1. 官网 

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Apache Kafka

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X轴拆分: 水平复制，就是讲单体系统多运行几个实例，做集群加负载均衡的模式,主主、主备、主从。解决单点，高可用问题

Y轴拆分: 基于不同的业务拆分

Z轴拆分: 基于数据拆分。分片分治

3. 概念

Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台，该平台提供了消息的订阅与发布的消息队列，一般用作系统间解耦、异步通信、削峰填谷等作用。同时Kafka又提供了Kafka streaming插件包实现了实时在线流处理。相比较一些专业的流处理框架不同，Kafka Streaming计算是运行在应用端，具有简单、入门要求低、部署方便等优点。

有的kafka消息可以被多个消费者进行消费，有的只能有一个消费者进行消费

Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record每一个Record属于一个Topic。每个Topic底层都会

Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record，每一个Record属于一个Topic。每个Topic底层都会对应一组分区的日志用于持久化Topic中的Record。同时在Kafka集群中，Topic的每一个日志的分区都一定会有1个Borker担当该分区的Leader，其他的Broker担当该分区的follower，Leader负责分区数据的读写操作，follower负责同步改分区的数据。这样如果分区的Leader宕机，该分区的其他follower会选取出新的leader继续负责该分区数据的读写。其中集群的中Leader的监控和Topic的部分元数据是存储在Zookeeper中.

只能保证分区内部的有序性；同一个topic的不同分区，不能保证数据有序

每个消费者可以控制自己的消费偏移量，多个消费者消费消息互不干扰

offset是下一次要读取的位置

kafka的消息消费是以消费组的形式进行消费

同一消费组中的消费者对消息进行均分消费

消费组个数一般要小于topic中的分区数

kafka高吞吐量，即使是普通的服务器，也可以支持每秒百万级的写入，超过了大部分的消息中间件

kafka的消息是以日志的形式存储在磁盘中，为了优化写入速度，采用了顺序写入和MMFile两个技术。顺序写可以减少磁盘寻址时间，MMFile（内存映射文件）可以减少IO，使写入性能逼近内存

kafka的服务将数据往pageCache中写入，由pageCache写入磁盘

4. DMA

常规IO操作会让CPU阻塞，等待从磁盘中读取数据；

DMA（直接内存访问）读取会新增DMA，减少CPU的阻塞

零拷贝

5. 知识点

副本因子的个数不能大于broker的个数 

kafka中的分区数只能增，不能减

kafka的操作，默认是异步的

kafka也需要对key、value进行序列化（redis也需要）

生产者发送消息时，对消息进行序列化

消费者消费消息时，要对消息进行反序列化

subscribe消费时，通过消费组实现负载均衡；

assign消费时，可以指定分区、offset进行消费

6. 默认的分区策略

1. 如果指定了分区，使用指定的

2. 如果没有指定分区，key存在，那么分区基于key的hash值

3. 如果没有指定分区，也没有key，那么轮讯

也可以自定义分区策略，实现Partitioner接口

默认没有拦截器，可以自定义拦截器

拦截器可以对发送过来的消息进行修改

当消费者首次消费时（kafka中没有记载offset），默认消费最新的消息，也可以进行设置

可以设置offset自动提交的时间间隔

7. ack

ack可以保证消息可靠性

8. 重复消费

生产者正常发生消息，消费者正常消费消息，但是消费完消息给生产者发送应答失败。生产者会认为消息没有消费成功，会重试，此时会造成消息重复消费

重试次数，不包含第一次发送

怎么避免消息重复消费：

服务端对消息进行校验，看看是否是重复的请求

添加唯一标识，并记录该标识是否消费完成

幂等：

kafka中幂等默认是关闭的，在使用幂等的时候，必须开启retries=true和acks=all

kafka的幂等只能保证一条记录在分区内发送的原子性；要保证多分区的多条记录之间的完整性，需要事务

9. 事务

kafka的事务分为生产者事务、消费者&生产者事务

kafka开启事务后，需要将隔离级别改成read_committed（默认是read_uncommitted）

消费者端开启事务后，需要关闭自动提交offset

事务流程

10. 数据同步机制（leader到follower） 

partition底层是按照segment（段）对文件进行存储

HW（high watermarker）：高水位线，HW之前的数据都已经完成备份。当所有节点都备份成功，leader才会更新HW

LEO（log end offset）：标识的是分区中最后一条消息的下一个位置，每个分区副本有自己的LEO

ISR：是leader维护的一份处于同步的副本集合，要是followerf同步很慢，会被踢出isr

OSR：于leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader副本）将组成 OSR

AR：分区中的所有副本统称为 AR。AR=ISR+OSR

kafka0.11版本之前，通过高水位(HW)来保持数据同步

缺点：

1. 数据丢失

2. leader和follower数据不一致

kafka0.11之后，引入了Leader Epoch来解决数据同步问题，代替HW作为消息的截断点

11. 监控

kafka eagle可以对kafka进行监控

12. 整合SpringBoot

Springboot中使用@KafkaListeners进行监听，接收消息

使用@SendTo发送消息

也可以使用KafkaTemplate进行操作

kafka的事务也支持@Transactional注解

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