最近刚开始学习中间件，对于其中理解有误的地方，望各位大侠指正，相互学习。

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Filebeat

Filebeat是一个日志文件托运工具，在你的服务器上安装客户端后，filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件，追踪读取这些文件（追踪文件的变化，不停的读），并且转发这些信息到MQ中间件，或者直接到elasticsearch或者logstarsh中存放。

工作流程：

1、 filebeat启动一个或多个探测器（prospectors）
2、 filebeat启动收割进程（harvester）
3、 发送这些新的日志数据到处理程序（spooler）
4、 Filebeat输出集合的数据

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Kafka

Kafka常被用于消息中间件使用。

官方文档介绍
ApacheKafka是一个分布式流媒体平台。
流媒体平台有三个关键功能：

• 发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
• 以容错的持久方式存储记录流。
• 记录发生时处理流。

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消息队列

队列：先进先出的数据结构。
消息队列：将要传输的数据放在队列中。

Tips：
生产者：将数据放至消息队列
消费者：从消息队列里取数据

为什么需要使用消息队列？

• 解耦 --减少系统之间的相互调用，对数据的存取通过消息队列实现
• 异步
• 削峰与限流 --用于高并发

需要解决的问题

• 高可用
  通过集群部署实现，非单机
• 数据丢失
  1.事务机制 --太耗性能，同步
  2.Confirm机制(推荐) --接收消息回调，设置接收时间，异步
• 消费者怎么从消息队列中得到数据？
  生产者通知/消费者不断刷新等候

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应用场景

• 系统或应用程序之间获取实时性数据的管道
• 转换或响应数据流的实时流应用程序

理解

• Kafka作为一个集群运行在一个/多个服务器上
• Kafka集群以主题(topic)的类型存放数据流
• 每条记录由一个键，一个值和一个时间戳组成

常用API

• Producer API 生产者
• Consumer API 消费者
• Streams API 流
• Connector API 连接

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组件理解

介绍kafka中的关键性组件或者组成

主题，分区日志

主题是发布记录的类别或者订阅源的名称。Topic一般对应的是多个消费者。当然也可以没有，或者单个消费者。

1. 对于每个主题，kafka集群都维护着下图的分区日志。每一个主题都有具有分区。
   
   每一个主题都有多个分区(Partition)，分区中的每一条记录都有唯一ID标志。可以通过配置消息的存放时间，持久性的保留记录。
2. 消费者可以调整偏移量去读取记录。例如：消费者可以重置旧的偏移量，或者跳到最近的记录开始获取记录。
   

分配

每一个分区都有一个服务器做为leader，0或者多个follower，Leader负责处理分区的读取与写入。每个服务器都充当着一个分区的leader或者其他服务器的follower，以此达到负载均衡。

生产者

生成者负责将数据发布至其选择的主题的，并选择那一条数据分配到哪一个分区，以实现平衡负载。

消费者

消费者对应着消费者组名。消费者组中的一个实例负责接收被传递到消费者组的记录，消费者实例可以在单独的进程中，也可以在不同的机器上。

• 消费者实例具有相同的消费者组，记录在消费者实例上负载均衡
• 消费者实例不具备相同的消费者组，则每个记录将广播至每一个消费者进程
  

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特点

介绍kafka的特点，主要为消息系统，数据存储，并行性，流处理

消息系统

传统的消息模型：排队，发布-订阅

• 排队：可拓展处理，无并发
• 发布-订阅：无法拓展处理

Kafka结合这两种模型，即消费者组，可以对用户组进行扩展处理，另外，与发布-订阅模型一样，kafka可以向多个消费者组广播消息。

并行性

多消费者组，多主题，主题多分区。

每一个消费组对应一个主题，每个主题对应着多个日志分区，由于每一个主题的每一个分区都只有一个消费者，并按顺序的使用数据，每个主题都许多分区，这任然可以平衡多消费者实例的负载。

消费者实例不能多与分区数。理论上分区数为消费者线程数。

数据存储

• Kafka数据存放与消费之间实现解耦，作为实时消息存放系统。
• 数据存放在磁盘，并进行复制以实现容错。
• 允许生产者进行等待确认，直到数据被存放至磁盘，并完成复制。
• 允许消费者选择读取数据的位置，进而作为一种高性能，低延迟提交日志存储，复制和传播的专用分布式文件系统。

数据存储

仅仅读取，写入和存储数据流是不够的，目的是实现流的实时处理。

在Kafka中，流处理器是指从输入主题获取连续数据流，对此输入执行某些处理以及生成连续数据流以输出主题的任何内容。