一、kafka有三个特性

1、可以发布和订阅数据的流，类似于一个消息队列

2、数据流存储的平台并具备错误容忍

3、当数据产生时就可以对消息进行处理。

面向数据流的生产、转换、存储、消费的流数据

二、基本概念

Producer：消息和数据的生产者，向kafka的一个topic发布消息的进程/代码/服务

Consumer:消息和数据的消费者，订阅数据（Topic）并且处理发布的消息的进程/代码/服务

Consumer Group：逻辑概念，对于同一个topic，会广播给不同的group，一个group中，只有一个consumer可以消费该消息。

Broker：物理概念，KafKa集群中的每个kafka节点

Topic：逻辑概念，kafka消息的类别，对时局进行区分、隔离

Partition：物理概念，kafka下数据存储的基本单元。一个topic数据，会被分散存储到多个Partition，每一个Partition是有序的

Replication（副本、备份）:同一个Partition可能会有多个Replica，多个Replica之间数据是一样的

Replication Leader:一个Partition的多个Replica上，需要一个Leader负责该Patition上与Producer和Consumer交互

ReplicaManager:负责管理当前broker所有分区和副本的信息，处理kafkaController发起的一些请求，副本状态的切换、添加/读取消息等

三、Kafka基本结构

 

四、Kafka特点

1、分布式

（1）多分区（partition）

（2）多副本（Replication）

（3）多订阅者（topic）

（4）基于Zookeeper调动

2、高性能

（1）高吞吐量

（2）低延迟

（3）高并发

（4）时间复杂度O(1)

3、持久性与扩展性

（1）数据可持久化

（2）容错性

（3）支持在线水平扩展

（4）消息自动平衡

五、Kafka应用场景

1、消息队列

2、行为跟踪

3、元数据监控

4、日志收集

5、流处理

6、事件源

7、持久性日志（commit log）

六、Kafka消息事务

数据传输的事务定义

1、最多一次：消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输。

2、最少一次：消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输。

3、精确的一次：不会漏传输也不会重复传输，每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次。

事务保证

1、内部重试问题：Procedure幂等处理

2、多分区原子写入

事务保证----避免僵尸实例

1、每个事务Producer分配一个transaction.id,在进程重新启动时能够识别相同的Producer实例

2、Kafka增加了一个与transaction.id相关的epoch，存储每个transactionl.id内部元数据。

3、一旦epoch被触发，任何具有相同的transaction.id和更旧的epoch的Producer被视为僵尸，Kafka会拒绝来着这些Procuder的后续事务性写入。

 

七、零拷贝

文件传输到网络的公共数据路径

1、操作系统将数据从磁盘读入到内核空间的页缓存。

2、应用程序将数据从内核空间读入到用户空间缓存中。

3、应用程序将数据写回到内核空间到socket缓存中。

4、操作系统将数据从socket缓冲区复制到网卡缓冲区中，以便将数据经网络发出。

零拷贝过程

1、操作系统将数据从磁盘读入到内核空间的页缓存。

2、将数据的位置和长度的信息的描述符增加至内核空间（socket缓冲区）。

3、操作系统将数据从内核拷贝到网卡缓冲区中，以便将数据经网络发出。