log 文件设置存储两天，则两天后， 不管消息是否被消费，都清除。
(5)Consumer
消息消费者，向kafkabroker读取消息的客户端。（pull）
消费消息的策略：(使用的是roundrabin算法)：如果有4个分区，现在有三个消费者线程，那么这个三个线程一人分一个分区消费，最后一个分区以轮询的方式，发送给第一个线程消费，如果此时又多加入一个线程，那么就会将第4个分区就分给新加入的线程消费，如果有一个线程退出，那么第三个和第四个分区也会以轮询的方式，发送给第一个线程和第二个线程消费。（kafka内部自动维护这个负载均衡）。
消费的原则：一个consumer对一个partition中的一条数据只需要消费一次，每一个consumer组维护一个下标文件，叫做offset，这个offset用于记录当前的consumer组消费数据的下标，每进行消费一条数据，当前的offset就会递增1（offset之前的数据，都表示已经消费过的数据）。
(6)Consumer group
一个consumer group 包含多个consumer，这个是预先在配置文件中配置好的。各个consumer可以组成一个租，partition中的每一个message只能被一个组中的一个consumer进行消费，其他的consumer不能消费同一个topic中同一个分区的数据，不同组的consumer可以消费同一个topic的同一个分区的数据。
广播和单播：
广播：所有的consumer每一个consumer划分一组
单播：所有的consumer划分一组（一组中只允许一个消费）
对于kafka消费的总结：
- 一个分区只能被一个消费者组中的一个成员消费
- 一个成员可以消费一个topic的多个分区
- 一个 Topic 中的每个 Partition 只会被一个"Consumer group"中的一个 Consumer 消费
- 一个成员还可以消费另外一个topic的分区
(7)segment
在kafka文件存储找中，同一个topic下有多个partition，每一个partition为一个目录，partition命名规则为：topic 名称+有序序号，第一个partition序号从0开始，序号最大值为partitions数量-1，partition物理上由多个segment组成，每一个segment存储着多个message信息（默认是：1G），而每一个message是由一个key-value和一个时间戳组成。
segment文件的生命周期由服务器配置参数决定：默认的是168个小时后删除。
segment由两大部分组成： index file 和 data file，这2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和".log"分别表示为 segment 索引文件、数据文件。
segment的命名规则：partion 全局的第一个 segment 从 0 开始，后续每个 segment 文件名为上一个 segment 文件最后一条消息的 offset 值。数值最大为 64 位 long 大小，19 位数字字符长度，没有数字用 0 填充。（每一个partition都是如此）
segment的index file： 索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。
segment的data file：
kafka读取数据的查找message的步骤：
以读取 offset=368776 的 message，需要通过下面 2 个步骤查找。
第一步：00000000000000000000.index，表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为 0，00000000000000368769.index 的消息量起始偏移量为 368770 = 368769 + 1，00000000000000737337.index 的起始偏移量为 737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推。以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据 offset 二分查找文件列表，就可以快速定 位到具体文件。当 offset=368776 时定位到 00000000000000368769.index 和对应 log 文件。
第二步：当 offset=368776 时，依次定位到 00000000000000368769.index 的元数据物理位置和 00000000000000368769.log 的物理偏移地址，然后再通过 00000000000000368769.log 顺序查找直到 offset=368776 为止。查找的时候是通过相对偏移量，在.index文件中有两列（序列，地址），其中序列是相对偏移量：序列=查找的message的偏移量-当前文件的起始偏移量 ，然后根据序列对应的地址，找到相应的位置上的数据message。
