我司使用的是Kafka和自研的消息队列(Kafka和RocketMQ)改版，于是我就想学学Kafka这款消息队列啦。本篇文章对Kafka入门，希望对大家有所帮助。

本文知识点提前预览：

提前预览

这篇文章花了我很长时间画图，目的是希望以最通俗易懂的方式带大家入门，如果觉得不错，希望能给我点个赞！

一、什么是Kafka？

===========

首先我们得去官网看看是怎么介绍Kafka的：

• https://kafka.apache.org/intro

在收集资料学习的时候，已经发现有不少的前辈对官网的介绍进行翻译和总结了，所以我这里就不重复了，贴下地址大家自行去学习啦：

• https://scala.cool/2018/03/learning-kafka-1/

• https://colobu.com/2014/08/06/kafka-quickstart/

我之前写过的消息队列入门文章也提到了，要做一个消息队列可能要考虑到以下的问题：

• 使用消息队列不可能是单机的（必然是分布式or集群）

• 数据写到消息队列，可能会存在数据丢失问题，数据在消息队列需要持久化(磁盘？数据库？Redis？分布式文件系统？)

• 想要保证消息（数据）是有序的，怎么做？

• 为什么在消息队列中重复消费了数据

下面我以Kafka为例对这些问题进行简单的解答，进而入门Kafka。

1.1 Kafka入门

众所周知，Kafka是一个消息队列，把消息放到队列里边的叫生产者，从队列里边消费的叫消费者。

生产者和消费者

一个消息中间件，队列不单单只有一个，我们往往会有多个队列，而我们生产者和消费者就得知道：把数据丢给哪个队列，从哪个队列消息。我们需要给队列取名字，叫做topic(相当于数据库里边表的概念)

给队列取名字，专业名词叫topic

现在我们给队列取了名字以后，生产者就知道往哪个队列丢数据了，消费者也知道往哪个队列拿数据了。我们可以有多个生产者**往同一个队列(topic)丢数据，多个消费者往同一个队列(topic)**拿数据

为了提高一个队列(topic)的吞吐量，Kafka会把topic进行分区(Partition)

Kafka分区

所以，生产者实际上是往一个topic名为Java3y中的分区(Partition)丢数据，消费者实际上是往一个topic名为Java3y的分区(Partition)取数据

生产者和消费者实际上操作的是分区

一台Kafka服务器叫做Broker，Kafka集群就是多台Kafka服务器：

Kafka集群

一个topic会分为多个partition，实际上partition会分布在不同的broker中，举个例子：

一个生产者丢数据给topic

由此得知：Kafka是天然分布式的。

如果不了解分布式/集群，以及基本的分布式概念的同学，可以关注我的GitHub：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y

关键字：分布式、SpringCloud 保证能让你搞懂。觉得我写得不错，就给我点个赞！

现在我们已经知道了往topic里边丢数据，实际上这些数据会分到不同的partition上，这些partition存在不同的broker上。分布式肯定会带来问题：“万一其中一台broker(Kafka服务器)出现网络抖动或者挂了，怎么办？”

Kafka是这样做的：我们数据存在不同的partition上，那kafka就把这些partition做备份。比如，现在我们有三个partition，分别存在三台broker上。每个partition都会备份，这些备份散落在不同的broker上。

红色代表主分区，紫色代表备份分区

红色块的partition代表的是主分区，紫色的partition块代表的是备份分区。生产者往topic丢数据，是与主分区交互，消费者消费topic的数据，也是与主分区交互。

备份分区仅仅用作于备份，不做读写。如果某个Broker挂了，那就会选举出其他Broker的partition来作为主分区，这就实现了高可用。

另外值得一提的是：当生产者把数据丢进topic时，我们知道是写在partition上的，那partition是怎么将其持久化的呢？（不持久化如果Broker中途挂了，那肯定会丢数据嘛)。

Kafka是将partition的数据写在磁盘的(消息日志)，不过Kafka只允许追加写入(顺序访问)，避免缓慢的随机 I/O 操作。

• Kafka也不是partition一有数据就立马将数据写到磁盘上，它会先缓存一部分，等到足够多数据量或等待一定的时间再批量写入(flush)。

上面balabala地都是讲生产者把数据丢进topic是怎么样的，下面来讲讲消费者是怎么消费的。既然数据是保存在partition中的，那么消费者实际上也是从partition中取数据。

从各个主分区取数据

生产者可以有多个，消费者也可以有多个。像上面图的情况，是一个消费者消费三个分区的数据。多个消费者可以组成一个消费者组。

最后

2020年在匆匆忙忙慌慌乱乱中就这么度过了，我们迎来了新一年，互联网的发展如此之快，技术日新月异，更新迭代成为了这个时代的代名词，坚持下来的技术体系会越来越健壮，JVM作为如今是跳槽大厂必备的技能，如果你还没掌握，更别提之后更新的新技术了。

更多JVM面试整理：

匆匆忙忙慌慌乱乱中就这么度过了，我们迎来了新一年，互联网的发展如此之快，技术日新月异，更新迭代成为了这个时代的代名词，坚持下来的技术体系会越来越健壮，JVM作为如今是跳槽大厂必备的技能，如果你还没掌握，更别提之后更新的新技术了。

[外链图片转存中…(img-2lV05NgC-1720028418161)]

更多JVM面试整理：

[外链图片转存中…(img-8rSua3Gj-1720028418162)]