这篇文章给大家介绍kafka工作原理分析怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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1.关于kafka

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源消息队列，由Scala和Java编写。

相关文章参考:

MQ: 消息队列常见应用场景及主流消息队列ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka的简单对比

MQ: kafka的Java接入与入门示例(topic增删改查，Producer多参发送，Consumer多分区接受)

2.工作原理

首先，我们来kafka的整体数据流架构图：

2.1.相关术语

上图中，涉及以下术语：

Producer：消息生产者，生产消息，然后push到消息队列。

Broker：消息中间人，消息的存储容器。

Consumer：消息消费者，从消息队列中pull数据，进行消费。

Topic：消息话题，消息在业务角度的划分，用于区分不同种类的消息。

Partition：消息分区，消息在存储上的逻辑划分(10条消息，5条存于分区1，5条存于分区2)，用于加快消息消费速度，提示消息消费吞吐量。

Consumer Group：消息消费者组，可以区分不同种类的消费者，用于实现点对点模式和发布订阅模式。

其他术语Key、Leader、Replicas、ISR在后续章节中逐步介绍。

2.2.消息存储相关

想要弄清楚kafka的工作原理，首先应该对消息的存储结构进行掌握。

区分消息的逻辑概念是话题Topic，Topic存储于Broker之中，如下图所示：

为了便于理解，我们直接看图说话：

Broker与Topic

图中的Broker集群实际是由3个Broker构成的，其实每个Broker就是一个Kafka服务节点。

图中共有3个Topic：橙色为Topic-0，提夫尼蓝为Topic-2，深蓝色为Topic-1。

Topic与Partition

单看Topic-0-Partition-0：Broker中消息容器的最小单元为Partition，Partition存储了一条条的消息。

单看Broker-1：

Topic可有多个Partition，如Topic-1有2个分区；若共计9条消息，则可能2个分区分别存储了4、5条消息。

Topic可只有1个Partition，如Topic-2；若共计9条消息，则这个单独的分区存储了9条消息。

分区存储哪条消息取决于Producer发送消息时的选择，相关内容后续章节介绍。

多副本冗余机制

单看Topic-2：

粗框Partition表示Leader(主)分区，负责读写消息；

细框Partition表示Replicas(从)分区，被动复制Leader，复制冗余容灾。

如果Broker-1挂掉，则Topic-2-Partition-0的Leader挂掉，从其余两个Replicas中选举出新的Leader继续提供服务。

Replicas的数量不能超过Broker的数量，因为一个Broker上存在多个Replicas与存在一个Replicas的效果是一样的。

Replicas的数量可以小于Broker的数量。

再看Topic-0：

每个Partition都会有Leader和Replicas。

kafka会尽量打散同一Topic的分区Leader，如图，3个Leader分布于3个Broker中。

分区Leader的分散分布不是绝对的，比方说此时只有一个Broker，则3个分区都是Leader，都分布在同一个Broker上。

分区的数量可以大于Broker的数量，因为分区存在的目的是加快消息消费速度，与冗余容灾无关。

相对有序性

Topic-0的3个分区的消息分别是：1、2、3，4、5、6，7、8、9。

Topic-1的2个分区的消息分别是：1、2、8、9，4、5、6、7。

Topic-2的1个分区的消息是：1、2、3、4、5、6、7、8、9。

相对有序性：单个partition内消息有序，多个partition间消息无序。

kafka通过在Partition中标记offset，来记录消息的顺序。

如果业务场景追求全局有序性，则每个Topic只配置一个Partition即可。

Producer消息生产语义

消息最多发送一次：第一种方式：异步发送消息。第二种方式：同步发送消息并且重试次数为0。

消息最少发送一次：同步发送消息，失败与超时重试，知道消息发送成功。

2.3.消息生产相关

搞清楚消息的存储之后，我们再来看消息的生产：

为了便于理解，我们直接看图说话：

①：一个Producer可以向多个Topic、多个Partition发送消息。

②：多个Producer可以向同一个Topic、同一个Partition发送消息。

③：消息发送参数：( topic, [partition], [key], message )

topic必填；message即消息本身，必填。

partition选填。如未填，则判断key是否存在，若key不存在，则随机选分区。

key选填。如填写，则根据key哈希之后取模分区数量的结果，选择分区；如未填，则随机选分区。

随机选分区：优先使用缓存的随机分区；若缓存为空，则随机选分区，然后将随机分区存入缓存，供下次使用。

2.4.消息消费相关

我们继续学习消息的消费：

为了便于理解，我们直接看图说话：

消息消费方式

消息消费的箭头方向：kafka消费消息的方式只有pull，没有push。

push的优势在于实时性高，但是容易因Producer生产消息过快压垮Consumer。

pull的优势在于可以控制消费速度，但是容易出现空轮训。

kafka对pull的优化：通过配置使得只有当数据存在且到达一定量级，才进行pull。

Consumer Group与Consumer

⑥⑦：一个Consumer-Group可以有多个Consumer，也可以只有1个Consumer。

⑤：一个Topic-Partition的消息可以被多个Consumer-Group消费，注意：是Consumer-Group，而不是Consumer。

⑦：若Consumer-Group只有1个Consumer，则这个Partition中的所有消息都被这个Consumer消费。

⑥：若Consumer-Group有多个Consumer，且在正常连接期间：

单个Partition的消息只能被其中一个Consumer消费，不能被Consumer-Group内的多个Consumer消费。

多个Partition的消息可以被一个Consumer消费。

若单个Topic的分区数量小于Consumer-Group内的Consumer个数，则会存在Consumer接受不到这个Topic的消息。

Consumer消息消费语义

消息最多消费一次：1.读取消息，2,确认offset，3.处理消息。

消息最少消费一次：1.读取消息，2.处理消息，3.确认offset。

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