Kafka相关内容总结（概念和原理）

说明

• 主要内容是在网上的一些文章中整理出来；
• 加粗的字体是比较重要的内容，部分是自己的经验和理解；
• 整理的目的主要是为了方便查阅；

为什么需要消息系统

• 解耦：
  
  在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

• 冗余：
  
  有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

• 扩展性：
  
  因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。

• 灵活性 & 峰值处理能力：
  
  在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

• 可恢复性：
  
  系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

• 送达保证：
  
  消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理，只要一个进程读取了该队列即可。在此基础上，部分消息系统提供了一个”只送达一次”保证。无论有多少进程在从队列中领取数据，每一个消息只能被处理一次。这之所以成为可能，是因为获取一个消息只是”预定”了这个消息，暂时把它移出了队列。除非客户端明确的表示已经处理完了这个消息，否则这个消息会被放回队列中去，在一段可配置的时间之后可再次被处理。

• 顺序保证：
  
  在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。（Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性）

• 缓冲：
  
  有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

• 理解数据流
  
  在一个分布式系统里，要得到一个关于用户操作会用多长时间及其原因的总体印象，是个巨大的挑战。消息队列通过消息被处理的频率，来方便的辅助确定那些表现不佳的处理过程或领域，这些地方的数据流都不够优化。

• 异步通信：
  
  很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

多个消息队列横向对比

• RabbitMQ
  
  RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。

• Redis
  
  Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。redis不能支持大量数据。

• ZeroMQ
  
  ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。

• ActiveMQ
  
  ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。

• Kafka/Jafka
  
  Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。

kafka 架构

拓扑结构

相关概念

• producer：
  
  消息生产者，发布消息到kafka集群的终端或服务。

• broker：
  
  kafka集群中包含的服务器。

• topic：
  
  每条发布到kafka集群的消息属于的类别，即kafka是面向topic的。

• partition：
  
  partition是物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition。kafka分配的单位是partition。

• consumer：
  
  从kafka集群中消费消息的终端或服务。

• ConsumerGroup：
  
  high-level consumerAPI中，每个consumer都属于一个ConsumerGroup，每条消息只能被ConsumerGroup中的一个Consumer消费，但可以被多个ConsumerGroup消费。

• replica：
  
  partition的副本，保障partition的高可用。

• leader：
  
  replica中的一个角色，producer和consumer只跟leader交互。

• follower：
  
  replica中的一个角色，从leader中复制数据。

• controller：
  
  kafka集群中的其中一个服务器，用来进行leade relection以及 各种failover。

• zookeeper：
  
  kafka通过zookeeper来存储集群的meta信息。

• zookeeper 节点
  
  kafka 在 zookeeper 中的存储结构如下图所示：
  
  

producer 发布消息

写入方式

producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 patition 中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 kafka 吞吐率）。

消息路由

producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为：

• 指定了 patition，则直接使用；
• 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition
• patition 和 key 都未指定，使用轮询或者随机选出一个 patition。

写入流程

• producer 先从 zookeeper 的 "/brokers/.../state" 节点找到该 partition 的 leader
• producer 将消息发送给该 leader
• leader 将消息写入本地 log
• followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 leader 发送 ACK
• leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK

数据的保证

• 一般情况下存在三种情况：
  • At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
    
      - At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输
    
      - Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次
• 当 producer 向 broker 发送消息时，一旦这条消息被 commit，由于 replication 的存在，它就不会丢。但是如果 producer 发送数据给 broker 后，遇到网络问题而造成通信中断，那 Producer 就无法判断该条消息是否已经 commit。虽然 Kafka 无法确定网络故障期间发生了什么，但是 producer 可以生成一种类似于主键的东西，发生故障时幂等性的重试多次，这样就做到了 Exactly once，但目前还并未实现。所以目前默认情况下一条消息从 producer 到 broker 是确保了 At least once，可通过设置 producer 异步发送实现At most once。
• Partition leader与follower：partition也有leader和follower之分。leader是主partition，producer写kafka的时候先写partition leader，再由partition leader push给其他的partition follower。partition leader与follower的信息受Zookeeper控制，一旦partition leader所在的broker节点宕机，zookeeper会冲其他的broker的partition follower上选择follower变为parition leader。
• Partition ack：当ack=1，表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=-1[parition的数量]的时候，表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息。这里需要注意的是，如果ack=1的时候，一旦有个broker宕机导致partition的follower和leader切换，会导致丢数据。

kafka对数据的保证

• 如果将 consumer 设置为 auto commit，consumer 一旦读到数据立即自动 commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那 Kafka 确保了 Exactly once。
• 但实际使用中应用程序并非在 consumer 读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与 commit 的顺序在很大程度上决定了consumer delivery guarantee：
  • 读完消息先 commit 再处理消息。
    
    这种模式下，如果 consumer 在 commit 后还没来得及处理消息就 crash 了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于 At most once；这是kafka可能丢数据的一个原因
  • 读完消息先处理再 commit。
    
