一、消息队列

1. 什么是消息队列?

1. 消息（Message）：是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。
2. 消息队列（Message Queue）：是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保信息的可靠专递，消息发布者只管把消息发布到MQ中而不管谁来取，消息使用者只管从MQ中取消息而不管谁发布的，这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。

2. 消息队列的应用场景

1. 应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败。
2. 异步处理：应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息。
3. 限流削峰：避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；
4. 消息驱动的系统：系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息，消费者(可能有多个)负责对消息进行处理；

3.消息队列的两种模式

消息队列包括两种模式，点对点模式（point to point， queue）和发布/订阅模式（publish/subscribe，topic）

3.1 点对点模式

点对点模式下包括三个角色：
消息队列
发送者 (生产者)：生产数据的一方/将数据推送到队列中的一方。
接收者（消费者）：在队列中读取了数据的一方
理解: QQ/微信跟某个人聊天就是一种点对点模式

1. 过程

消息发送者生产消息发送到queue中，然后消息接收者从queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。

2. 特点

1. 每个消息只有一个接收者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)。
2. 发送者和接收者间没有依赖性，发送者发送消息之后，不管有没有接收者在运行，都不会影响到发送者下次发送消息。
3. 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功，以便消息队列删除当前接收的消息。

3.2发布订阅模式

发布/订阅模式下包括三个角色：

1. 角色主题（Topic）
2. 发布者(Publisher)
3. 订阅者(Subscriber)

1.过程

发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。
理解: QQ/微信 群聊,发一条信息整个群的人的能看到(私发不算)

2.特点

1. 每个消息可以有多个订阅者。
2. 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。
3. 为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行。

二、kafka的基本介绍

1.什么是kfka？

1. kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息发布订阅系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等，也可以说kafka是一个消息队列。最初由linkedin公司开发，使用scala语言编写。
2. kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

2. kafka的好处

1. 可靠性：分布式的，分区，复制和容错。
2. 可扩展性：kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。
3. 耐用性：kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上，因此它是持久的。
4. 性能：kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息，他也爆出稳定的性能。
5. kafka非常快：保证零停机和零数据丢失。

3.kafka的主要应用场景

注意: kafka本身是一个消息队列，因此包含消息队列的应用场景，下面不重复叙述了

3.1指标分析

kafka通常用于操作监控数据。用于接收、聚合来自多种应用程序的统计信息， 以便于向产生环境中的数据集中反馈数据。

3.2日志聚合解决方法

kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志，并使他们以标准的合适提供给多个服务器。

3.3流式处理

从现在非常流行的框架(如Storm，Spark Streaming)从topic中读取数据，实时对其进行处理，并将处理后的数据写入新topic中，供用户和应用程序使用。

三、kafka 的架构

1.kafka的宏观架构

Producer: 应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题（topics）
Consumer: 应用程序订阅一个或者多个主题（topics）
Connectors: 允许构建和运行可重用的生产者或者消费者
StreamProcessors: 允许应用程序充当流处理器

2. kafka主要组件

2.1 kafka主要组件

Broker：kafka集群中包含一个或者多个服务实例，这种服务实例被称为Broker
Topic：每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别就叫做Topic
Partition：Partition是一个物理上的概念，每个Topic包含一个或者多个Partition
segment：一个partition当中存在多个segment文件段，每个segment分为两部分，.log文件和.index文件，其中.index文件是索引文件，主要用于快速查询.log文件当中数据的偏移量位置
Producer：负责发布消息到kafka的Broker中。
Consumer：消息消费者,向kafka的broker中读取消息的客户端
Consumer Group：每一个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可以为每个Consumer指定 groupName）
.log:存放数据文件
.index：存放.log文件的索引数据

2.2 kafka主要组件说明 (补充)

1. producer
2. topic
3. partition
4. segment
5. consumer
6. Consumer Group 和 partition 的关系
7. kafka当中的partition的offset

3.kafka的微观架构

1. Kafka生态系统四大角色，生产者(Producer)、kafka集群(Broker)、消费者(Consumer)、zookeeper
2. 每个消费者都必须属于一个消费组，一个组内的消费者可以多个。
3. 一个Topic可以有0到多个多个分区（Partition）
4. 一个分区可以有0到多个segment。
5. 每个segment可以有由一个.log和一个.index文件组成。
6. 被复制的分区叫做主副本（Leader）,复制出来的叫做从副本（Follwer）
7. 生产者只往主副本写数据，消费者只在主副本拉取数据。
8. 从副本只做数据备份，不做数据读写。
9. 一个分区内的一条数据，只能被一个消费组内的一个消费者消费。
10. 消费者的最大并发度由topic的分区数量决定
11. 分区副本的数量必须小于等于broker的数量
12. 一个topic内的多个分区，每个分区只是所有数据的一部分。所有分区的数据累加到一起是这个topic的全部数据。
13. zookeeper中记录了broker的id 、消费者消费数据的offset，消费者与partition的对应关系（ConsumerA—> Partition-0, ConsumerB—> Partition-1）