本篇内容介绍了“Kafka的知识点汇总”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1、Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。

2、常用Message Queue对比

• RabbitMQ
  RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。

• redis
  Redis是一个基于Key-Value对的NoSql数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。

• ZeroMQ
  ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演了这个服务角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。

• ActiveMQ
  ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。

• Kafka/Jafka
  Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现复杂均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。

3、经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证。

4、每一条消息被发送到broker时，会根据paritition规则选择被存储到哪一个partition。如果partition规则设置的合理，所有消息可以均匀分布到不同的partition里，这样就实现了水平扩展。（如果一个topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个topic的性能瓶颈，而partition解决了这个问题）。

5、对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略去删除旧数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可通过配置让Kafka在partition文件超过1GB时删除旧数据。

6、Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除文件与Kafka性能无关，选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个consumer group保留一些metadata信息—当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由consumer控制。正常情况下consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些consumer过，不需要通过broker去保证同一个consumer group只有一个consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

7、一条消息只有被“in sync” list里的所有follower都从leader复制过去才会被认为已提交。这样就避免了部分数据被写进了leader，还没来得及被任何follower复制就宕机了，而造成数据丢失（consumer无法消费这些数据）。而对于producer而言，它可以选择是否等待消息commit，这可以通过request.required.acks来设置。这种机制确保了只要“in sync” list有一个或以上的flollower，一条被commit的消息就不会丢失。

8、这里的复制机制即不是同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求“活着的”follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率（高吞吐率是Kafka非常重要的一个特性）。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follwer都落后于leader，而leader突然宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用“in sync” list的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。follower可以批量的从leader复制数据，这样极大的提高复制性能（批量写磁盘），极大减少了follower与leader的差距（前文有说到，只要follower落后leader不太远，则被认为在“in sync” list里）。

9、每一个consumer实例都属于一个consumer group，每一条消息只会被同一个consumer group里的一个consumer实例消费。（不同consumer group可以同时消费同一条消息）

10、实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的consumer在不同的consumer group即可。

11、Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置producer异步提交来实现At most once。

12、在1台机器上跑多个实例对吞吐率的增加不会有太大帮忙，因为网卡已经基本饱和了

13、需要注意的是，replication factor并不会影响consumer的吞吐率测试，因为consumer只会从每个partition的leader读数据，而与replicaiton factor无关。同样，consumer吞吐率也与同步复制还是异步复制无关。　

14、上面的所有测试都基于短消息（payload 100字节），而正如上文所说，短消息对Kafka来说是更难处理的使用方式，可以预期，随着消息长度的增大，records/second会减小，但MB/second会有所提高。下图是records/second与消息长度的关系图。

正如我们所预期的那样，随着消息长度的增加，每秒钟所能发送的消息的数量逐渐减小。但是如果看每秒钟发送的消息的总大小，它会随着消息长度的增加而增加，如下图所示。

从上图可以看出，当消息长度为10字节时，因为要频繁入队，花了太多时间获取锁，CPU成了瓶颈，并不能充分利用带宽。但从100字节开始，我们可以看到带宽的使用逐渐趋于饱和（虽然MB/second还是会随着消息长度的增加而增加，但增加的幅度也越来越小）。

15、Kafka支持对消息集合进行压缩，Producer端可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩。Producer端进行压缩之后，在Consumer端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈往往体现在网络上而不是CPU（压缩和解压会耗掉部分CPU资源）。那么如何区分消息是压缩的还是未压缩的呢，Kafka在消息头部添加了一个 描述压缩属性字节 ，这个字节的后两位表示消息的压缩采用的编码，如果后两位为0，则表示消息未被压缩。

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