    这种模式下，如果在处理完消息之后 commit 之前 consumer crash 了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未 commit 的消息，实际上该消息已经被处理过了。这就对应于 At least once。这是kafka可能重复处理数据的一个原因
  • 如果一定要做到 Exactly once，就需要协调 offset 和实际操作的输出。
    
    精典的做法是引入两阶段提交。如果能让 offset 和操作输入存在同一个地方，会更简洁和通用。这种方式可能更好，因为许多输出系统可能不支持两阶段提交。比如，consumer 拿到数据后可能把数据放到 HDFS，如果把最新的 offset 和数据本身一起写到 HDFS，那就可以保证数据的输出和 offset 的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现 Exactly once。目前HighLevelConsumerAPI的offset存在于kafka自己的topic中，不能存HDFS，可以用SimpleConsuemer API实现
  • auto commit的坑
    • 如果auto.commit.enable=false，假设consumer的两个fetcher各自拿了一条数据，并且由两个线程同时处理，这时线程t1处理完partition1的数据，手动提交offset，这里需要着重说明的是，当手动执行commit的时候，实际上是对这个consumer进程所占有的所有partition进行commit，kafka暂时还没有提供更细粒度的commit方式(TODO:新版kafka有没有更细粒度的commit方式？？)，也就是说，即使t2没有处理完partition2的数据，offset也被t1提交掉了。如果这时consumer crash掉，t2正在处理的这条数据就丢失了。解决办法应该是只有手动commit+两阶段提交。

broker 保存消息

存储方式

物理上把 topic 分成一个或多个 patition（对应 server.properties 中的 num.partitions=3 配置），每个 patition 物理上对应一个文件夹（该文件夹存储该 patition 的所有消息和索引文件），如下:

存储策略

无论消息是否被消费，kafka 都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据：

基于时间：log.retention.hours=168

基于大小：log.retention.bytes=1073741824

文件存储方式

• 每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。
• 每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。
• 这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。

文件存储方式

• producer发message到某个topic，message会被均匀的分布到多个partition上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），kafka broker收到message往对应partition的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息consumer才能消费，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment
• 每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。
  
  segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
• segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个全局partion的最大offset(偏移message数)。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

读取原理

• segment file 组成：由2部分组成，分别为index file和data file，这两个文件是一一对应的，后缀”.index”和”.log”分别表示索引文件和数据文件；
• segment file 命名规则：partition的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset,ofsset的数值最大为64位（long类型），20位数字字符长度，没有数字用0填充。如下图所示：
  
  
• segment的索引文件中存储着大量的元数据，数据文件中存储着大量消息，索引文件中的元数据指向对应数据文件中的message的物理偏移地址。以索引文件中的3，497为例，在数据文件中表示第3个message（在全局partition表示第368772个message），以及该消息的物理偏移地址为497。
• 注：Partition中的每条message由offset来表示它在这个partition中的偏移量，这个offset并不是该Message在partition中实际存储位置，而是逻辑上的一个值（如上面的3），但它却唯一确定了partition中的一条Message（可以认为offset是partition中Message的id）。
  
  

Kafka高效文件存储设计特点

• Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
• 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
• 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
• 通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。
• 消息系统的持久化队列可以构建在对一个文件的读和追加上，就像一般情况下的日志解决方案。它有一个优点，所有的操作都是常数时间，并且读写之间不会相互阻塞。这种设计具有极大的性能优势：最终系统性能和数据大小完全无关，服务器可以充分利用廉价的硬盘来提供高效的消息服务。
• 事实上还有一点，磁盘空间的无限增大而不影响性能这点，意味着我们可以提供一般消息系统无法提供的特性。比如说，消息被消费后不是立马被删除，我们可以将这些消息保留一段相对比较长的时间（比如一个星期）。

Kafka Broker一些特性

• 无状态的Kafka Broker :

  • Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。
  • Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。
  • 无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证)，消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。
  • 消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset进行重新读取消费消息。

• message的交付与生命周期 ：

  • 不是严格的JMS， 因此kafka对消息的重复、丢失、错误以及顺序型没有严格的要求。（这是与AMQ最大的区别）
  • JMS即Java消息服务（Java Message Service）应用程序接口，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持。
  • kafka提供at-least-once delivery,即当consumer宕机后，有些消息可能会被重复delivery。
  • 因每个partition只会被consumer group内的一个consumer消费，故kafka保证每个partition内的消息会被顺序的订阅。
  • Kafka为每条消息为每条消息计算CRC校验，用于错误检测，crc校验不通过的消息会直接被丢弃掉。

