Kafka学习笔记【一】-原理

一、kafka的重要概念

1. kafka 分为 Producer、Consumer、Broker，基于topic发布与订阅消息。
2. 一个topic可以分多个partition,每个partition可以分布在不同的broker中。
3. 物理存储主要依赖partition。
4. 每个totic可以设置 Replications，因此物理存储partition也会有多个Replications。partition的replication中只有一个leader作为读写用。
5. producer负责产生消息，当往broker中放消息失败时可重发。
6. consumer负责消费消息，并维护消息消费pos， 这里的pos是对应partition中的位置。
7. 一个topic有多个partition的时候，每个partition能够保证内部有序，但不能保证跨partition的顺序。因此绝对有序，每个topic只能有一个partion，这影响性能。如果一个topic分多个patition，多个patition可以并发读写，可以提升性能，但是只能保证相对有序。

8. 一个topic可以被多个consumer group订阅,  每个consumer维护自己的pos.broker可以设置消息的生存时间，只有超过这个时间才会被删除，否则消息将一直存留。只要消息还没有被删除，consumer也可以更改pos重复消费。
9. consumer group包含多个consumer, 一个partition只能被consumer group中的一个consumer消费。因此consumer group中的consumer数量建议小于等于topic的partition数量，多了就会有consumer没有分配partition的浪费。

10.相同consumer group中的consumer可以并发消费同一个topic，因为读写的是不同的partition,因此提升了性能，且保证一个消息只被消费一次。
11.  Kafka中的Producer和consumer采用的是push-and-pull模式, 即producer推消息，consumer主动拉消息。
12. producer 向kafka推消息的时候，可以设置（acks）等待多少个replications响应才返回。设置为0就是异步，可以提升性能，但有可能丢失。建议设置为1.
13、Kafka支持以消息集合为单位进行批量发送，以提高push效率
14、Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，持久化是批量刷新，保持效率。
15、建议消息大小不要超过1M
16、默认情况下，Kafka根据传递消息的key来进行分区的分配，即hash(key) % numPartitions
17、kafka server.properties中配置的num.partitions为集群总的partitions数量。如果集群中的机器配置的num.partitions不一致，会提示跟lead节点不一致。