對於大數據，我們要考慮的問題有很多，首先海量數據如何收集（如Flume），然后對於收集到的數據如何存儲（典型的分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫Redis），其次存儲的數據不是存起來就沒事了，要通過計算從中獲取有用的信息，這就涉及到計算模型（典型的離線計算MapReduce、流式實時計算Storm、Spark），或者要從數據中挖掘信息，還需要相應的機器學習算法。在這些之上，還有一些各種各樣的查詢分析數據的工具（如Hive、Pig等）。除此之外，要構建分布式應用還需要一些工具，比如分布式協調服務Zookeeper等等。
這里，我們講到的是消息系統，Kafka專為分布式高吞吐量系統而設計，其他消息傳遞系統相比，Kafka具有更好的吞吐量，內置分區，復制和固有的容錯能力，這使得它非常適合大規模消息處理應用程序。
（一）消息系統
首先，我們理解一下什么是消息系統：消息系統負責將數據從一個應用程序傳輸到另外一個應用程序，使得應用程序可以專注於處理邏輯，而不用過多的考慮如何將消息共享出去。
分布式消息系統基於可靠消息隊列的方式，消息在應用程序和消息系統之間異步排隊。實際上，消息系統有兩種消息傳遞模式：一種是點對點，另外一種是基於發布-訂閱（publish-subscribe）的消息系統。
1、點對點的消息系統
在點對點的消息系統中，消息保留在隊列中，一個或者多個消費者可以消耗隊列中的消息，但是消息最多只能被一個消費者消費，一旦有一個消費者將其消費掉，消息就從該隊列中消失。這里要注意：多個消費者可以同時工作，但是最終能拿到該消息的只有其中一個。最典型的例子就是訂單處理系統，多個訂單處理器可以同時工作，但是對於一個特定的訂單，只有其中一個訂單處理器可以拿到該訂單進行處理。
2、發布-訂閱消息系統
在發布 - 訂閱系統中，消息被保留在主題中。 與點對點系統不同，消費者可以訂閱一個或多個主題並使用該主題中的所有消息。在發布 - 訂閱系統中，消息生產者稱為發布者，消息使用者稱為訂閱者。 一個現實生活的例子是Dish電視，它發布不同的渠道，如運動，電影，音樂等，任何人都可以訂閱自己的頻道集，並獲得他們訂閱的頻道時可用。
（二）Apache Kafka簡介
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。
Apache Kafka是一個分布式發布 - 訂閱消息系統和一個強大的隊列，可以處理大量的數據，並使你能夠將消息從一個端點傳遞到另一個端點。 Kafka適合離線和在線消息消費。 Kafka消息保留在磁盤上，並在群集內復制以防止數據丟失。 Kafka構建在ZooKeeper同步服務之上。 它與Apache Storm和Spark非常好地集成，用於實時流式數據分析。
Kafka 是一個分布式消息隊列，具有高性能、持久化、多副本備份、橫向擴展能力。生產者往隊列里寫消息，消費者從隊列里取消息進行業務邏輯。一般在架構設計中起到解耦、削峰、異步處理的作用。
關鍵術語：
（1）生產者和消費者（producer和consumer）：消息的發送者叫Producer，消息的使用者和接受者是Consumer，生產者將數據保存到Kafka集群中，消費者從中獲取消息進行業務的處理。
（2）broker：Kafka集群中有很多台Server，其中每一台Server都可以存儲消息，將每一台Server稱為一個kafka實例，也叫做broker。
（3）主題（topic）：一個topic里保存的是同一類消息，相當於對消息的分類，每個producer將消息發送到kafka中，都需要指明要存的topic是哪個，也就是指明這個消息屬於哪一類。
（4）分區（partition）：每個topic都可以分成多個partition，每個partition在存儲層面是append log文件。任何發布到此partition的消息都會被直接追加到log文件的尾部。為什么要進行分區呢？最根本的原因就是：kafka基於文件進行存儲，當文件內容大到一定程度時，很容易達到單個磁盤的上限，因此，采用分區的辦法，一個分區對應一個文件，這樣就可以將數據分別存儲到不同的server上去，另外這樣做也可以負載均衡，容納更多的消費者。
（5）偏移量（Offset）：一個分區對應一個磁盤上的文件，而消息在文件中的位置就稱為offset（偏移量），offset為一個long型數字，它可以唯一標記一條消息。由於kafka並沒有提供其他額外的索引機制來存儲offset，文件只能順序的讀寫，所以在kafka中幾乎不允許對消息進行“隨機讀寫”。
綜上，我們總結一下Kafka的幾個要點:
- kafka是一個基於發布-訂閱的分布式消息系統（消息隊列）
- Kafka面向大數據，消息保存在主題中，而每個topic有分為多個分區
- kafak的消息數據保存在磁盤，每個partition對應磁盤上的一個文件，消息寫入就是簡單的文件追加，文件可以在集群內復制備份以防丟失
- 即使消息被消費，kafka也不會立即刪除該消息，可以通過配置使得過一段時間后自動刪除以釋放磁盤空間
- kafka依賴分布式協調服務Zookeeper，適合離線/在線信息的消費，與storm和saprk等實時流式數據分析常常結合使用
（三）Apache Kafka基本原理
通過之前的介紹，我們對kafka有了一個簡單的理解，它的設計初衷是建立一個統一的信息收集平台，使其可以做到對信息的實時反饋。Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。接下來我們着重從幾個方面分析其基本原理。
1、分布式和分區（distributed、partitioned）
我們說kafka是一個分布式消息系統，所謂的分布式，實際上我們已經大致了解。消息保存在Topic中，而為了能夠實現大數據的存儲，一個topic划分為多個分區，每個分區對應一個文件，可以分別存儲到不同的機器上，以實現分布式的集群存儲。另外，每個partition可以有一定的副本，備份到多台機器上，以提高可用性。