• 压缩

  • Kafka支持以集合（batch）为单位发送消息，在此基础上，Kafka还支持对消息集合进行压缩，Producer端可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩。Producer端进行压缩之后，在Consumer端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈往往体现在网络上而不是CPU。
  • 那么如何区分消息是压缩的还是未压缩的呢，Kafka在消息头部添加了一个描述压缩属性字节，这个字节的后两位表示消息的压缩采用的编码，如果后两位为0，则表示消息未被压缩。

offset管理

kafka会记录offset到zk中。但是，zk client api对zk的频繁写入是一个低效的操作。0.8.2 kafka引入了native offset storage，将offset管理从zk移出，并且可以做到水平扩展。其原理就是利用了kafka的compacted topic，offset以consumer group,topic与partion的组合作为key直接提交到compacted topic中，topic名称为__consumer_offsets。同时Kafka又在内存中维护了的三元组来维护最新的offset信息，consumer来取最新offset信息的时候直接内存里拿即可。当然，kafka允许你快速的checkpoint最新的offset信息到磁盘上。根据以上的信息可以理解，既然生产者有可能因为broker的挂掉而造成丢数据，那么消费成功的offset，如果发送kafka失败，或者kafka写入失败（如broker挂掉）等情况，也有可能造成重复消费（已经消费，但是kafka写入不成功）。

• __consumer_offsets包含很多partition，Kafka会使用下面公式计算某个ConsumerGroup位移保存在__consumer_offsets的哪个分区上：

Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions

• 获取指定consumer group的位移信息

//0.11.0.0版本之前
bin/kafka-simple-consumer-shell.sh --topic __consumer_offsets --partition 11 --broker-list localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --formatter "kafka.coordinator.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter"

//0.11.0.0版本以后(含)
bin/kafka-simple-consumer-shell.sh --topic __consumer_offsets --partition 11 --broker-list localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter"

输出结果如下：

...
[console-consumer-46965,test,2]::[OffsetMetadata[21,NO_METADATA],CommitTime 1479092279434,ExpirationTime 1479178679434]
[console-consumer-46965,test,1]::[OffsetMetadata[21,NO_METADATA],CommitTime 1479092284246,ExpirationTime 1479178684246]
[console-consumer-46965,test,0]::[OffsetMetadata[22,NO_METADATA],CommitTime 1479092284246,ExpirationTime 1479178684246]
[console-consumer-46965,test,2]::[OffsetMetadata[21,NO_METADATA],CommitTime 1479092284246,ExpirationTime 1479178684246]
[console-consumer-46965,test,1]::[OffsetMetadata[21,NO_METADATA],CommitTime 1479092284436,ExpirationTime 1479178684436]
[console-consumer-46965,test,0]::[OffsetMetadata[22,NO_METADATA],CommitTime 1479092284436,ExpirationTime 1479178684436]
[console-consumer-46965,test,2]::[OffsetMetadata[21,NO_METADATA],CommitTime 1479092284436,ExpirationTime 1479178684436]
 ...

上图可见，该consumer group保存在分区11上，且位移信息都是对的(这里的位移信息是已消费的位移，严格来说不是第3步中的位移。由于consumer已经消费完了所有的消息，所以这里的位移与第3步中的位移相同)。另外，可以看到__consumer_offsets topic的每一日志项的格式都是：[Group, Topic, Partition]::[OffsetMetadata[Offset, Metadata], CommitTime, ExpirationTime]

topic创建

kafka的架构图

创建topic命令

./bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.1.112.57:2181,10.1.112.58:2181,10.1.112.59:2181/kafka --create --topic LvsKafka --replication-factor 2 --partitions 24

流程图

• topic创建主要分为两个部分：命令行部分+后台(controller)逻辑部分，如下图所示。主要的思想就是后台逻辑会监听zookeeper下对应的目录节点，一旦发起topic创建命令，该命令会创建新的数据节点从而触发后台的创建逻辑。
• 简单来说我们发起的命令行主要做两件事情：1. 确定分区副本的分配方案(就是每个分区的副本都分配到哪些broker上)；2. 创建zookeeper节点，把这个方案写入/brokers/topics/节点下。

• Kafka controller部分主要做下面这些事情：1. 创建分区；2. 创建副本；3. 为每个分区选举leader、ISR；4.更新各种缓存。

流程说明

• controller 在 ZooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被创建，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。（也就是，创建topic的命令负责分配partition/replica并写入zk，然后controller从zk的节点信息发现了一个新的topic）
• controller从 /brokers/ids 读取当前所有可用的 broker 列表，对于 set_p 中的每一个 partition：
  • 从分配给该 partition 的所有 replica（称为AR）中任选一个可用的 broker 作为新的 leader，并将AR设置为新的 ISR
  • 将新的 leader 和 ISR 写入 /brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state
• controller 通过 RPC 向相关的 broker 发送 LeaderAndISRRequest。

