我們在《360度測試：KAFKA會丟資料麼？其高可用是否滿足需求？》這篇文章中，詳細說明了KAFKA是否適合用在業務系統中。但有些朋友，還不知道KAFKA為何物，以及它為何存在。這在工作和麵試中是比較吃虧的，因為不知道什麼時候起，KAFKA似乎成了一種工程師的必備技能。
一些觀念的修正
從 0.9 版本開始，Kafka 的標語已經從“一個高吞吐量，分散式的訊息系統”改為"一個分散式流平臺"。
Kafka不僅僅是一個佇列，而且是一個儲存，有超強的堆積能力。
Kafka不僅用在吞吐量高的大資料場景，也可以用在有事務要求的業務系統上，但效能較低。
Kafka不是Topic越多越好，由於其設計原理，在數量達到閾值後，其效能和Topic數量成反比。
引入了訊息佇列，就等於引入了非同步，不管你是出於什麼目的。這通常意味著業務流程的改變，甚至產品體驗的變更。
訊息系統是什麼
典型場景
這種設計有以下幾個問題：
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定時任務的輪詢間隔不好控制。業務處理容易延遲。
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無法橫向擴容處理能力，且會引入分散式鎖、順序性保證等問題。
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當其他業務也需要這些訂單資料的時候，業務邏輯就必須要加入到定時任務裡。
當訪問量增加、業務邏輯複雜化的時候，訊息佇列就呼之欲出了。
訊息系統的作用
削峰 用於承接超出業務系統處理能力的請求，使業務平穩執行。這能夠大量節約成本，比如某些秒殺活動，並不是針對峰值設計容量。
緩衝 在服務層和緩慢的落地層作為緩衝層存在，作用與削峰類似，但主要用於服務內資料流轉。比如批量簡訊傳送。
解耦 專案尹始，並不能確定具體需求。訊息佇列可以作為一個介面層，解耦重要的業務流程。只需要遵守約定，針對資料程式設計即可獲取擴充套件能力。
冗餘 訊息資料能夠採用一對多的方式，供多個毫無關聯的業務使用。
健壯性 訊息佇列可以堆積請求，所以消費端業務即使短時間死掉，也不會影響主要業務的正常進行。
訊息系統要求
訊息系統即然這麼重要，那麼除了能夠保證高可用，對它本身的特性也有較高需求。大體有下面幾點：
效能要高 包含訊息投遞和訊息消費，都要快。一般通過增加分片數獲取並行處理能力。
訊息要可靠 在某些場景，不能丟訊息。生產、消費、MQ端都不能丟訊息。一般通過增加副本，強制刷盤來解決。
擴充套件性要好 能夠陪你把專案做大，陪你到天荒地老。增加節點叢集增大後，不能降低效能。
生態成熟 監控、運維、多語言支援、社群的活躍。
KAFKA名詞解釋
基本功能
Kafka是一個分散式訊息(儲存）系統。分散式系統通過分片增加並行度；通過副本增加可靠性，kafka也不例外。我們來看一下它的結構，順便解釋一下其中的術語。
負責往KAFKA寫入資料的元件就叫做Producer，訊息的生產者一般寫在業務系統裡。
傳送到KAFKA的訊息可能有多種，如何區別其分類？就是Topic的概念。一個主題分散式化後，可能會存在多個Broker上。
將Topic拆成多個段，增加並行度後，拆成的每個部分叫做Partition，分割槽一般平均分佈在所有機器上。
那些消費Kafka中資料的應用程式，就叫做Consumer，我們給某個主題的某個消費業務起一個名字，這麼名字就叫做Consumer Group
擴充套件功能
Connector 聯結器Task，包含Source和Sink兩種介面，給使用者提供了自定義資料流轉的可能。比如從JDBC匯入到Kafka，或者將Kafka資料直接落地到DB。
Stream 類似於Spark Stream，能夠進行流資料處理。但它本身沒有叢集，只是在KAFKA叢集上的抽象。如果你想要實時的流處理，且不需要Hadoop生態的某些東西，那麼這個比較適合你。
Topic
我們的訊息就是寫在主題裡。有了多個Topic，就可以對訊息進行歸類與隔離。比如登入資訊寫在user_activity_topic，日誌訊息寫在log_topic中。
每一個topic都可以調整其分割槽數量。假設我們的叢集有三個Broker，那麼當分割槽數量為1的時候，訊息就僅寫在其中一個節點上；當我們的分割槽為3，訊息會根據hash寫到三個節點上；當我們的分割槽為6，那每個節點將會有2個分割槽資訊。增加分割槽可以增加並行度，但不是越多越好。一般，6-12最佳，最好能夠被節點數整除，避免資料傾斜。
每個分割槽都由一系列有序的、不可變的訊息組成，這些訊息被順序的追加。分割槽中的每個訊息都有一個連續的序列號叫做offset。Kafka將保留配置時間內的所有訊息，所以它也是一個臨時儲存。在這段時間內，所有的訊息都可被消費，並且可以通過改變offset的值進行重複、多次消費。
Offset一般由消費者管理，當然也可以通過程式按需要設定。Offset只有commit以後，才會改變，否則，你將一直獲取重複的資料。新的kafka已經將這些Offset的放到了一個專有的主題：__consumer_offsets，就是上圖的紫色區域。
值得一提的是，消費者的個數，不要超過分割槽的個數。否則，多出來的消費者，將接收不到任何資料。
ISR
分散式系統保證資料可靠性的一個常用手段就是增加副本個數，ISR就是建立在這個手段上。
ISR全稱"In-Sync Replicas"，是保證HA和一致性的重要機制。副本數對Kafka的吞吐率是有一定的影響，但極大的增強了可用性。一般2-3個為宜。
副本有兩個要素，一個是數量要夠多，一個是不要落在同一個例項上。ISR是針對與Partition的，每個分割槽都有一個同步列表。N個replicas中，其中一個replica為leader，其他都為follower, leader處理partition的所有讀寫請求，其他的都是備份。與此同時，follower會被動定期地去複製leader上的資料。
如果一個flower比一個leader落後太多，或者超過一定時間未發起資料複製請求，則leader將其重ISR中移除。
當ISR中所有Replica都向Leader傳送ACK時，leader才commit。