總結起來就是：一個topic對應的多個partition分散存儲到集群中的多個broker上，存儲方式是一個partition對應一個文件，每個broker負責存儲在自己機器上的partition中的消息讀寫。
2、副本（replicated ）
kafka還可以配置partitions需要備份的個數(replicas),每個partition將會被備份到多台機器上,以提高可用性，備份的數量可以通過配置文件指定。
這種冗余備份的方式在分布式系統中是很常見的，那么既然有副本，就涉及到對同一個文件的多個備份如何進行管理和調度。kafka采取的方案是：每個partition選舉一個server作為“leader”，由leader負責所有對該分區的讀寫，其他server作為follower只需要簡單的與leader同步，保持跟進即可。如果原來的leader失效，會重新選舉由其他的follower來成為新的leader。
至於如何選取leader，實際上如果我們了解ZooKeeper，就會發現其實這正是Zookeeper所擅長的，Kafka 使用 ZK 在 Broker 中選出一個 Controller，用於 Partition 分配和 Leader 選舉。
另外，這里我們可以看到，實際上作為leader的server承擔了該分區所有的讀寫請求，因此其壓力是比較大的，從整體考慮，從多少個partition就意味着會有多少個leader，kafka會將leader分散到不同的broker上，確保整體的負載均衡。
3、整體數據流程
Kafka 的總體數據流滿足下圖，該圖可以說是概括了整個kafka的基本原理。
（1）數據生產過程（Produce）
對於生產者要寫入的一條記錄，可以指定四個參數：分別是topic、partition、key和value，其中topic和value（要寫入的數據）是必須要指定的，而key和partition是可選的。
對於一條記錄，先對其進行序列化，然后按照 Topic 和 Partition，放進對應的發送隊列中。如果 Partition 沒填，那么情況會是這樣的：a、Key 有填。按照 Key 進行哈希，相同 Key 去一個 Partition。b、Key 沒填。Round-Robin 來選 Partition。
producer將會和Topic下所有partition leader保持socket連接，消息由producer直接通過socket發送到broker。其中partition leader的位置(host:port)注冊在zookeeper中，producer作為zookeeper client，已經注冊了watch用來監聽partition leader的變更事件，因此，可以准確的知道誰是當前的leader。
producer端采用異步發送：將多條消息暫且在客戶端buffer起來，並將他們批量的發送到broker，小數據IO太多，會拖慢整體的網絡延遲，批量延遲發送事實上提升了網絡效率。
（2）數據消費過程（Consume）
對於消費者，不是以單獨的形式存在的，每一個消費者屬於一個consumer group，一個group包含多個consumer。特別需要注意的是：訂閱Topic是以一個消費組來訂閱的，發送到Topic的消息，只會被訂閱此Topic的每個group中的一個consumer消費。
如果所有的Consumer都具有相同的group，那么就像是一個點對點的消息系統；如果每個consumer都具有不同的group，那么消息會廣播給所有的消費者。
具體說來，這實際上市根據partition來分的，一個 Partition，只能被消費組里的一個消費者消費，但是可以同時被多個消費組消費，消費組里的每個消費者是關聯到一個partition的，因此有這樣的說法：對於一個topic,同一個group中不能有多於partitions個數的consumer同時消費,否則將意味着某些consumer將無法得到消息。
同一個消費組的兩個消費者不會同時消費一個partition。
在kafka中，采用了pull方式，即consumer在和broker建立連接之后，主動去pull(或者說fetch)消息，首先consumer端可以根據自己的消費能力適時的去fetch消息並處理，且可以控制消息消費的進度(offset)。
partition中的消息只有一個consumer在消費，且不存在消息狀態的控制，也沒有復雜的消息確認機制，可見kafka broker端是相當輕量級的。當消息被consumer接收之后，需要保存 Offset 記錄消費到哪，以前保存在 ZK 中，由於 ZK 的寫性能不好，以前的解決方法都是 Consumer 每隔一分鍾上報一次，在 0.10 版本后，Kafka 把這個 Offset 的保存，從 ZK 中剝離，保存在一個名叫 consumeroffsets topic 的 Topic 中，由此可見，consumer客戶端也很輕量級。
4、消息傳送機制
Kafka 支持 3 種消息投遞語義,在業務中，常常都是使用 At least once 的模型。
- At most once：最多一次，消息可能會丟失，但不會重復。
- At least once：最少一次，消息不會丟失，可能會重復。
- Exactly once：只且一次，消息不丟失不重復，只且消費一次。
參考鏈接：
注：本文是一個總結性筆記，參考了一些其他寫的不錯的文章，特在此進行說明，主要如下：
https://www.cnblogs.com/cxhfuujust/p/10941674.html
https://www.w3cschool.cn/apache_kafka/apache_kafka_introduction.html