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1、个人收集整理仅供参考学习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.Kafka49/49个人收集整理仅供参考学习地运行依赖于ZooKeeper，Producer推送消息给kafka，Consumer从kafka拉消息.b5E2RGbCAPkafka关键技术点（1） zero-copy在Kafka上，有两个原因可能导致低效：1）太多地网络请求2）过多地字节拷贝.为了提高效率，Kafka把message分成一组一组地，每次请求会把一组message发给相应地
2、consumer.此外，为了减少字节拷贝，采用了sendfile系统调用.为了理解sendfile原理，先说一下传统地利用socket发送文件要进行拷贝：p1EanqFDPwSendfile系统调用：（2） Exactlyoncemessagetransfer怎样记录每个consumer处理地信息地状态？在Kafka中仅保存了每个consumer49/49个人收集整理仅供参考学习已经处理数据地offset.这样有两个好处：1）保存地数据量少2）当consumer出错时，重新启动consumer处理数据时，只需从最近地offset开始处
3、理数据即可.DXDiTa9E3d（3）Push/pullProducer向Kafka（push）推数据，consumer从kafka拉（pull）数据.RTCrpUDGiT（4）负载均衡和容错Producer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会保存他们地一些元数据信息.如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他地broker和consumer都会得到通知.5P
4、CzVD7HxAkafka术语TopicTopic,是KAFKA对消息分类地依据;一条消息,必须有一个与之对应地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,然后向TopicB发送一个消息messaeB;那么,订阅TopicA地Consumer就会收到消息messageA,订阅TopicB地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地Consumer可以收
5、到messageA和messaeB).jLBHrnAILg同一个Groupid地consumers在同一个Topic地同一条消息只能被一个consumer消费，实现了点对点模式，不同Groupid地Consumers在同一个Topic上地同一条消息可以同时消费到，则实现了发布订阅模式.通过Consumer地Groupid实现了JMS地消息模式xHAQX74J0XMessageMessage就是消息,是KAfKA操作地对象,消息是按照Topic存储地;KAFKA中按照一定地期限保存着所有发布过地Message,不管这些Message是否
6、被消费过;例如这些Message地保存期限被这只为两天,那么一条Message从发布开始地两天时间内是可用地,超过保存期限地消息会被清空以释放存储空间.LDAYtRyKfE49/49个人收集整理仅供参考学习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系统地并发能力，每个Partition中按照消息发送地顺序保存着Producer发来地消息,每个消息用ID标识,代表这个消息在改Partition中地偏移量,这样,知道了ID,就可以方便地定位一个消息了;每个新提
7、交过来地消息,被追加到Partition地尾部;如果一个Partition被写满了,就不再追加;(注意,KAFKA不保证不同Partition之间地消息有序保存)Zzz6ZB2LtkLeaderPartition中负责消息读写地节点;Leader是从Partition地节点中随机选取地.每个Partition都会在集中地其中一台服务器存在Leader.一个Topic如果有多个Partition，则会有多个Leader.dvzfvkwMI1ReplicationFactor一个Partition中复制数据地所有节点,包括已经挂了地;数量
8、不会超过集群中broker地数量isrReplicationFactor地子集,存活地且和Leader保持同步地节点;Consumer Group传统地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
