消息队列学习（四）-kafka
kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。
特点：
高效性 对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。以时间复杂度为0(1)的方式提供消息持久化能力。附一篇算法时间复杂度表示法的文章：https://www.zhihu.com/question/21387264
高吞吐率 支持kafaka server间的消息分区，及分布式消费，保证每个Partition内的消息顺序消费。 支持离线数据处理和实时数据处理。 scale out：支持在线水平扩展。基础概念
生产者(Producer) 也称发布者，创建消息。 消费者(Consumer)也称订阅者，负责消费或读取消息。 主题(Topic) 消息以主题分类，每一个主题对应一个消息队列， 分区(Partition) 对主题水平扩展，example：A->B 多修几条通道，同时进行。 Broker 一台kafka服务器，接受生产者发送的消息并存入磁盘；同时服务消费者拉取分区消息的请求，返回目前已提交的消息。 集群(Cluster) 若干个Broker组成一个集群(Cluster)，其中集群内的某个Broker会成为集群控制器(Cluster Controller)，负责管理集群，包括分区到Broker，监控Broker故障等，集群内，一个分区由一个Broker负责，称为分区的Leader；
日志保留(retention)，可配置主题的消息保留策略，比如保留一段时间内的日志或保留一定大小的日志，也可以针对某个主题单独设置消息过期策略。
多集群：基于数据隔离，安全的隔离，容灾等原因。多个kafakaj集群消息同步可以是用MirrorMaker工具（kafka提供）待验证。
kafka存储在文件系统中
预读，后写，磁盘缓存，针对磁盘的顺序访问，某些情况下它可能要比随机的内存访问速度都要快，甚至可以媲美网络速度。
任何发布到 Partition 的消息都会被追加到 Partition 数据文件的尾部，这样的顺序写磁盘操作让 Kafka 的效率非常高。
每一条消息被发送到 Broker 中，会根据 Partition 规则选择被存储到哪一个 Partition。如果 Partition 规则设置的合理，所有消息可以均匀分布到不同的 Partition中。
topic是逻辑上的概念，面向生产者和消费者，物理上存储的是Patition，每一个Partition对应一个目录，里面存储所有的消息和索引文件。默认每一个topic默认会创建一个Partition除非你指定数量。命名规则：-。
| --topic1-0
| --topic2-0
| --topic2-1
| --topic1-0
| --00000000000000000000.index
| --00000000000000000000.log
| --00000000000000368769.index
| --00000000000000368769.log
| --00000000000000737337.index
| --00000000000000737337.log
| --00000000000001105814.index | --00000000000001105814.log
| --topic2-0
| --topic2-1
Segment 是 Kafka 文件存储的最小单位。 由 index file 和 data file 组成，他们总是成对出现，后缀 “.index” 和 “.log” 分表表示 Segment 索引文件和数据文件。
Segment 文件命名规则：Partition 全局的第一个 Segment 从 0 开始，后续每个 Segment 文件名为上一个 Segment 文件最后一条消息的 offset 值。数值最大为 64 位 long 大小，19 位数字字符长度，没有数字用0填充。如 00000000006800003769.index 和 00000000000000368769.log。
为什么kafaka是pull模型？
push 模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。push 模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 Consumer 来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而 pull 模式则可以根据 Consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。
kafaka如何保证可靠性？
Kafka 中的可靠性保证有如下四点：
对于一个分区来说，它的消息是有序的。如果一个生产者向一个分区先写入消息A，然后写入消息B，那么消费者会先读取消息A再读取消息B。
当消息写入所有in-sync状态的副本后，消息才会认为已提交（committed）。这里的写入有可能只是写入到文件系统的缓存，不一定刷新到磁盘。生产者可以等待不同时机的确认，比如等待分区主副本写入即返回，后者等待所有in-sync状态副本写入才返回。
一旦消息已提交，那么只要有一个副本存活，数据不会丢失。
消费者只能读取到已提交的消息。
下一步搭一个简单的环境体验。待完成。
作者：我的天空上
