一、背景介紹
引言：其實這段背景，我們之前介紹RabbitMQ的時候，已經說過了，我們這裡講kakfa的時候，再把這一段給拿出來，再說明下。在講實戰前，我們還是有必要講解下理論的，理論為輔，實戰為主，在實戰的基礎上，再深入理解理論，底層原理，底層源碼。下篇文章或者視頻，我們將帶你看官網學習kafka環境搭建、kafka基本用法、kafka的容錯性測試，在掌握知識的同時，還能順便學習下英文。
1）問題引入：
假設我們現在需要設計這樣一個用戶註冊系統：用戶註冊完成後，需要給用戶發送激活郵件，開通用戶賬號，記錄用戶IP、用戶設備、時間等信息。
起初的設計：
2）但存在的問題是：
由於多個系統強耦合在一起，用戶註冊響應會非常慢，嚴重影響了用戶的體驗，當流量大的時候，性能會更差。
3）引入消息中間件：
為了解決上述問題，我們引入消息中間件，來實現系統的解耦，多個系統間通過消息中間件進行異步通信，最終的設計圖如下：
即實現了系統解耦，又提升了系統響應的速度
4）消息中間件介紹：
消息中間件（Message Queue Middleware，簡稱MQ）又稱為消息隊列，是指利用高效可靠的消息傳遞機制進行與平臺無關的數據交流，並基於數據通信來進行分佈式系統的構建。
2、應用場景分析
1）異步通信
在很多時候，為了加快應用系統整體運轉速度，並不需要立即響應某些請求，消息中間件提供了異步處理機制，允許將一些請求信息放入消息中間件中，但並不立即處理它，而是慢慢處理。在有限資源下，使用消息中間件能夠使系統性能從容倍增！
如：用戶註冊成功的郵件通知；用戶購物下單的信息通知；大數據日誌收集處理
2）削峰
以防突發劇增流量瞬間沖垮系統，使用消息中間件可以支撐突發訪問壓力
3）業務系統解耦
系統間的耦合關係太強，會對系統的設計產生束縛，也會增加系統的複雜性，通過消息中間件可以更好的設計系統，是一個系統完成指定的功能，而不是將所有的功能融合在同一個系統中。
二、kafka簡介
Kafka作為一種消息中間件，是一種分佈式的，基於發佈/訂閱的消息系統。主要設計目標如下：
- 以時間複雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對TB級以上數據也能保證常數時間的訪問性能
- 高吞吐率。即使在非常廉價的商用機器上也能做到單機支持每秒100K條消息的傳輸
- 支持Kafka Server間的消息分區，及分佈式消費，同時保證每個partition內的消息順序傳輸
- 同時支持離線數據處理和實時數據處理
1、kafka架構
名詞解釋：
- Broker
- 一個Kafka集群由一個或多個broker組成。搭建了kafka環境的服務器就可以稱為broker。
- Topic
- Kafka集群上存儲的消息都有一個類別，這個類別被稱為topic。（使用者只需指定消息的topic，即可生產或消費數據而不必關心數據存於何處）Topic在邏輯上可以被認為是一個queue。每條消費都必須指定它的topic，可以簡單理解為必須指明把這條消息放進哪個queue裡，這與RabbitMQ就有點類似了。
- Partition
- 為了使得Kafka的吞吐率可以水平擴展，物理上又把topic分成一個或多個partition，每個partition在物理上對應一個文件夾，該文件夾下存儲這個partition的所有消息和索引文件。創建topic時可指定parition數量。我們實戰演示的時候，會再次說明。
因為每條消息都被append到該partition中，是順序寫磁盤，因此效率非常高（經驗證，順序寫磁盤效率比隨機寫內存還要高，這是Kafka高吞吐率的一個很重要的保證）。
- Producer
- 負責發佈消息到Kafka broker
- Consumer
- 消費消息。每個consumer屬於一個特定的consumer group（可為每個consumer指定group name，若不指定group name則屬於默認的group）。同一topic的一條消息只能被同一個consumer group內的一個consumer消費，但多個consumer group可同時消費這一消息。
三、kafka其它核心概念
1、消息存儲
很多傳統的message queue都會在消息被消費完後將消息刪除，一方面避免重複消費，另一方面可以保證queue的長度比較少，提高效率。而Kafka集群會保留所有的消息，無論其被消費與否。當然，因為磁盤限制，不可能永久保留所有數據（實際上也沒必要），因此Kafka提供兩種策略去刪除舊數據。一是基於時間，二是基於partition文件大小。例如可以通過配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，讓Kafka刪除一週前的數據，也可通過配置讓Kafka在partition文件超過1GB時刪除舊數據。
2、Consumer Group
每一個consumer實例都屬於一個consumer group，每一條消息只會被同一個consumer group裡的一個consumer實例消費。（不同consumer group可以同時消費同一條消息）
Kafka保證的是穩定狀態下每一個consumer實例只會消費某一個或多個特定partition的數據，而某個partition的數據只會被某一個特定的consumer實例所消費。這樣設計的劣勢是無法讓同一個consumer group裡的consumer均勻消費數據，優勢是每個consumer不用都跟大量的broker通信，減少通信開銷，同時也降低了分配難度，實現也更簡單。另外，因為同一個partition裡的數據是有序的，這種設計可以保證每個partition裡的數據也是有序被消費。
3、Consumer Rebalance
Kafka通過Zookeeper管理集群配置，在consumer group發生變化時（如：某個consumer因故障下線時）進行rebalance。具體含義為：
- 如果某consumer group中consumer數量少於partition數量，則至少有一個consumer會消費多個partition的數據，
- 如果consumer的數量與partition數量相同，則正好一個consumer消費一個partition的數據，
- 而如果consumer的數量多於partition的數量時，會有部分consumer無法消費該topic下任何一條消息。
下篇文章，就是實戰為主了：帶你閱讀官網完成基本使用、容錯性測試
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