消息中间件kafka学习总结
Kafka简介
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。
消息中间件优点
1.解耦：在开始开发时，可以将产出的不一定明确的数据放入消息系统，这样可以保证最大程度的解耦和性，如果事soa或者微服务架构的话，其他模块想要有交集的时候直接去访问消息系统就可以，两个系统之间会保证独立，不回产生交集。
2.缓冲：数据可以不必直接存入数据库，这样减少了数据库的压力，小程度的减少了成本。
3.异步：生产者可以直接将数据放入消息系统不必立即处理，等待其他消费者来接收和处理数据。
kafka优点
1同时为发布和订阅提供高吞吐量。
2可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
3分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
4.容错性。Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。
kafka与其他中间件比较
1.kafka采用pull的方式获取数据，和传统的MQ不同，消费者需要自己保留一个offset，从kafka 获取消息时，只拉去当前offset 以后的消息。将offset 保存到zookeeper 上。每个消费者可以选择一个id，同样id 的消费者对于同一条消息只会收到一次。
2.可进行持久化操作，数据持久化到磁盘，通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。并且数据是多副本的，防止数据丢失。
3.kafka采取消费分区，且消费者有组的概念，同组中不同的消费者，消费不同的分区数据，同一个分区，数据是有序的。
Kafka数据传输的事务特点
1.at most once：最多一次，这个和JMS中"非持久化"消息类似，发送一次，无论成败，将不会重发。消费者fetch消息，然后保存offset，然后处理消息；当client保存offset之后，但是在消息处理过程中出现了异常，导致部分消息未能继续处理。那么此后"未处理"的消息将不能被fetch到，这就是"at most once"。
2.at least once：消息至少发送一次，如果消息未能接受成功，可能会重发，直到接收成功。消费者fetch消息，然后处理消息，然后保存offset。如果消息处理成功之后，但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功，这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息，这就是"at least once"，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态。
3.exactly once：消息只会发送一次。kafka中并没有严格的去实现（基于2阶段提交），我们认为这种策略在kafka中是没有必要的。
通常情况下"at-least-once"是我们首选。
4.直接使用Linux 文件系统的cache，来高效缓存数据
kafka消费者采用pull方式获取数据的好处。
1.pull数据可把压力全部转移到消费者身上，消费者多个，这样kafka可以更好地实现高吞吐。
2.pull方式消费者可以根据自己的承载能力拉取数据，如果push方式，消费者的服务器无法承受如此大的数据量很有可能崩溃
Kafak顺序写入与数据读取
生产者（producer）是负责向Kafka提交数据的，Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafak采用了两个技术，顺序写入和MMFile。
顺序写入
因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址，写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最“讨厌”随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。
每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高
即便是顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以Kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。
在Linux Kernal 2.2之后出现了一种叫做“零拷贝(zero-copy)”系统调用机制，就是跳过“用户缓冲区”的拷贝，建立一个磁盘空间和内存空间的直接映射，数据不再复制到“用户态缓冲区”系统上下文切换减少2次，可以提升一倍性能。
知识点：
数据分配到那个分区上是有生产者决定的，通过hash(key)%num(分区)，来决定数据存到那个分区上面。
acks：此配置实际上代表了数据备份的可用性。
acks=0： 设置为0表示producer不需要等待任何确认收到的信息。副本将立即加到socket buffer并认为已经发送。没有任何保障可以保证此种情况下server已经成功接收数据，同时重试配置不会发生作用
acks=1： 这意味着至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是并没有等待所有follower是否成功写入。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
acks=all： 这意味着leader需要等待所有备份都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的保证。
面试总结：http://www.jinciwei.cn/b832787.html
丢失原因：kafka挂掉（通过上面的回调函数进行弥补）
1 生产方向kafka发送消息，kafka挂掉，可以通过上面callback回调的方式进行弥补（可以写入hdfs）
设置数据发送失败重试 retries=3 发送方
通过确认机制：rack设置 0 发送就完成这条消息 1 等待leader返回接收消息 all 等待leader和副本 返回接收消息完毕（kafka内部）
手动提交：如果自动提交出现问题，offset发生改变，则数据出现丢失，则需要自己手动提交（消费）
重复：生产数据的时候出现重复 key放到redis 来了数据看是否有重复数据，无提交offset 如果放入hbase rowkey相同 则无问题
kafka的一致性重要机制之ISR
每个partition有一个leader和多个follower follower就类似consumer pull leader的数据 ，follower并不向外提供服务，它只是leader的一个备份，leader挂掉 做数据的备份
pull策略
同步：等待所有的follower抓取完成再进行提交 ，一致性好 可用性不高
异步：只要leader 拿到数据立即提交，等待follower慢慢去复制，很有可能复制失败，可用性好，一致性不高
ISR机制：
leader会维护一个ISR信息表，每个follower也会维护一张ISR表与之对应，如果两个表相差太多，或者长时间无复制，follower则会发起复制请求，当所有follower都发送ack时候，leader才会提交
rerplica.lag.time.max.ms=10000 10秒
rerplica.lag.max.messages=4000 相差4000条
提交：是指leader告诉客户端，这条数据写成功了。kafka尽量保证commit后立即leader挂掉，其他flower都有该条数据。
kafka堆积总结
1.kafka集群重启，2.还有就是版本不一致，造成每次推给消费的都是很大量的消息，消费再单位时间内处理不完，进行回滚，造成堆积
个人理解：可以增多partition和消费端的个数 增大并发度，对代码的修改 改为多线程
如果是kafka内部的问题 则需要进一步进行解决（可能是重复消费问题）
zk作用：
1.broker再zk中注册，broker会上报zk它的brokerid，broker会向zk定时发送心跳，如果broker挂掉，zk会删除该节点，它的partition会发到其他的机器，实现负载均衡
2.topic再zk注册：
每个broker会有多个topic，所以topic会向zk注册，他们的关系也是zk在维护
3.消费者再zk中注册：
3.1 zk会创建相关节点来保存相关信息，路径为：/consumers/{group_id}/ [ids,owners,offset]
ids:记录该消费分组有几个正在消费的消费者，Owmners：记录该消费分组消费的topic信息，Offset：记录topic每个分区中的每个offset
3.2 监听消费者分组中消费者的变化 ,监听/consumers/{group_id}/ids的子节点的变化，一旦发现消费者新增或者减少及时调整消费者的负载均衡。
