Kafka的使用场景

• 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、flink等。

• 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

• 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。

• 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反 馈，比如报警和报告。

Kafka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。

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

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

主题Topic和消息日志Log

可以理解Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区(**Partition)**日志文件:

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。

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。

kafka一般不会删除消息，不管这些消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多 久被删除，默认保留最近一周的日志消息。kafka的性能与保留的消息数据量大小没有关系，因此保存大量的数据消息日 志信息不会有什么影响。

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维护各自的消费offset。

理解Topic，Partition和Broker

一个topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic，订单相关操作消 息放入订单topic，用户相关操作消息放入用户topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常 巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在 topic内部划分多个partition来分片存储数据，不同的partition可以位于不同的机器上，每台机器上都运行一个Kafka的 进程Broker。

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，分区之后可以将不同的分区放在不同的机器上，相当于对 数据做了分布式存储，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。

• publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer。

Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group。

• queue模式：所有的consumer都位于同一个consumer group 下。

• publish-subscribe模式：所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。

上图说明：由2个broker组成的kafka集群，某个主题总共有4个partition(P0-P3)，分别位于不同的broker上。这个集群 由2个Consumer Group消费， A有2个consumer instances ，B有4个消费者实例。

通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。

消费顺序

**一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费，**从而保证消费顺序。 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。

如果有在总体上保证消费顺序的需求，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的 consumer instance数量也设置为1，但是这样会影响性能，所以kafka的顺序消费很少用。