kafka 的基本概念及使用场景

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1. Kafka 的使用场景：

　　1.日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种 consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。

　　2. 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

　　3. 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过

　　　　订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。

　　4. 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。

2. 基本概念：

　　kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。

　　Broker ：消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群

　　Topic ： Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic

　　Producer ： 消息生产者，向Broker发送消息的客户端

　　Consumer ： 消息消费者，从Broker读取消息的客户端

　　ConsumerGroup ： 每个Consumer属于一个特定的ConsumerGroup，一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，

　　　　但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息

　　Partition ： 物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的

　　

　　producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费，

　　服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。

　　

　　Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。

　　每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。

　　提示：每个partition，都对应一个commit log文件。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。

 

　　每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，消费offset由consumer自己来维护；

　　一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息

　　这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响的，

因为每个consumer维护各自的offset。所以说kafka集群是无状态的，性能不会因为consumer数量受太多影响。

　　kafka还将很多关键信息记录在zookeeper里，保证自己的无状态，从而在水平扩容时非常方便。

　　为什么要对Topic下数据进行分区存储？

　　　　1、commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制，分区之后，理论上一个topic可以处理任意数量的数据。

　　　　2、为了提高并行度。

　　Producers

　　　　生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过 round­robin 做简单的负载均衡。

　　也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。

　　Consumers

　　　　传统的消息传递模式有2种：队列( queue) 和（publish-subscribe）

　　　　queue模式：多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer。 所有的consumer都位于同一个consumer group 下。

　　　　publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer。所有的consumer都有着自己唯一的consumer group

　　

　　消费顺序

　　　　Kafka比传统的消息系统有着更强的顺序保证。一个partition同一个时刻在一个consumer group中只有一个consumer instance在消费，

　　从而保证顺序。consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。

　　　　Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。