002_kafka_相关术语详细解析

参考：

http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html

http://kafka.apache.org/documentation.html#gettingStarted

1、Topics/logs

一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多个partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它是唯一标记一条消息。它唯一的标记一条消息。kafka并没有提供其他额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

  

　　kafka和JMS（Java Message Service）实现(activeMQ)不同的是:即使消息被消费,消息仍然不会被立即删除.日志文件将会根据broker中的配置要求,保留一定的时间之后删除;比如log文件保留2天,那么两天后,文件会被清除,无论其中的消息是否被消费.kafka通过这种简单的手段,来释放磁盘空间,以及减少消息消费之后对文件内容改动的磁盘IO开支.
 
    对于consumer而言,它需要保存消费消息的offset,对于offset的保存和使用,由consumer来控制;
当consumer正常消费消息时,offset将会"线性"的向前驱动,即消息将依次顺序被消费.事实上consumer可以使用任意顺序消费消息,它只需要将offset重置为任意值..(offset将会保存在zookeeper中)
 
    kafka集群几乎不需要维护任何consumer和producer状态信息,这些信息由zookeeper保存;
因此producer和consumer的客户端实现非常轻量级,它们可以随意离开,而不会对集群造成额外的影响.
 
    partitions的设计目的有多个.最根本原因是kafka基于文件存储.通过分区,可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限,每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存;可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率.此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力.
 
　　一个Topic有多个partition，多个partition可能存在于不同的server上，有次可知，一个topic可以有多个log文件，并且这多个log文件可能分布在不同的server上。
 
　　partition的个数和consumer的个数成正比例关系。partition越大，消费者并发能力越高。

2、Distribution

　　一个Topic的多个partitions,被分布在kafka集群中的多个server上;每个server(kafka实例)负责partitions中消息的读写操作;此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数(replicas),每个partition将会被备份到多台机器上,以提高可用性.
 
　　基于replicated方案,那么就意味着需要对多个备份进行调度;每个partition都有一个server为"leader";leader负责所有的读写操作,如果leader失效,那么将会有其他follower来接管(成为新的leader);follower只是单调的和leader跟进,同步消息即可..由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,有多少个partitions就意味着有多少个"leader",kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上,来确保整体的性能稳定.
 
　　一般来说，备份replicas的个数需要小于server的个数.

3、Producers

    Producer将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息归属于哪个partition;比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等.

4、Consumers

    本质上kafka只支持Topic.每个consumer属于一个consumer group;反过来说,每个group中可以有多个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费.
 
    如果所有的consumer都具有相同的group,这种情况和queue模式很像;消息将会在consumers之间负载均衡.
 
    如果所有的consumer都具有不同的group,那这就是"发布-订阅";消息将会广播给所有的消费者.
 
    在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费;每个group中consumer消息消费互相独立;我们可以认为一个group是一个"订阅"者,一个Topic中的每个partions,只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费,不过一个consumer可以消费多个partitions中的消息.kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时,消息是顺序的.事实上,从Topic角度来说,消息仍不是有序的.
 
    kafka的设计原理决定,对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息.

 Guarantees

    1) 发送到partitions中的消息将会按照它接收的顺序追加到日志中

    2) 对于消费者而言,它们消费消息的顺序和日志中消息顺序一致.

    3) 如果Topic的"replicationfactor"为N,那么允许N-1个kafka实例失效.