一、kafka简介
kafka是分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力，其最大的特性是高吞吐量、低延迟，可以几乎实时的处理大量数据。这和其文件存储机制的设计有关，简单来说写入时为顺序写入，且有MMFile的机制，而在检索时，也做了分段和稀疏索引。同时，在整体架构上，对于同一个topic中的消息会均匀的分布在不同的partition上，也使得分布式消费成为可能。
二、鸟瞰kafka
总体来讲，kafka的数据流向如上图所示，简单描述流程大概是：
2.1 producer往topic上写消息，此时kafka会均匀的把message分布在不同的partition上（发送时不需要指定partition，kafka会自动的loan balance），同时写入时只写入到了leader上
2.2 leader发送给其他的follower
2.3 各个consumer线程可以组成一个consumer group，每个consumer group 均可以从头开始消费一个topic下的各个partition，即同一个topic的message，允许多个consumer group进行消费
2.4 在某一个consumer group 进行消费时，partition中每一条message只能被其中的一个consumer线程消费
2.5 消费时可是从leader进行的消费
2.6 Consumer处理partition里面的message的时候是顺序读取的。所以必须维护着上一次读到哪里的offsite信息
2.7 broker、topics、partitions的一些元信息用zk来存，监控和路由啥的也都会用到zk
好了，到这里一定会产生一些疑问，比如：
1.partition是干嘛的？
2.为什么不同的consumer group 可以同时消费同一个topic？如何确保消费顺序？
3.leader 和 follower的设计是有什么用？
4.消息的可靠性？
5.为什么说kafka的性能很好，读写很快？
一个个来看。
三、Topic & partition
Topic相当于传统消息系统MQ中的一个队列queue，producer端发送的message必须指定是发送到哪个topic，但是不需要指定topic下的哪个partition，因为kafka会把收到的message进行load balance，均匀的分布在这个topic下的不同的partition上（ hash(message) % [broker数量] ）。物理上存储上，这个topic会分成一个或多个partition，每个partiton相当于是一个子queue。在物理结构上，每个partition对应一个物理的目录（文件夹），文件夹命名是[topicname][partition][序号]，一个topic可以有无数多的partition，根据业务需求和数据量来设置。在kafka配置文件中可随时更高num.partitions参数来配置更改topic的partition数量，在创建Topic时通过参数指定parittion数量。Topic创建之后通过Kafka提供的工具也可以修改partiton数量。
一般来说，（1）一个Topic的Partition数量大于等于Broker的数量，可以提高吞吐率。（2）同一个Partition的Replica尽量分散到不同的机器，高可用。
当add a new partition的时候，partition里面的message不会重新进行分配，原来的partition里面的message数据不会变，新加的这个partition刚开始是空的，随后进入这个topic的message就会重新参与所有partition的load balance。
四、消息写入及顺序消费
kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。
另外，因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，kafka就是使用顺序I/O。
也就是说，当有消息写入时，实际的写入会类似下图所示
可以看到，message在partition中是顺序存储的，这种方式有一个很明显的缺陷——没有办法删除数据，所以kafka是不会删除数据的，它会把所有的数据都保留下来。所以消费时需要consumer通过offset来标记消费到了那一条数据，通过的consumer group中的consumer消费的offset可能不一样，如下图所示
五、leader选举机制
从前文的鸟瞰图我们可以知道，kafka的每个partition可以在其他的kafka broker节点上存副本，即对于同一个partition可以有一个leader多个follower，这是为了确保当某个broker宕机的时候不会影响这个kafka集群，如果是leader所在的broker宕机了，也会有新的follower站出来成为leader，也就是leader的重新选举机制。那kafka是如何进行leader的重新选举的呢？
1.kafka会在所有的broker中选出一个controller，所有partition的leader选举都由controller决定，controller在zk注册Watch，一旦有broker宕机，其在zk对应的znode会自动被删除，zk会fire controller注册的watch
2.此时controller会去重新读取一遍最新的幸存的broker，并决定partition集合(set_p)，这个集合包含了宕机的broker上所有的partition
3.对于集合中的每个partition，controller会去读取该partition的ISR（副本同步队列），如果当前ISR中有至少一个replica(副本)还幸存，则选择其中一个作为新leader，新的ISR则包含当前ISR中所有幸存的replica（选举算法的实现类似于微软的PacificA）。如果该partition的所有replica都宕机了，则将新的leader设置为-1。