命令行部分

• 我们发起topic创建命令之后，Kafka会做一些基本的校验，比如是否同时指定了分区数、副本因子或是topic名字中是否含有非法字符等。值得一提的是，0.10版本支持指定broker的机架信息，类似于Hadoop那样，可以更好地利用局部性原理减少集群中网络开销。如果指定了机架信息(broker.rack), Kafka在为分区做副本分配时就会考虑这部分信息，尽可能地为副本挑选不同机架的broker。
• 做完基本的校验之后，Kafka会从zookeeper的/brokers/ids下获取集群当前存活broker列表然后开始执行副本的分配工作。首先，分区副本的分配有以下3个目标：
  • 尽可能地在各个broker之间均匀地分配副本
  • 如果分区的某个副本被分配到了一个broker，那么要尽可能地让该分区的其他副本均匀地分配到其他broker上
  • 如果所有broker都指定了机架信息，那么尽可能地让每个分区的副本都分配到不同的机架上
• 概括：随机挑选一个broker采用轮询的方式分配每个分区的第一个副本，然后采用增量右移的方式分配其他的副本。算法如下：①将所有 broker（假设共 n 个 broker）和待分配的 partition 排序；②将第 i 个 partition 分配到第（i mod n）个 broker 上；③将第 i 个 partition 的第 j 个 replica 分配到第（(i + j) mode n）个 broker上；
• 确定了分区副本分配方案之后，Kafka会把这个分配方案持久化到zookeeper的/brokers/topics/节点下，类似于这样的信息：{"version":1,"partitions":{"0":[0,1,2],"1":[1,0,2],"2":[2,0,1]}}，partitions下的格式是：格式是分区号 -> 副本所在broker Id集合，该例子是三个partition，每个partition三个副本。
• Kafka集群partition replication默认自动分配分析：Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication；

Controller部分（后台）

• 所谓的后台逻辑其实是由Kafka的controller负责提供的。Kafka的controller内部保存了很多信息，其中有一个分区状态机，用于记录topic各个分区的状态。这个状态机内部注册了一些zookeeper监听器。Controller在启动的时候会创建这些监听器。其中一个监听器(TopicChangeListener)就是用于监听zookeeper的/brokers/topics目录的子节点变化的。一旦该目录子节点数发生变化就会调用这个监听器的处理方法。

• TopicChangeListener监听器一方面会更新controller的缓存信息(比如更新集群当前所有的topic列表以及更新新增topic的分区副本分配方案缓存等)，另一方面就是创建对应的分区及其副本对象并为每个分区确定leader副本及ISR。

• 详细内容见：Kafka如何创建topic

topic删除

删除topic命令

流程图

流程说明（守护线程）

• Kafka的broker在被选举成controller后，会执行下面几步
  • 注册DeleteTopicsListener，监听zookeeper节点/admin/delete_topics下子节点的变化，delete命令实际上就是要在该节点下创建一个节点，名字是待删除topic名，标记该topic是待删除的
  • 创建一个单独的线程DeleteTopicsThread，来执行topic删除的操作
• DeleteTopicsThread线程启动时会先在awaitTopicDeletionNotification处阻塞并等待删除事件的通知，即有新的topic被添加到queue里等待被删除。
• 当我们使用了delete命令，在zookeeper上的节点/admin/delete_topics下创建子节点< topic_name >。
• DeleteTopicsListener会收到ChildChange事件会依次判断如下逻辑：
  • 查询topic是否存在，若已经不存在了，则直接删除/admin/delete_topics/< topic_name >节点。
  • 查询topic是否为当前正在执行Preferred副本选举或分区重分配，若果是，则标记为暂时不适合被删除。
  • 并将该topic添加到queue中，此时会唤醒DeleteTopicsThread中doWork方法里awaitTopicDeletionNotification处的阻塞线程，让删除线程继续往下执行。

流程说明（后台逻辑，实现删除操作）

• 它首先会向各broker更新原信息，使得他们不再向外提供数据服务，准备开始删除数据。
• 开始删除这个topic的所有分区
  • 给所有broker发请求，告诉它们这些分区要被删除。broker收到后就不再接受任何在这些分区上的客户端请求了
  • 把每个分区下的所有副本都置于OfflineReplica状态，这样ISR就不断缩小，当leader副本最后也被置于OfflineReplica状态时leader信息将被更新为-1
  • 将所有副本置于ReplicaDeletionStarted状态
  • 副本状态机捕获状态变更，然后发起StopReplicaRequest给broker，broker接到请求后停止所有fetcher线程、移除缓存，然后删除底层log文件
  • 关闭所有空闲的Fetcher线程
• 删除zookeeper上节点/brokers/topics/< topic_name >
• 删除zookeeper上节点/config/topics/< topic_name >
• 删除zookeeper上节点/admin/delete_topics/< topic_name >
• 并删除内存中的topic相关信息。

leader failover

• 当 partition 对应的 leader 宕机时，需要从 follower 中选举出新 leader。在选举新leader时，一个基本的原则是，新的 leader 必须拥有旧 leader commit 过的所有消息。
• kafka 在 zookeeper 中（/brokers/.../state）动态维护了一个 ISR（in-sync replicas），由3.3节的写入流程可知 ISR 里面的所有 replica 都跟上了 leader，只有 ISR 里面的成员才能选为 leader。对于 f+1 个 replica，一个 partition 可以在容忍 f 个 replica 失效的情况下保证消息不丢失。
• kafka 0.8.* 采用的方案是：选择第一个活过来的 replica（不一定是 ISR 成员）作为 leader。无法保障数据不丢失，但相对不可用时间较短。
• 这种方案也是丢数据的原因之一，但是恢复时间相对较短。

