什么是Kafka
占坑，后面有时间对Kafka进行详细的更新
A bit of History
Kafka是高性能的、分布式的、数据可持久化的消息丢列。最初由LinkedIn开发，用来跟踪Web上的用户的一系列事件，譬如页面浏览(Page view)，搜索框的输入，展示的广告等等。这些事件对于监控和调查用于对于网站交互的参与度非常的重要。每天都有大量的数据产生，因为，需要一个可以轻松扩展，同时又不会增加额外负担的一个解决方案。
总体来说，Kafka从设计之初有3个目标：
- 简单的生产者/消费者API设计
- 尽可能减少网络传输和磁盘存储的额外成本
- 从一开始就为可扩展性而设计
什么是Kafka
Kafka[1]是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。
Kafka主要设计目标如下：
- 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
- 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
- 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
- 同时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
Kafka中的术语说明
在深入理解Kafka之前，先介绍一下Kafka中的术语。下图展示了Kafka的相关术语以及之间的关系[2]：
上图中一个topic配置了3个partition。Partition1有两个offset：0和1。Partition2有4个offset。Partition3有1个offset。副本的id和副本所在的机器的id恰好相同。
如果一个topic的副本数为3，那么Kafka将在集群中为每个partition创建3个相同的副本。集群中的每个broker存储一个或多个partition。多个producer和consumer可同时生产和消费数据。
broker
Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。
broker存储topic的数据。如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。
如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。
如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
类似于数据库的表名
Partition
topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。
Producer
生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。
Consumer
消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
Leader
每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的partition。
Follower
Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从“in sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个Follower。