转自：Kafka 原理以及分区分配策略剖析 - SegmentFault 思否

仅做个人备份，浏览请看原文

1、生产

Kafka 的producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送过程中，涉及到了两个线程——main线程和sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。

为了进一步提高效率，消息被分批次写入kafka。批次就是一组消息，这些消息属于同一个主题和分区。（如果每一个消息都单独穿行于网络，会导致大量的网络开销，把消息分成批次传输可以减少网络开销。不过要在时间延迟和吞吐量之间做出权衡：批次越大，单位时间内处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长）。批次数据会被压缩，这样可以提升数据的传输和存储能力，但要做更多的计算处理。

2、消费

consumer采用pull（拉）的模式从broker中读取数据，如果是push（推）模式，则很难适应消费速率不同的消费者。因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

 pull模式的不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可消费，consumer会等待一段时间后再返回，即长轮训的方式。

3、异步落盘

kafka集群收到消息数据后，不直接落盘，而是先缓存然后定期刷盘。