broker failover

• controller 在 zookeeper 的 /brokers/ids/[brokerId] 节点注册 Watcher，当 broker 宕机时 zookeeper 会 fire watch；
• controller 从 /brokers/ids 节点读取可用broker；
• controller决定set_p，该集合包含宕机 broker 上的所有 partition；
• 对 set_p 中的每一个 partition：
  • 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state 节点读取 ISR
  • 决定新 leader
  • 将新 leader、ISR、controller_epoch 和 leader_epoch 等信息写入 state 节点
  • 通过 RPC 向相关 broker 发送 leaderAndISRRequest 命令

controller failover

当 controller 宕机时会触发 controller failover。每个 broker 都会在 zookeeper 的 "/controller" 节点注册 watcher，当 controller 宕机时 zookeeper 中的临时节点消失，所有存活的 broker 收到 fire 的通知，每个 broker 都尝试创建新的 controller path，只有一个竞选成功并当选为 controller。

消费消息：The high-level consumer API

high-level consumer API 提供了 consumer group 的语义，一个消息只能被 group 内的一个 consumer 所消费，且 consumer 消费消息时不关注 offset。（注：客户端开启自动提交offset，offset由kafka自行保存，这是新版kafka的功能，offset的维护不依赖于zk）

• 如果消费线程大于 patition 数量，则有些线程将收不到消息
• 如果 patition 数量大于线程数，则有些线程会同时收到多个 patition 的消息
• 如果一个线程消费多个 patition，则无法保证你收到的消息的顺序，而一个 patition 内的消息是有序的

消费消息：The SimpleConsumer API(低层次的接口)

• 多次读取一个消息（自己管理offset，不再自动提交）

• 只消费一个 patition 中的部分消息

• 使用事务来保证一个消息仅被消费一次（用户自行实现）

• 必须在应用程序中跟踪 offset，从而确定下一条应该消费哪条消息

• 应用程序需要通过程序获知每个 Partition 的 leader 是谁

• 需要处理 leader 的变更

The high-level consumer API之消费组（consumer group）

• kafka 的分配单位是 patition。每个 consumer 都属于一个 group，一个 partition 只能被同一个 group 内的一个 consumer 所消费（也就保障了一个消息只能被 group 内的一个 consuemr 所消费），但是多个 group 可以同时消费这个 partition。
• kafka 的设计目标之一就是同时实现离线处理和实时处理，根据这一特性，可以使用 spark/Storm 这些实时处理系统对消息在线处理，同时使用 Hadoop 批处理系统进行离线处理，还可以将数据备份到另一个数据中心，只需要保证这三者属于不同的 consumer group。
  
  

消费方式

• consumer 采用 pull 模式从 broker 中读取数据。
• push 模式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速度传递消息，但是这样很容易造成 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 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。
• 对于 Kafka 而言，pull 模式更合适，它可简化 broker 的设计，consumer 可自主控制消费消息的速率，同时 consumer 可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

ConsumerGroup最佳实践

• kafka为了保证吞吐量，只允许同一个consumer group下的一个consumer线程去访问一个partition。如果觉得效率不高的时候，可以加partition的数量来横向扩展，那么再加新的consumer thread去消费。如果想多个不同的业务都需要这个topic的数据，起多个consumer group就好了，大家都是顺序的读取message，offsite的值互不影响。这样没有锁竞争，充分发挥了横向的扩展性，吞吐量极高。这也就形成了分布式消费的概念。

• 当启动一个consumer group去消费一个topic的时候，无论topic里面有多个少个partition，无论我们consumer group里面配置了多少个consumer thread，这个consumer group下面的所有consumer thread一定会消费全部的partition；即便这个consumer group下只有一个consumer thread，那么这个consumer thread也会去消费所有的partition。因此，最优的设计就是，consumer group下的consumer thread的数量等于partition数量，这样效率是最高的。

• 同一partition的一条message只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费。不能够一个consumer group的多个consumer同时消费一个partition.

• 一个consumer group下，无论有多少个consumer，这个consumer group一定会去把这个topic下所有的partition都消费了。当consumer group里面的consumer数量小于这个topic下的partition数量的时候，如下图groupA,groupB，就会出现一个conusmer thread消费多个partition的情况，总之是这个topic下的partition都会被消费。如果consumer group里面的consumer数量等于这个topic下的partition数量的时候，如下图groupC，此时效率是最高的，每个partition都有一个consumer thread去消费。当consumer group里面的consumer数量大于这个topic下的partition数量的时候，如下图GroupD，就会有一个consumer thread空闲。因此，我们在设定consumer group的时候，只需要指明里面有几个consumer数量即可，无需指定对应的消费partition序号，consumer会自动进行rebalance。
  
  

