什么是Kafka——分布式消息系统
What’s is Kafka：
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。他最初由Linkedln公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速，可拓展的，设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务
- Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：：
- 它被设计为一个分布式系统，易于向外拓展；
- 它同时为发布和订阅提供吞吐量；
- 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
- 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL以及实时应用程序。
Apache Kafka Architecture（架构）：
kafka分布式消息系统,提供了生产者，缓冲区，消费者的模型
- producer：生产者，产生数据的地方(nginx)。往broker中的某个话题里面生产数据–>生产者向kafka发送数据流的时候需要执行话题
- consumer：消费者，可以订阅多个话题，使用消费数据的地方(flume)
- broker：消息中间件处理结点，中间的kafka集群，存储消息，由多个server组成。
- topic(话题)：是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名。例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
Kafka设计思想：
kafka将所有消息组成多个topic的形式进行存储，每一个topic可以被分成多个partition，每一个partition由多个消息组成，每一个消息都被标识了一个offset，每个消息是按顺序存储在partition中(每条消息记录都包含一个键，一个值和一个时间戳)消息以一个个id的方式组合起来。consumer会选择一个topic，通过id指定从哪个位置开始消费消息(使用数据)消费完成之后会保留id(offset)下次可以直接从这个id继续进行消费，也可以从任意位置进行消费。消费者可以根据需求，指定offset进行消费
重要名词解释
- Partition: topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
- offset:(偏移量)每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.
Kafka为什么那么快：
- 生产者（写入数据）：生产者（producer）是负责向Kafka(broker)提交数据的，Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中(broker)，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术，顺序写入和MMFile。
- 顺序写入:因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址(offset)->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。每一个Partition其实都是一个文件，收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾(消息存储在partition是顺序存储(offset))这种方法有一个缺陷——没有办法删除数据，所以Kafka是不会删除数据的(话题保留策略)，它会把所有的数据都保留下来，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取到了第几条数据。
- Memory Mapped Files(mmf)：即便是顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以Kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。mmf也被翻译成内存映射文件，在64位操作系统中一般可以表示20G的数据文件，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（操作系统在适当的时候）。
Kafka特点：
- 支持高Throughput（高吞吐量）的应用，源自多分区
- 无需停机即可扩展机器。每一个topic中保留的消息非常庞大，通过partition将消息切分成多个子消息，并通过负载均衡策略将partition分配到不同的server中，这样当机器负载重的时候通过扩容集群将消息从新分配。
- 持久化：通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失
- 支持online（实时消费）和offline（离线消费，比如按天消费）的场景
- 依赖Zookeeer集群，状态信息都写在Zookeeer集群里