4.将新的leader，ISR和新的leader_epoch及controller_epoch写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。
5.直接通过RPC向set_p相关的broker发送LeaderAndISRRequest命令。
如下图所示
从前文的鸟瞰图我们可以知道，producer发送消息时是先写到leader上，再由leader同步到follower，如果写到leader后还没同步时正好broker宕机了，此时重新选举后follower充当新的leader，则刚刚那条消息的数据就丢失了，也就是说kafka在一些少量场景下存在丢失数据的可能(消息队列消费时也同样存在丢失数据或者重复消费的场景)，接下来就来看下kafka在消息可靠性上的设置
六、消息的可靠性
6.1生产者生产消息的可靠性
6.2消费者消费时可能存在的异常场景
6.2.1 consumer的delivery gurarantee，默认是读完message先commmit再处理message，autocommit默认是true，这时候先commit就会更新offsite+1，一旦处理失败，offsite已经+1，这个时候就会丢message
6.2.2 如前文所述，同一个topic支持被不同的consumer group消费，如果同样的业务存在两个consumer group(一般不会这样），在消息消费时就需要考虑重复消费的场景
6.3由于MMFile导致的消息丢失
kafka为了像操作内存一样写入数据，在写入数据时，除了前文提到的顺序写入外，也会有内存映射文件(Memory Mapped Files ,MMFile)这样的机制，它的工作原理是直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的直接映射。完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上，如果在完成同步之前，服务器宕机了，则也会丢失一部分数据。
七、kafka如何做到快速写入和读取的
7.1 快速写入
关于写入的部分前文已经提到，主要是依靠顺序写入避免了最耗时的机械动作——寻址，以及上面刚刚提到的MMFile机制可以使kafka如同操作内存一样的写入。
7.2 快速读取
7.2.1 parition数据文件
为了弄明白kafka如何做到快速读取某一条消息的，首先要看一下partition文件的结构。
partition是以文件的形式存储在文件系统中。
Partition中的每条Message由offset来表示它在这个partition中的偏移量，这个offset不是该Message在partition数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了partition中的一条Message。因此，可以认为offset是partition中Message的id。partition中的每条Message包含了以下三个属性：
offset
MessageSize
data
其中offset为long型，MessageSize为int32，表示data有多大，data为message的具体内容
7.2.2 分段
由于consumer消费消息时一定是根据偏移量(offset)顺序消费的，弄清楚了partition文件的结构后，所以很容易想到kafka解决查询效率的手段之一是将数据文件分段。
比如有100条Message，它们的offset是从0到99。假设将数据文件分成5段，第一段为0-19，第二段为20-39，以此类推，每段放在一个单独的数据文件里面，数据文件以该段中最小的offset命名。这样在查找指定offset的Message的时候，用二分查找就可以定位到该Message在哪个段中。
7.2.3 索引
数据文件分段使得可以在一个较小的数据文件中查找对应offset的message了，但是这依然需要顺序扫描才能找到对应offset的message。为了进一步提高查找的效率，kafka为每个分段后的数据文件建立了索引文件。
索引包含两个部分（均为4个字节的数字），分别为相对offset和position。
相对offset：因为数据文件分段以后，每个数据文件的起始offset不为0，相对offset表示这条message相对于其所属分段的数据文件中最小的offset的大小。举例，分段后的一个数据文件的offset是从20开始，那么offset为25的message在index文件中的相对offset就是25-20 = 5。
position：表示该条message在数据文件中的绝对位置。只要打开文件并移动文件指针到这个position就可以读取对应的message了。
值得一提的是，index文件中并没有为数据文件中的每条message建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。但缺点是没有建立索引的message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。
八、参考及引用的资料
8.1 Kafka史上最详细原理总结 ----看完绝对不后悔 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80761778
8.2 震惊了！原来这才是kafka！ https://www.jianshu.com/p/d3e963ff8b70
8.3 kafka leader选举机制原理 https://www.jianshu.com/p/1f02328a4f2e