• 多个Consumer Group下的consumer可以消费同一条message，但是这种消费也是以O（1）的方式顺序的读取message去消费,，所以一定会重复消费这批message的。

consumer rebalance

• 引发consumer rebalance的时机
  • 使用ConsumerGroup消费时，同一个ConsumerGroup增加或者减少消费者；
  • Broker的数目增加或者减少；
• consumer rebalance算法如下：
  • 1. 将目标 topic 下的所有 partirtion 排序，存于PT
  • 1. 对某 consumer group 下所有 consumer 排序，存于 CG，第 i 个consumer 记为 Ci
  • 1. N=size(PT)/size(CG)，向上取整
  • 1. 解除 Ci 对原来分配的 partition 的消费权（i从0开始）
  • 1. 将第iN到（i+1）N-1个 partition 分配给 Ci

Producer生产者

• Producers直接发送消息到broker上的leader partition，不需要经过任何中介或其他路由转发。为了实现这个特性，kafka集群中的每个broker都可以响应producer的请求，并返回topic的一些元信息，这些元信息包括哪些机器是存活的，topic的leader partition都在哪，现阶段哪些leader partition是可以直接被访问的。这是生产者高效的原因。
• Producer客户端自己控制着消息被推送到哪些partition。实现的方式可以是随机分配、实现一类随机负载均衡算法，或者指定一些分区算法。Kafka提供了接口供用户实现自定义的partition，用户可以为每个消息指定一个partitionKey，通过这个key来实现一些hash分区算法。比如，把userid作为partitionkey的话，相同userid的消息将会被推送到同一个partition。
• 以Batch的方式推送数据可以极大的提高处理效率，kafka Producer 可以将消息在内存中累计到一定数量后作为一个batch发送请求。Batch的数量大小可以通过Producer的参数控制，参数值可以设置为累计的消息的数量（如500条）、累计的时间间隔（如100ms）或者累计的数据大小(64KB)。通过增加batch的大小，可以减少网络请求和磁盘IO的次数，当然具体参数设置需要在效率和时效性方面做一个权衡。

复制原理和同步方式

• Kafka中topic的每个partition有一个预写式的日志文件，虽然partition可以继续细分为若干个segment文件，但是对于上层应用来说可以将partition看成最小的存储单元(一个有多个segment文件拼接的“巨型”文件)，每个partition都由一些列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。
  
  
• 上图中有两个新名词：HW和LEO。这里先介绍下LEO，LogEndOffset的缩写，表示每个partition的log最后一条Message的位置。HW是HighWatermark的缩写，是指consumer能够看到的此partition的位置。
• 为了提高消息的可靠性，Kafka每个topic的partition有N个副本(replicas)，其中N(大于等于1)是topic的复制因子(replica fator)的个数。Kafka通过多副本机制实现故障自动转移，当Kafka集群中一个broker失效情况下仍然保证服务可用。在Kafka中发生复制时确保partition的日志能有序地写到其他节点上，N个replicas中，其中一个replica为leader，其他都为follower, leader处理partition的所有读写请求，与此同时，follower会被动定期地去复制leader上的数据。
• 如下图所示，Kafka集群中有4个broker, 某topic有3个partition,且复制因子即副本个数也为3：
  
  
  
  Kafka提供了数据复制算法保证，如果leader发生故障或挂掉，一个新leader被选举并被接受客户端的消息成功写入。Kafka确保从同步副本列表中选举一个副本为leader，或者说follower追赶leader数据。leader负责维护和跟踪ISR(In-Sync Replicas的缩写，表示副本同步队列，具体可参考下节)中所有follower滞后的状态。当producer发送一条消息到broker后，leader写入消息并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制，重要的是快速检测慢副本，如果follower“落后”太多或者失效，leader将会把它从ISR中删除。

ISR

• ISR (In-Sync Replicas)，这个是指副本同步队列。副本数对Kafka的吞吐率是有一定的影响，但极大的增强了可用性。默认情况下Kafka的replica数量为1，即每个partition都有一个唯一的leader，为了确保消息的可靠性，通常应用中将其值(由broker的参数offsets.topic.replication.factor指定)大小设置为大于1，比如3。 所有的副本(replicas)统称为Assigned Replicas，即AR。ISR是AR中的一个子集，由leader维护ISR列表，follower从leader同步数据有一些延迟(包括延迟时间replica.lag.time.max.ms和延迟条数replica.lag.max.messages两个维度, 当前最新的版本0.10.x中只支持replica.lag.time.max.ms这个维度)，任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存入OSR(Outof-Sync Replicas)列表，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。
• Kafka 0.10.x版本后移除了replica.lag.max.messages参数，只保留了replica.lag.time.max.ms作为ISR中副本管理的参数。为什么这样做呢?replica.lag.max.messages表示当前某个副本落后leaeder的消息数量超过了这个参数的值，那么leader就会把follower从ISR中删除。假设设置replica.lag.max.messages=4，那么如果producer一次传送至broker的消息数量都小于4条时，因为在leader接受到producer发送的消息之后而follower副本开始拉取这些消息之前，follower落后leader的消息数不会超过4条消息，故此没有follower移出ISR，所以这时候replica.lag.max.message的设置似乎是合理的。但是producer发起瞬时高峰流量，producer一次发送的消息超过4条时，也就是超过replica.lag.max.messages，此时follower都会被认为是与leader副本不同步了，从而被踢出了ISR。但实际上这些follower都是存活状态的且没有性能问题。那么在之后追上leader,并被重新加入了ISR。于是就会出现它们不断地剔出ISR然后重新回归ISR，这无疑增加了无谓的性能损耗。而且这个参数是broker全局的。设置太大了，影响真正“落后”follower的移除;设置的太小了，导致follower的频繁进出。无法给定一个合适的replica.lag.max.messages的值，故此，新版本的Kafka移除了这个参数。
• 注：ISR中包括：leader和follower。
• HW俗称高水位，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW，此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broKer的读取请求，没有HW的限制。
• 下图详细的说明了当producer生产消息至broker后，ISR以及HW和LEO的流转过程：
  
