消息队列学习01：Kafka基础和原理
写在前面，本文的主要内容参考：https://www.cnblogs.com/sujing/p/10960832.html；并在此基础上加上了自己i的理解，
消息队列
优势
1-解耦。
A系统需要发送个请求给B系统处理,由于B系统需要查询更新数据库花费时间较长,以至于A系统要等待B系统处理完毕后再发送下个请求,造成A系统资源浪费.使用消息队列后,A系统生产完消息后直接丢进消息消息队列,就完成一次请求,继续处理下个请求。
个人项目应用：跨境电商项目，需要将订单信息通过加密服务器B推送给该海关，原来的方式是加密服务器B轮询请求订单服务器A(需要A开放相关接口)，新方法：订单系统产生订单后，直接将订单信息发布到消息队列，由服务器B订阅消息即可；避免了轮询造成的偶uu和和资源浪费。
2-异步。
A系统发送个数据到BCD三个系统，接口调用发送，那如果E系统也要这个数据呢？那如果C系统现在不需要了呢？现在A系统又要发送第二种数据了呢？A系统负责人濒临崩溃中。。。再来点更加崩溃的事儿，A系统要时时刻刻考虑BCDE四个系统如果挂了咋办？我要不要重发？我要不要把消息存起来？使用消息队列就能解决这个问题,A系统只负责生产数据,不需要考虑消息被哪个系统来消费.
3-削峰。
A系统调用B系统处理数据,每天0点到11点，A系统风平浪静，每秒并发请求数量就100个。结果每次一到11点~1点，每秒并发请求数量突然会暴增到1万条。但是B系统最大的处理能力就只能是每秒钟处理1000个请求啊。。。尴尬了，系统会崩掉。。。引入消息队列,把请求数据先存入消息中间件系统中,消费系统慢慢拉取消费.
个人项目应用：电商项目，秒杀是并发比较高，当用户下完订单后，只做最简单的数据校验和库存判断，没问题后直接返回前端请求成功。后续的佣金、库存等相关业务直接打包发布到消息队列。避免了前端长时间等待响应。
通信的模式
1-点对点模式
如上图所示，点对点模式通常是基于拉取或者轮询的消息传送模型，这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个消费者进行处理。生产者将消息放入消息队列后，由消费者主动的去拉取消息进行消费。点对点模型的的优点是消费者拉取消息的频率可以由自己控制。但是消息队列是否有消息需要消费，在消费者端无法感知，所以在消费者端需要额外的线程去监控。
2-发布订阅模式
如上图所示，发布订阅模式是一个基于消息送的消息传送模型，该模型可以有多种不同的订阅者。生产者将消息放入消息队列后，队列会将消息推送给订阅过该类消息的消费者（类似微信公众号）。由于是消费者被动接收推送，所以无需感知消息队列是否有待消费的消息！但是consumer1、consumer2、consumer3由于机器性能不一样，所以处理消息的能力也会不一样，但消息队列却无法感知消费者消费的速度！所以推送的速度成了发布订阅模模式的一个问题！假设三个消费者处理速度分别是8M/s、5M/s、2M/s，如果队列推送的速度为5M/s，则consumer3无法承受！如果队列推送的速度为2M/s，则consumer1、consumer2会出现资源的极大浪费！
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力………
基础架构及术语
相关概念
Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。
kafka cluster：
Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……
Topic：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。
Partition：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的，partition的表现形式就是一个一个的文件夹
Replication:每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。
Message：每一条发送的消息主体。
Consumer：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。
Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在kafka的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量！
Zookeeper：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。
工作流程分析
发送数据
我们看上面的架构图中，producer就是生产者，是数据的入口。注意看图中的红色箭头，Producer在写入数据的时候永远的找leader，不会直接将数据写入follower！那leader怎么找呢？写入的流程又是什么样的呢？我们看下图：
发送的流程就在图中已经说明了，就不单独在文字列出来了！需要注意的一点是，消息写入leader后，follower是主动的去leader进行同步的！producer采用push模式将数据发布到broker，每条消息追加到分区中，顺序写入磁盘，所以保证同一分区内的数据是有序的！写入示意图如下：
上面说到数据会写入到不同的分区，那kafka为什么要做分区呢？相信大家应该也能猜到，分区的主要目的是：
1、 方便扩展。因为一个topic可以有多个partition，所以我们可以通过扩展机器去轻松的应对日益增长的数据量。
2、 提高并发。以partition为读写单位，可以多个消费者同时消费数据，提高了消息的处理效率。
熟悉负载均衡的朋友应该知道，当我们向某个服务器发送请求的时候，服务端可能会对请求做一个负载，将流量分发到不同的服务器，那在kafka中，如果某个topic有多个partition，producer又怎么知道该将数据发往哪个partition呢？kafka中有几个原则：
1、 partition在写入的时候可以指定需要写入的partition，如果有指定，则写入对应的partition。
2、 如果没有指定partition，但是设置了数据的key，则会根据key的值hash出一个partition。
3、 如果既没指定partition，又没有设置key，则会轮询选出一个partition。
