kafka架构概念

Broker

每一个kafka的服务都是一个Broker，一个集群由多个Broker组成。Broker与topic的副本的关系是一个Broker可能存在多个topic的副本，一个topic的副本可能存在于多个Broker上。

如下图：Topic-0通过--replication-factor参数创建了4个副本保存在4个Broker上，Topic-1通过--replication-factor参数创建了3个副本保存在3个Broker上。

Topic

Topic就是数据主题，是数据记录发布的地方，可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。

topic是物理层面的概念，在路径/tmp/kafka-logs（配置文件server.properties的log.dirs值）下可以看到每个topic对应至少一个文件夹。如下，名为test的topic对应文件夹test-0，名为test-topic的topic对应文件夹test-topic-0、test-topic-1、test-topic-2。

drwxr-xr-x. 2 root root  178 Jan 26 22:43 test-0
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 23:11 test-topic-0
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 23:11 test-topic-1
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 23:11 test-topic-2

创建topic时可以通过--replication-factor设置副本数量。当topic有多个副本时，则有多个Broker拥有该topic的副本，这些Broker会有1个leader负责读写数据，其他的Broker均为folllower负责从leader同步数据。当leader所在Broker宕机后，剩余的follower选取出一个Broker作为新的leader负责读写数据，保证kafka机器的高可用。

__consumer_offsets

__consumer_offsets是一个kafka的内部topic，存放了Consumer group组元数据消息和Consumer group的offset位移消息。

用户感知不到该topic的存在。但是可以在路径/tmp/kafka-logs（配置文件server.properties的log.dirs值）下看到该topic的存在，如下：

drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 22:43 __consumer_offsets-0
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 22:43 __consumer_offsets-1
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 22:43 __consumer_offsets-10
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 22:43 __consumer_offsets-11
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 22:43 __consumer_offsets-12
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 22:43 __consumer_offsets-13
...

配置文件server.properties中__consumer_offsets的副本数量默认为1，这会导致一个问题：即使用户使用的topic通过--replication-factor参数设置了多个副本，当__consumer_offsets当前副本所在的broker宕机，由于__consumer_offsets只有一份副本，那么消费者就无法读取和写入topic的offset位移信息，从而导致生产者可以发送消息但消费者不可用。

因此在kafka集群中offsets.topic.replication.factor务必设置大于1。

############################# Internal Topic Settings  #############################
# The replication factor for the group metadata internal topics "__consumer_offsets" and "__transaction_state"
# For anything other than development testing, a value greater than 1 is recommended for to ensure availability such as 3.
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1

Partition

对于每一个topic拥有至少一个partition，如下所示：

partition同样也是是物理层面的概念，一个topic分成一个或多个partition，每个partition有多个副本分布在不同的broker中。如下，名为test的topic对应文件夹test-0即该topic拥有1一个partition；名为test-topic的topic对应文件夹test-topic-0、test-topic-1、test-topic-2即该topic拥有3个partition。

drwxr-xr-x. 2 root root  178 Jan 26 22:43 test-0
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 23:11 test-topic-0
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 23:11 test-topic-1
drwxr-xr-x. 2 root root  141 Jan 26 23:11 test-topic-2

生产者向topic的partition发送数据后，数据会按顺序追加到该partition末尾。因此，当消费者消息从topic消费数据时，对于同一个partition的数据消费是绝对有序的，但不保证一个topic的整体（多个partition间）的数据消费顺序。

Offset

Kafka的topic被分割成了一组完全有序的partition，其中每一个partition在任意给定的时间内只能被每个订阅了这个topic的consumer组中的一个consumer消费。这意味着partition中每一个consumer的位置仅仅是一个数字，即下一条要消费的消息的offset。这使得被消费的消息的状态信息相当少，每个partition只需要一个数字。这个状态信息还可以作为周期性的checkpoint。这以非常低的代价实现了和消息确认机制等同的效果。

这种方式还有一个附加的好处。consumer 可以回退到之前的offset 来再次消费之前的数据，这个操作违反了队列的基本原则，但事实证明对大多数 consumer 来说这是一个必不可少的特性。

例如，如果 consumer的代码有bug，并且在bug被发现前已经有一部分数据被消费了，那么 consumer 可以在 bug 修复后通过回退到之前的 offset来再次消费这些数据。

Producer

Producer为生产者，负责将消息发送到kafka的指定topic的指定partition中。如果发送的消息存在key值，则生产者使用partition数量对key值取模后发送到对应的partition中；如果发送的消息不存在key值，则生产者向消息投放到随机的partition中。

如下java客户端的实现org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner：

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
    List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
    int numPartitions = partitions.size();
    if (keyBytes == null) {
        int nextValue = nextValue(topic);
        List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
        if (availablePartitions.size() > 0) {
            // 随机数取模
            int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
            return availablePartitions.get(part).partition();
        } else {
            // no partitions are available, give a non-available partition
            return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
        }
    } else {
        // 对key值取模
        return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
    }
}

Consumer

Kafka采取拉取模型(poll)，由消费者控制消费速度，以及消费的进度，消费者可以按照任意的偏移量进行消费。比如消费者可以消费已经消费过的消息进行重新处理，或者消费最近的消息等等。

消费者与partition的关系是一个partition同时只能被每个订阅了这个topic的consumer组中的一个consumer消费。当partition的数量不小于消费者数量时，消费者与partition关系图如下：

当partition的数量小于消费者数量时，消费者与partition关系图如下。由于一个partition同时只能由消费组中的一个消费者消费数据，这种情况下会导致其他消费者闲置，无法从kafka消费到数据。因此在创建topic时一定要确定好partition数量（partition不小于消费者数量）。

ConsumerGroup

每个consumer属于一个特定的ConsumerGroup，可为每个consumer指定ConsumerGroup，若不指定，则属于默认的group。一条消息可以发送到不同的ConsumerGroup，但一个ConsumerGroup中只能有一个consumer能消费这条消息。

这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的方法。