  
• 由此可见，Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求所有能工作的follower都复制完，这条消息才会被commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follower都还没有复制完，落后于leader时，突然leader宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。
• Kafka的ISR的管理最终都会反馈到Zookeeper节点上。具体位置为：/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。目前有两个地方会对这个Zookeeper的节点进行维护：
  • Controller来维护：Kafka集群中的其中一个Broker会被选举为Controller，主要负责Partition管理和副本状态管理，也会执行类似于重分配partition之类的管理任务。在符合某些特定条件下，Controller下的LeaderSelector会选举新的leader，ISR和新的leader_epoch及controller_epoch写入Zookeeper的相关节点中。同时发起LeaderAndIsrRequest通知所有的replicas。
  • leader来维护：leader有单独的线程定期检测ISR中follower是否脱离ISR, 如果发现ISR变化，则会将新的ISR的信息返回到Zookeeper的相关节点中。

数据可靠性和持久性保证

• request.required.acks=1(默认)：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条message。如果leader宕机了，则会丢失数据。producer发送数据到leader，leader写本地日志成功，返回客户端成功;此时ISR中的副本还没有来得及拉取该消息，leader就宕机了，那么此次发送的消息就会丢失。
  
  
• request.required.acks=0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。
  
  
• request.required.acks=-1：producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。但是这样也不能保证数据不丢失，比如当ISR中只有leader时，这样就变成了acks=1的情况。数据发送到leader后 ，部分ISR的副本同步，leader此时挂掉。比如follower1h和follower2都有可能变成新的leader, producer端会得到返回异常，producer端会重新发送数据，数据可能会重复。
  
  

关于HW的进一步探讨

• 考虑上图(即acks=-1,部分ISR副本同步)中的另一种情况，如果在Leader挂掉的时候，follower1同步了消息4,5，follower2同步了消息4，与此同时follower2被选举为leader，那么此时follower1中的多出的消息5该做如何处理呢?
• 这里就需要HW的协同配合了。如前所述，一个partition中的ISR列表中，leader的HW是所有ISR列表里副本中最小的那个的LEO。类似于木桶原理，水位取决于最低那块短板。
  
  
• 如上图，某个topic的某partition有三个副本，分别为A、B、C。A作为leader肯定是LEO最高，B紧随其后，C机器由于配置比较低，网络比较差，故而同步最慢。这个时候A机器宕机，这时候如果B成为leader，假如没有HW，在A重新恢复之后会做同步(makeFollower)操作，在宕机时log文件之后直接做追加操作，而假如B的LEO已经达到了A的LEO，会产生数据不一致的情况，所以使用HW来避免这种情况。
• A在做同步操作的时候，先将log文件截断到之前自己的HW的位置，即3，之后再从B中拉取消息进行同步。
• 如果失败的follower恢复过来，它首先将自己的log文件截断到上次checkpointed时刻的HW的位置，之后再从leader中同步消息。leader挂掉会重新选举，新的leader会发送“指令”让其余的follower截断至自身的HW的位置然后再拉取新的消息。
• 当ISR中的个副本的LEO不一致时，如果此时leader挂掉，选举新的leader时并不是按照LEO的高低进行选举，而是按照ISR中的顺序选举。
• 假如跨机房部署kafka集群，可能因为网络抖动，节点不停离开和加入ISR，或者会丢数据或者数据重复。

