什么是kafka？
kafka是一个分布式流式平台，能够通过订阅-发布模式在应用之间实时传递数据流，同时保证可靠性和容错性；简单理解，就是一个分布式消息队列。
kafka涉及的基本概念
- broker：即kafka进程实例，既可以以单点方式运行，也可以通过多个节点组成集群运行；
- record：kafka中的每条记录称为一个record，由key、value、timestamp 3个部分组成；
- topic：消息可以分类，每个类别称作一个topic，一个topic可以理解为一个逻辑上的消息队列；
- partition：一个topic所包含的数据可以通过"分区"存放到不同的物理机上或者存放到同一物理机的不同目录。引入partition表示topic在物理上的分区，对应文件系统的一个目录（存放分区对应的record和索引文件）。
- producer：产生消息的一组进程，负责将消息放入到broker；
- consumer：处理消息的一组进程，负责读取broker中的消息并执行业务处理；
- consumer group：用来指定同属一个组的consumer，同一组的consumer不能重复消费同一条消息，因为同一个group的consumer分别对接消费不同的partition；
kafka包含4个核心的API：
区别于上述基本概念，主要是用于提供编程的API：
- Producer API：用于编程实现producer逻辑，发布消息到一个或者多个topic；
- Consumer API：用于编程实现consumer逻辑，从一个或者多个topic中订阅并且处理消息；
- Stream API：将应用程序作为一个流式处理器，从topic中订阅消息、并进行处理，然后再发布到其它topic中；
- Connector API：用于负责对接broker和外部系统之间的数据读写操作，kafka已经提供很多现成的connector实现。可以帮助建立一个可以重用的Producer或者Consumer，比如：通过基于关系型数据库的connector可以在数据表中保存每次变更；基于文件系统的connector，可以实现broker与文件之间的数据传递；
对topic和partition的理解
- topic可以看做是对一系列消息的分类，producer会将相同类别的消息发送到同一个topic。一个topic可以被0个或者多个consumer订阅。
- 在kafka集群内部，一个topic的数据会存放到多个分区日志中，每个分区称为一个partition；
- 在一个partition中，消息序列是有序的（按照写入的时间顺序）、并且不可变的（消息提交，不可改变）；partition中会为每条消息分配一个唯一的id，称作offset，用来唯一标识分区中的一条消息记录；
topic中消息的顺序并非全局有序，只是局部有序；
单看每个partition中的消息都是按照写入顺序排列的，但是从topic的视角来看，由于是并发处理多个partition中的消息，因而整个处理过程并非是有序的；
- kafka集群会保存所有已经发布的消息，无论消息是否被消费；可以配置保留消息的时长；kafka中性能随着数据量的增加是常数级下降，因而保留较长时间段的消息并不是问题；
- consumer处理消息的标识，由consumer自己维护，每个consumer中需要保留offset元数据，用于标识当前读取消息在日志中的位置；
消息读取进度由每个consumer通过改变offset自行控制；
consumer即可以按照顺序读取每一条消息，也可以改变offset到之前的位置，重复读取旧的消息；或者改变offset到之后的位置，用来跳过一部分消息；这种设计使得consumer的接入和断开变得非常容易，不会影响到集群中的其它consumer；
- partition的设计主要包含2个目的：扩容和并发。首先，一个topic可以包含多个partition，多个partition可以分布在多个机器上，因而可以处理大规模的数据；同时，多个partition可以同时被多个consumer消费，因而提高了并发性；
分布式概念的理解
- broker：一个kafka集群中的一个实例进程。一个topic的partition可以分布在集群中的多个broker；每个partition可以通过配置指定副本数量，每个副本（replication）存放在不同的broker上，以此进行容错；
- partition：每个partition的副本包含一个leader、0个或者多个follower。leader负责处理当前partition数据的所有读写请求，同时所有follower复制同步leader的数据；当leader所在的broker宕掉后，follower中的一个会自动变为新的leader；集群中的每个broker都可以看做是一部分partition的leader，同时又可以看做是其它partition的follower，因而保证了集群的负载均衡；
- producer：用于发布消息到多个topic的一组进程。可以选择消息发布在topic的那个partition上。即可以以轮询的方式将消息轮流放到每个partition上，以保证负载均衡。也可以通过定制分区策略来保证消息落到特定的分区；
- consumer：用于处理消息的一组进程或者多组进程。每组进程划分为一个group，对于同一个topic的一个group内，一条消息只会被一个consumer消费。一个group中的一个consumer负责消费一个topic中的一个或者多个partition，不同的consumer消费的partition不重合。该设计可以保证同一个group内消息的负载均衡，又可以保证消息不被同时消费。consumer和partition通过kafka协议动态维护，当新加入一个consumer，将会把其余consumer负责消费的partition分配给该consumer；相反，当有consumer宕机后，其负责的partition将会被分配给剩余的consumer。一个group中的consumer数量不应该比partition的数量多。
partition+group 保证按顺序读取消息
在一个group中，一个partition只会绑定给一个consumer进程消费，且一个partition中的消息是局部有序的。如果我们需要保障某一批消息按顺序执行，只要保障其能够落入同一个partition中即可（消息设置相同的key）。如果需要保证消息的全局顺序，则可以使topic仅包含一个partition，从而仅有一个consumer进行消费；
kafka的应用场景
- 消息队列
kafka用作message broker（消息代理），适用于高吞吐、内建分区、可复制、可容错的消息队列。 - 网站活动追踪
通过一系列实时的订阅-发布数据流，重建用户活动轨迹。将网站活动（PV，搜索等动作）发布到kafka的topic中，供下游实时处理，监控或者加载到线下数据仓库做离线计算和报表。 - 运行数据统计
用于监控运行数据，汇聚之后进行统计。 - 日志聚合
用于替代Flume、Scribe的等日志收集工具，提供高性能、持久性、低延迟的日志收集。 - 流式处理
用作流式处理工具，进行数据的聚合、富集、转换等操作。类似与Apache Storm等工具。 - 事件源模式实现
用于实现Event Sourcing Pattern
