什么是kafkakafka简介Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。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，并保证即使对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，及分布式消息消费，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
  

Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。

• JMS是什么：JMS是Java提供的一套技术规范

  JMS干什么用：用来异构系统集成通信，缓解系统瓶颈，提高系统的伸缩性增强系统用户体验，使得系统模 块化和组件化变得可行并更加灵活

  
  

kafka核心架构

• Topic：用于划分Message的逻辑概念，一个Topic可以分布在多个Broker上。
• Partition：是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础，每个Topic都至少被切分为1个Partition。
• Offset：消息在Partition中的编号，编号顺序不跨Partition。
• Consumer：用于从Broker中取出/消费Message。
• Producer：用于往Broker中发送/生产Message。
• Replication：Kafka支持以Partition为单位对Message进行冗余备份，每个Partition都可以配置至少1个Replication(当仅1个Replication时即仅该Partition本身)。
• Leader：每个Replication集合中的Partition都会选出一个唯一的Leader，所有的读写请求都由Leader处理。其他Replicas从Leader处把数据更新同步到本地，过程类似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。
• Broker：Kafka中使用Broker来接受Producer和Consumer的请求，并把Message持久化到本地磁盘。每个Cluster当中会选举出一个Broker来担任Controller，负责处理Partition的Leader选举，协调Partition迁移等工作。
• ISR(In-Sync Replica)：是Replicas的一个子集，表示目前Alive且与Leader能够“Catch-up”的Replicas集合。由于读写都是首先落到Leader上，所以一般来说通过同步机制从Leader上拉取数据的Replica都会和Leader有一些延迟(包括了延迟时间和延迟条数两个维度)，任意一个超过阈值都会把该Replica踢出ISR。每个Partition都有它自己独立的ISR。
  

为什么要用Message Queue

消息系统的核心作用就是三点：==解耦，异步和并行==

• 解耦
  在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束
• 冗余
  有时在处理数据的时候处理过程会失败。除非数据被持久化，否则将永远丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失 风险。在被许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理过程明确的指出该消息已经被处理完毕，确保你的 数据被安全的保存直到你使用完毕。
• 扩展性
  因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的；只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。
• 灵活性 & 峰值处理能力
  在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住增长的访问压力，而不是因为超出负荷的请求而完全崩溃。
• 可恢复性
  当体系的一部分组件失效，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。而这种允许重试或者延后处理请求的能力通常是造就一个略感不便的用户和一个沮丧透顶的用户之间的区别。

• 送达保证
  消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理，只要一个进程读取了该队列即可。在此基础上，IronMQ提供了一个”只送达一次”保证。无论有多少进 程在从队列中领取数据，每一个消息只能被处理一次。这之所以成为可能，是因为获取一个消息只是”预定”了这个消息，暂时把它移出了队列。除非客户端明确的 表示已经处理完了这个消息，否则这个消息会被放回队列中去，在一段可配置的时间之后可再次被处理。

• 顺序保证
  在许多情况下，数据处理的顺序都很重要。消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。IronMO保证消息浆糊通过FIFO（先进先出）的顺序来处理，因此消息在队列中的位置就是从队列中检索他们的位置。

• 缓冲
  在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。例如,加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行—写入队列的处理会尽可能的快速，而不受从队列读的预备处理的约束。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
• 理解数据流
  在一个分布式系统里，要得到一个关于用户操作会用多长时间及其原因的总体印象，是个巨大的挑战。消息系列通过消息被处理的频率，来方便的辅助确定那些表现不佳的处理过程或领域，这些地方的数据流都不够优化。
• 异步通信
  很多时候，你不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许你把一个消息放入队列，但并不立即处理它。你想向队列中放入多少消息就放多少，然后在你乐意的时候再去处理它们。
  

kafka有什么优势

1、实时性：hdfs的实时性没有kafka高。

2、消费量的记录：hdfs不会记录你这个块文件消费到了哪里，而基于zookeeper的kafka会记录你消费的点。

3、并发消费：hdfs不支持并发消费，而kafka支持并发消费，即多个consumer.

4、弹性且有序：当数据量会很大，而且处理完之后就可以删除时，频繁的读写会对hdfs中NameNode造成很大的压力。而kafka的消费点是记录在zookeeper的，并且kafka的每条数据都是有“坐标”的，所以消费的时候只要这个“坐标”向后移动就行了，而且删除的时候只要把这个“坐标”之前的数据删掉即可

奈斯