Leader选举

• 一条消息只有被ISR中的所有follower都从leader复制过去才会被认为已提交。这样就避免了部分数据被写进了leader，还没来得及被任何follower复制就宕机了，而造成数据丢失。而对于producer而言，它可以选择是否等待消息commit，这可以通过request.required.acks来设置。这种机制确保了只要ISR中有一个或者以上的follower，一条被commit的消息就不会丢失。
• 有一个很重要的问题是当leader宕机了，怎样在follower中选举出新的leader，因为follower可能落后很多或者直接crash了，所以必须确保选择“最新”的follower作为新的leader。一个基本的原则就是，如果leader不在了，新的leader必须拥有原来的leader commit的所有消息。这就需要做一个折中，如果leader在表名一个消息被commit前等待更多的follower确认，那么在它挂掉之后就有更多的follower可以成为新的leader，但这也会造成吞吐率的下降。
• Kafka在Zookeeper中为每一个partition动态的维护了一个ISR，这个ISR里的所有replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才能有被选为leader的可能(unclean.leader.election.enable=false)。在这种模式下，对于f+1个副本，一个Kafka topic能在保证不丢失已经commit消息的前提下容忍f个副本的失败，在大多数使用场景下，这种模式是十分有利的。事实上，为了容忍f个副本的失败，“少数服从多数”的方式和ISR在commit前需要等待的副本的数量是一样的，但是ISR需要的总的副本的个数几乎是“少数服从多数”的方式的一半。
• 在ISR中至少有一个follower时，Kafka可以确保已经commit的数据不丢失，但如果某一个partition的所有replica都挂了，就无法保证数据不丢失了。这种情况下有两种可行的方案：
  • 等待ISR中任意一个replica“活”过来，并且选它作为leader
  • 选择第一个“活”过来的replica(并不一定是在ISR中)作为leader
• 这就需要在可用性和一致性当中作出一个简单的抉择。如果一定要等待ISR中的replica“活”过来，那不可用的时间就可能会相对较长。而且如果ISR中所有的replica都无法“活”过来了，或者数据丢失了，这个partition将永远不可用。选择第一个“活”过来的replica作为leader,而这个replica不是ISR中的replica,那即使它并不保障已经包含了所有已commit的消息，它也会成为leader而作为consumer的数据源。默认情况下，Kafka采用第二种策略，即unclean.leader.election.enable=true，也可以将此参数设置为false来启用第一种策略。
• 细节参见深入剖析kafka架构内部原理

Kafka的发送模式

• Kafka的发送模式由producer端的配置参数producer.type来设置，这个参数指定了在后台线程中消息的发送方式是同步的还是异步的，默认是同步的方式，即producer.type=sync。如果设置成异步的模式，即producer.type=async，可以是producer以batch的形式push数据，这样会极大的提高broker的性能，但是这样会增加丢失数据的风险。如果需要确保消息的可靠性，必须要将producer.type设置为sync。
• 对于异步模式，还有4个配套的参数，如下：
  
  
• 以batch的方式推送数据可以极大的提高处理效率，kafka producer可以将消息在内存中累计到一定数量后作为一个batch发送请求。batch的数量大小可以通过producer的参数(batch.num.messages)控制。通过增加batch的大小，可以减少网络请求和磁盘IO的次数，当然具体参数设置需要在效率和时效性方面做一个权衡。在比较新的版本中还有batch.size这个参数。注意，缓存消息的大小还会被message.max.bytes参数限制。
• 在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。
  • 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries（默认值为3）次后抛出Exception，用户可以选择停止发送后续数据也可选择继续选择发送。而前者会造成数据的阻塞，后者会造成本应发往该Broker的数据的丢失。
  • 如果Producer使用异步模式，则Producer会尝试重新发送message.send.max.retries（默认值为3）次后记录该异常并继续发送后续数据，这会造成数据丢失并且用户只能通过日志发现该问题。异步发送可能丢数据的原因在这里。

消息去重

• Kafka在producer端和consumer端都会出现消息的重复；
• Kafka文档中提及GUID(Globally Unique Identifier)的概念，通过客户端生成算法得到每个消息的unique id，同时可映射至broker上存储的地址，即通过GUID便可查询提取消息内容，也便于发送方的幂等性保证，需要在broker上提供此去重处理模块，目前版本尚不支持。
• 针对GUID, 如果从客户端的角度去重，那么需要引入集中式缓存，必然会增加依赖复杂度，另外缓存的大小难以界定。
• 不只是Kafka, 类似RabbitMQ以及RocketMQ这类商业级中间件也只保障at least once, 且也无法从自身去进行消息去重。所以我们建议业务方根据自身的业务特点进行去重，比如业务消息本身具备幂等性，或者借助Redis等其他产品进行去重处理。

高可靠性配置

• Kafka提供了很高的数据冗余弹性，对于需要数据高可靠性的场景，我们可以增加数据冗余备份数(replication.factor)，调高最小写入副本数的个数(min.insync.replicas)等等，但是这样会影响性能。反之，性能提高而可靠性则降低，用户需要自身业务特性在彼此之间做一些权衡性选择。

• 要保证数据写入到Kafka是安全的，高可靠的，需要如下的配置：

  • topic的配置：replication.factor>=3,即副本数至少是3个；2<=min.insync.replicas<=replication.factor；
  • broker的配置：leader的选举条件unclean.leader.election.enable=false
    
    producer的配置：request.required.acks=-1(all)，producer.type=sync

性能测试相关

参考

• 深入剖析kafka架构内部原理
• Kafka史上最详细原理总结
• 史上最全、最详细的 kafka 学习笔记
• Kafka如何创建topic
• 深入学习Kafka：Topic的删除过程分析
• kafka学习笔记：知识点整理
• kafka 架构原理深度挖掘
• Kafka之数据存储
• Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets)
• Kafka设计解析