保证消息不丢失是一个消息队列中间件的基本保证，那producer在向kafka写入消息的时候，怎么保证消息不丢失呢？其实上面的写入流程图中有描述出来，那就是通过ACK应答机制！在生产者向队列写入数据的时候可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为0、1、all。
0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。
1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。
all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。
最后要注意的是，如果往不存在的topic写数据，能不能写入成功呢？kafka会自动创建topic，分区和副本的数量根据默认配置都是1
保存数据
Producer将数据写入kafka后，集群就需要对数据进行保存了！kafka将数据保存在磁盘，可能在我们的一般的认知里，写入磁盘是比较耗时的操作，不适合这种高并发的组件。Kafka初始会单独开辟一块磁盘空间，顺序写入数据（效率比随机写入高）。
Partition 结构
前面说过了每个topic都可以分为一个或多个partition，如果你觉得topic比较抽象，那partition就是比较具体的东西了！Partition在服务器上的表现形式就是一个一个的文件夹，每个partition的文件夹下面会有多组segment文件，每组segment文件又包含.index文件、.log文件、.timeindex文件（早期版本中没有）三个文件， log文件就实际是存储message的地方，而index和timeindex文件为索引文件，用于检索消息
如上图，这个partition有三组segment文件，每个log文件的大小是一样的，但是存储的message数量是不一定相等的（每条的message大小不一致）。文件的命名是以该segment最小offset来命名的，如000.index存储offset为0~368795的消息，kafka就是利用分段+索引的方式来解决查找效率的问题。
Message结构
上面说到log文件就实际是存储message的地方，我们在producer往kafka写入的也是一条一条的message，那存储在log中的message是什么样子的呢？消息主要包含消息体、消息大小、offset、压缩类型……等等！我们重点需要知道的是下面三个：
1、 offset：offset是一个占8byte的有序id号，它可以唯一确定每条消息在parition内的位置！
2、 消息大小：消息大小占用4byte，用于描述消息的大小
3、 消息体：消息体存放的是实际的消息数据（被压缩过），占用的空间根据具体的消息而不一样。
存储策略
无论消息是否被消费，kafka都会保存所有的消息。那对于旧数据有什么删除策略呢？
1、 基于时间，默认配置是168小时（7天）。
2、 基于大小，默认配置是1073741824
需要注意的是，kafka读取特定消息的时间复杂度是O(1)，所以这里删除过期的文件并不会提高kafka的性能！
消费数据
消息存储在log文件后，消费者就可以进行消费了。在讲消息队列通信的两种模式的时候讲到过点对点模式和发布订阅模式。Kafka采用的是点对点的模式，消费者主动的去kafka集群拉取消息，与producer相同的是，消费者在拉取消息的时候也是找leader去拉取。
多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），每个消费者组都有一个组id！同一个消费组者的消费者可以消费同一topic下不同分区的数据，但是不会组内多个消费者消费同一分区的数据！！！是不是有点绕。我们看下图：
图示是消费者组内的消费者小于partition数量的情况，所以会出现某个消费者消费多个partition数据的情况，消费的速度也就不及只处理一个partition的消费者的处理速度！如果是消费者组的消费者多于partition的数量，那会不会出现多个消费者消费同一个partition的数据呢？上面已经提到过不会出现这种情况！多出来的消费者不消费任何partition的数据。所以在实际的应用中，建议消费者组的consumer的数量与partition的数量一致！
在保存数据的小节里面，我们聊到了partition划分为多组segment，每个segment又包含.log、.index、.timeindex文件，存放的每条message包含offset、消息大小、消息体……我们多次提到segment和offset，查找消息的时候是怎么利用segment+offset配合查找的呢？假如现在需要查找一个offset为368801的message是什么样的过程呢？我们先看看下面的图：
1、 先找到offset的368801message所在的segment文件（利用二分法查找），这里找到的就是在第二个segment文件。
2、 打开找到的segment中的.index文件（也就是368796.index文件，该文件起始偏移量为368796+1，我们要查找的offset为368801的message在该index内的偏移量为368796+5=368801，所以这里要查找的相对offset为5）。由于该文件采用的是稀疏索引的方式存储着相对offset及对应message物理偏移量的关系，所以直接找相对offset为5的索引找不到，这里同样利用二分法查找相对offset小于或者等于指定的相对offset的索引条目中最大的那个相对offset，所以找到的是相对offset为4的这个索引。
3、 根据找到的相对offset为4的索引确定message存储的物理偏移位置为256。打开数据文件，从位置为256的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为368801的那条Message。
这套机制是建立在offset为有序的基础上，利用segment+有序offset+稀疏索引+二分查找+顺序查找等多种手段来高效的查找数据！至此，消费者就能拿到需要处理的数据进行处理了。那每个消费者又是怎么记录自己消费的位置呢？在早期的版本中，消费者将消费到的offset维护zookeeper中，consumer每间隔一段时间上报一次，这里容易导致重复消费，且性能不好！在新的版本中消费者消费到的offset已经直接维护在kafk集群的__consumer_offsets这个topic中！
参考资料：