Kafka
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
面试题：使用消息队列的好处？
- 解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程。
- 可恢复性：即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
- 缓冲：有助于解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
- 灵活性&峰值处理能力：不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃，消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力。
- 异步通信：消息队列允许用户把消息放入队列但不立即处理它。
目录
- Kafka
- 1、异步通信原理
- 2、消息系统原理
- 3、Kafka系统架构
- 4、Kafka数据存储
- 5、生产者数据安全
- 6、消费者数据安全
- 7、Kafka的事务性
1、异步通信原理
观察者模式：（发布订阅模式）定义对象间一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象改变状态，则所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。一个对象（目标对象）的状态发生改变，所有的依赖对象（观察者对象）都将得到通知
生产者消费者模式: 常规的是直接生产者与消费者之间进行交互，导致高耦合，依赖过高，故此引出第三方存储，作为中间件，这样只需要生产者向存储中推送消息，消费者只需拉取存储器中的消息，降低两者的耦合性
缓冲区:
- 解耦
假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法，那么生产者对
于消费者就会产生依赖- 支持并发
生产者直接调用消费者的某个方法过程中函数调用是同步的
万一消费者处理数据很慢，生产者就会白白糟蹋大好时光- 支持忙闲不均
缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢，缓冲区的好处就体现出来了。
当数据制造快的时候，消费者来不及处理，未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。
等生产者的制造速度慢下来，消费者再慢慢处理掉。
数据单元:
- 关联业务：即数据单元与某个业务进行联系
- 完整性：每一个数据单元必须一个完整的数据
- 独立性：即每个数据单元互不影响，每个单元都相对独立
- 颗粒度：根据颗粒度的大小，颗粒越小，每次传输速度快，但次数多，颗粒大则相反，并影响数据的消费
2、消息系统原理
点对点消息传递： 即生产者将消息持久化到消息队列中，然后由一个或者多个消费者进行消费，每条消息一旦被消费，便会被删除，所以即便多个消费者同时来消费也会保持消息的有序性
发布订阅消息传递: 首先由生产者持久化消息到Topic主题中，消费者可以对Topic进行订阅消费，还可以使用偏移量进行多次消费，消息被消费后不会被立刻删除，一般默认一周生命周期
3、Kafka系统架构
- Broker
Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。- Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。类似于数据库的table或者ES的Index,物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）- Partition
topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition,当生产者产生数据的时候，根据分配策略,选择分区,然后将消息追加到指定的分区的末尾（队列）每条消息都有自增编号，每个partition中的数据使用多个segment文件存储。
Partation数据路由规则:
1. 指定了 patition，则直接使用；
2. 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进hash 选出一个 patition
3. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。- Leader
每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的partition。- Follower
Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从“in sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个Follower。- replication
数据会存放到topic的partation中，但是有可能分区会损坏我们需要对分区的数据进行备份（备份多少取决于你对数据的重视程度）
- Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。将多个消费者集中到一起去处理某一个Topic的数据，可以更快的提高数据的消费能力整个消费者组共享一组偏移量(防止数据被重复读取)，因为一个Topic有多个分区.- offset偏移量
可以唯一的标识一条消息偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息,消息被消费之后，并不被马上删除，这样多个业务就可以重复使用kafka的消息,我们某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的,偏移量由用户控制消息最终还是会被删除的，默认生命周期为1周（7*24小时）- Zookeeper
kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
4、Kafka数据存储
partition还可以细分为Segment，一个partition物理上由多个Segment组成,segment 的参数有两个：
- log.segment.bytes：单个segment可容纳的最大数据量，默认为1GB
- log.segment.ms：Kafka在commit一个未写满的segment前，所等待的时间（默认为7天）
5、生产者数据安全
ACK应答机制:Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据可靠性和延迟的要求进行权衡Producers可以选择是否为数据的写入接收ack，有以下几种ack的选项：
ack=0: (最多一次）这意味着 Producer 无需等待来自 Leader的确认而继续发送下一批消息。当 Broker 故障时有可能丢失数据。
ack=1: (最少一次）Producer 在 ISR（在同步队列中） 中的 Leader 已成功收到的数据并得到确认后发送下一条 Message。如果在 Follower 同步成功之前 Leader 故障，那么将会丢失数据。
ack=-1: (最少一次） Producer 需要等待 ISR 中的所有 Follower 都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。在 Broker 发送 ACK 时，Leader 发生故障，则会造成数据重复。
6、消费者数据安全