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1、Kafka深度分析架构kafka是显式分布式架构，producer、broker（Kafka）和consumer都可以有多个。Kafka的运行依赖于ZooKeeper，Producer推送消息给kafka，Consumer从kafka拉消息。kafka关键技术点（1） zero-copy在Kafka上，有两个原因可能导致低效：1）太多的网络请求2）过多的字节拷贝。为了提高效率，Kafka把message分成一组一组的，每次请求会把一组message发给相应的consumer。此外，为了减少字节拷贝，采用了sendfile系统调用。为了理解sendfil
2、e原理，先说一下传统的利用socket发送文件要进行拷贝：Sendfile系统调用：（2） Exactlyoncemessagetransfer怎样记录每个consumer处理的信息的状态？在Kafka中仅保存了每个consumer已经处理数据的offset。这样有两个好处：1）保存的数据量少2）当consumer出错时，重新启动consumer处理数据时，只需从最近的offset开始处理数据即可。（3）Push/pullProducer向Kafka（push）推数据，consumer从kafka拉（pull）数据。（4）负载均衡和容错Producer
3、和broker之间没有负载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。所有broker和consumer都会在zookeeper中进行注册，且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他的broker和consumer都会得到通知。kafka术语TopicTopic,是KAFKA对消息分类的依据;一条消息,必须有一个与之对应的Topic;比如现在又两个Topic,分别是TopicA和TopicB,Producer向TopicA发送一个消息messageA,然
4、后向TopicB发送一个消息messaeB;那么,订阅TopicA的Consumer就会收到消息messageA,订阅TopicB的Consumer就会收到消息messaeB;(每个Consumer可以同时订阅多个Topic,也即是说,同时订阅TopicA和TopicB的Consumer可以收到messageA和messaeB)。同一个Groupid的consumers在同一个Topic的同一条消息只能被一个consumer消费，实现了点对点模式，不同Groupid的Consumers在同一个Topic上的同一条消息可以同时消费到，则实现了发布订阅模式
5、。通过Consumer的Groupid实现了JMS的消息模式MessageMessage就是消息,是KAfKA操作的对象,消息是按照Topic存储的;KAFKA中按照一定的期限保存着所有发布过的Message,不管这些Message是否被消费过;例如这些Message的保存期限被这只为两天,那么一条Message从发布开始的两天时间内是可用的,超过保存期限的消息会被清空以释放存储空间。消息都是以字节数组进行网络传递。Partition每一个Topic可以有多个Partition,这样做是为了提高KAFKA系统的并发能力，每个Partition中按照消息
6、发送的顺序保存着Producer发来的消息,每个消息用ID标识,代表这个消息在改Partition中的偏移量,这样,知道了ID,就可以方便的定位一个消息了;每个新提交过来的消息,被追加到Partition的尾部;如果一个Partition被写满了,就不再追加;(注意,KAFKA不保证不同Partition之间的消息有序保存)LeaderPartition中负责消息读写的节点;Leader是从Partition的节点中随机选取的。每个Partition都会在集中的其中一台服务器存在Leader。一个Topic如果有多个Partition，则会有多个Lea
7、der。ReplicationFactor一个Partition中复制数据的所有节点,包括已经挂了的;数量不会超过集群中broker的数量isrReplicationFactor的子集,存活的且和Leader保持同步的节点;Consumer Group传统的消息系统提供两种使用方式:队列和发布-订阅;队列：是一个池中有若干个Consumer,一条消息发出来以后,被其中的一个Consumer消费;发布-订阅：是一个消息被广播出去,之后被所有订阅该主题的Consumer消费;KAFKA提供的使用方式可以达到以上两种方式的效果:Consumer Group;
8、每一个Consumer用Consumer Group Name标识自己,当一条消息产生后,改消