Kafka的ISR的管理最終都會反饋到Zookeeper節點上。具體位置為：/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。當Leader節點失效，也會依賴Zk進行新的Leader選舉。Offset轉移到Kafka內部的Topic以後，KAFKA對ZK的依賴就越來越小了。
可靠性
訊息投遞語義
At least once 可能會丟訊息，但不不會重複
At most once 不不丟訊息，但可能重複，所以消費端要做冪等
Exactly once 訊息不不會丟，且保證只投遞⼀一次
整體的訊息投遞語義需要Producer端和Consumer端兩者來保證。KAFKA預設是At most once，也可以通過配置事務達到Exactly once，但效率很低，不推薦。
ACK
當生產者向leader傳送資料時，可以通過request.required.acks引數來設定資料可靠性的級別：
1（預設） 資料傳送到Kafka後，經過leader成功接收訊息的的確認，就算是傳送成功了。在這種情況下，如果leader當機了，則會丟失資料。
0 生產者將資料傳送出去就不管了，不去等待任何返回。這種情況下資料傳輸效率最高，但是資料可靠性確是最低的。
-1 producer需要等待ISR中的所有follower都確認接收到資料後才算一次傳送完成，可靠性最高。
KAFKA為什麼快
Cache Filesystem Cache PageCache快取
順序寫 由於現代的作業系統提供了預讀和寫技術，磁碟的順序寫大多數情況下比隨機寫記憶體還要快。
Zero-copy 零拷⻉，少了一次記憶體交換。
Batching of Messages 批量量處理。合併小的請求，然後以流的方式進行互動，直頂網路上限。
Pull 拉模式 使用拉模式進行訊息的獲取消費，與消費端處理能力相符。
使用場景
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傳遞業務訊息
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使用者活動日誌 • 監控項等
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日誌
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流處理，比如某些聚合
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Commit Log，作為某些重要業務的冗餘
下面是一個日誌方面的典型使用場景。
壓測
KAFKA自帶壓測工具，如下。
./kafka-producer-perf-test.sh --topic test001 --num- records 1000000 --record-size 1024 --throughput -1 --producer.config ../config/producer.properties
複製程式碼配置管理
關注點
應⽤用場景 不同的應用場景有不一樣的配置策略和不一樣的SLA服務水準。需要搞清楚自己的訊息是否允許丟失或者重複，然後設定相應的副本數量和ACK模式。
Lag 要時刻注意訊息的積壓。Lag太高意味著處理能力有問題。如果在低峰時候你的訊息有積壓，那麼當大流量到來，必然會出問題。
擴容 擴容後會涉及到partition的重新分佈，你的網路頻寬可能會是瓶頸。
磁碟滿了 建議設定過期天數，或者設定磁碟最大使用量。
log.retention.bytes
複製程式碼過期刪除 磁碟空間是有限的，建議保留最近的記錄，其餘自動刪除。
log.retention.hours
log.retention.minutes
log.retention.ms
複製程式碼監控管理工具
KafkaManager 雅虎出品，可管理多個Kafka叢集，是目前功能最全的管理工具。但是注意，當你的Topic太多，監控資料會佔用你大量的頻寬，造成你的機器負載增高。其監控功能偏弱，不滿足需求。
KafkaOffsetMonitor 程式一個jar包的形式執行，部署較為方便。只有監控功能，使用起來也較為安全。
Kafka Web Console 監控功能較為全面，可以預覽訊息，監控Offset、Lag等資訊，不建議在生產環境中使用。
Burrow 是LinkedIn開源的一款專門監控consumer lag的框架。支援報警，只提供HTTP介面，沒有webui。
Availability Monitor for Kafka 微軟開源的Kafka可用性、延遲性的監控框架,提供JMX介面，用的很少。
Rebalance
消費端Rebalance
消費端的上線下線會造成分割槽與消費者的關係重新分配，造成Rebalance。業務會發生超時、抖動等。
服務端reassign
伺服器擴容、縮容，節點啟動、關閉，會造成資料的傾斜，需要對partition進行reassign。在kafka manager後臺可以手動觸發這個過程，使得分割槽的分佈更加平均。
這個過程會造成叢集間大量的資料拷貝，當你的叢集資料量大，這個過程會持續數個小時或者幾天，謹慎操作。
linkedin開源了其自動化管理工具cruise-control，有自動化運維需求的不妨一看。
結尾
本文是KAFKA相關的最基礎的知識，基本涵蓋了大部分簡單的面試題。
為了達到Exactly once這個語義，KAFKA做了很多努力，努力的結果就是幾乎不可用，吞吐量實在是太低了。如果你真要將“高可靠”掛在嘴上，不如做好“補償策略”。效能不成，最終的結果可能是整體不可用；而資料丟失，僅是極端情況下的一部分小資料而已。你會如何權衡呢？
大流量下的KAFKA是非常嚇人的，資料經常將網路卡打滿。而一旦Broker當機，如果單節點有上T的資料，光啟動就需要半個小時，它還要作為Follower去追趕其他Master分割槽的資料。所以，不要讓你的KAFKA叢集太大，故障恢復會是一場災難。啟動以後，如果執行reassign，又會是另一番折騰了。