在 上文 中我們介紹了 Kafka 的網絡通信，本文打算詳細分析 Kafka 的核心 — 隊列 的設計和實現，來對 Kafka 進行更深壹步的了解。
隊列是壹種先進先出（FIFO）的數據結構，它是 Kafka 中最重要的部分，負責收集生產者生產的消息，並將這些消息傳遞給消費者。要實現壹個隊列有多種方式，Kafka 作為壹個消息隊列中間件，在設計隊列時主要要考慮兩個問題：
乍壹看到這個問題，我們會想，內存的讀取速度遠快於磁盤，如果追求性能，內存也充足的話，當然是將生產者產生的消息數據寫到內存（比如用壹個數組或者鏈表來存儲隊列數據），供消費者消費。真的是這樣嗎？
下面我們依次分析下寫內存和寫磁盤文件的優缺點，首先，內存的優點是讀寫速度非常快，但是，如果我們的目標是設計「大數據量」下的「高吞吐量」的消息隊列，會有以下幾個問題：
接下來我們來分析壹下磁盤，寫磁盤文件方式存儲隊列數據的優點就是能規避上述內存的缺點，但其有很嚴重的缺點，就是讀寫速度慢，如果純依靠磁盤，那消息隊列肯定做不到「高吞吐量」這個目標。
分析了內存跟磁盤的優缺點，好像我們還是只能選寫內存，但我們忽視了磁盤的兩個情況：壹是磁盤慢是慢在隨機讀寫，如果是順序讀寫，他的速度能達到 600MB/sec（RAID-5 磁盤陣列），並不慢，如果我們盡可能地將數據的讀寫設計成順序的，可以大大提升性能。二是 現代的操作系統會（盡可能地）將磁盤裏的文件進行緩存 。
有了操作系統級別的文件緩存，那用磁盤存儲隊列數據的方式就變得有優勢了。首先，磁盤文件的數據會有文件緩存，所以不必擔心隨機讀寫的性能；其次，同樣是使用內存，磁盤文件使用的是操作系統級別的內存，相比於在 Java 內存堆中存儲隊列，它沒有 GC 問題，也沒有 Java 對象的額外內存開銷，更可以規避應用重啟後的內存 load 數據耗時的問題，而且，文件緩存是操作系統提供的，因為我們只要簡單的寫磁盤文件，系統復雜性大大降低。
因此，Kafka 直接使用磁盤來存儲消息隊列的數據。
剛才我們已經決定用磁盤文件來存儲隊列數據，那麽要如何選擇數據結構呢？壹般情況下，如果需要查找數據並隨機訪問，我們會用 B+ 樹來存儲數據，但其時間復雜度是 O(log N)，由於我們設計的是消息隊列，我們可以完全順序的寫收到的生產者消息，消費者消費時，只要記錄下消費者當前消費的位置，往後消費就可以了，這樣可以對文件盡可能的進行順序讀寫，同時，時間復雜度是O(1)。其實，這跟我們寫日誌的方式很像，每條日誌順序 append 到日誌文件。
之前我們已經確定采用直接順序寫磁盤文件的方式來存儲隊列數據，下面我們來剖析下具體的實現細節。
在 Kafka 中，用壹個文件夾存儲壹條消息隊列，成為壹個 Log，每條消息隊列由多個文件組成，每個文件稱為壹個 LogSegment，每當壹個 LogSegment 的大小到達閾值，系統就會重新生成壹個 LogSegment；當舊的 LogSegment 過期需要清理時（雖然磁盤空間相對於內存會寬裕很多，我們可以保存更長時間的消息數據，比如壹周，以供消費者更靈活的使用，但還是需要定期清理太老的數據），系統會根據清理策略刪除這些文件。
現在我們知道壹個隊列（Log）是由多個隊列段文件（LogSegment）組成的，那麽 Kafka 是如何將這些文件邏輯上連接從而組成壹條有序隊列的呢？在生成每個隊列段文件時，Kafka 用該段的初始位移來對其命名，如在新建壹個隊列時，會初始化第壹個隊列段文件，那麽其文件名就是0，假設每個段的大小是固定值 L，那麽第二個段文件名就是 L，第 N 個就是 （N - 1）* L。這樣，我們就可以根據文件名對段文件進行排序，排序後的順序就是整個隊列的邏輯順序。
了解了隊列的基本實現，下面我們就來分析下隊列的核心操作—讀和寫。
寫操作發生在生產者向隊列生產消息時，在上篇文章講網絡通信時我們已經說到，所有的客戶端請求會根據協議轉到壹個 Handler 來具體處理，負責寫操作的 Handler 叫 ProducerHandler，整個寫請求的流程如下：
之前我們說過，如果是順序寫，由於省掉了磁頭尋址的時間，磁盤的性能還是很高的，我們看到 Kakfa 隊列是以順序方式寫的，所以性能很高。但是，如果壹臺 Kafka 服務器有很多個隊列，而硬盤的磁頭是有限的，所以還是得在不同的隊列直接來回切換尋址，性能會有所下降。
隊列的讀操作發送在消費者消費隊列數據時，由於隊列是線性的，只需要記錄消費者上次消費到了哪裏（offset），接下去消費就好了。那麽首先會有壹個問題，由誰來記消費者到底消費到哪裏了？
壹般情況下，我們會想到讓服務端來記錄各個消費者當前的消費位置，當消費者來拉數據，根據記錄的消費位置和隊列的當前位置，要麽返回新的待消費數據，要麽返回空。讓服務端記錄消費位置，當遇到網絡異常時會有壹些問題，比如服務端將消息發給消費者後，如果網絡異常消費者沒有收到消息，那麽這條消息就被「跳過」了，當然我們可以借鑒二階段提交的思想，服務端將消息發送給消費者後，標記狀態為「已發送」，等消費者消費成功後，返回壹個 ack 給服務端，服務端再將其標記為「成功消費」。不過這樣設計還是會有壹個問題，如果消費者沒有返回 ack 給服務端，此時這條消息可能在已經被消費也可能還沒被消費，服務端無從得知，只能根據人為策略跳過（可能會漏消息）或者重發（可能存在重復數據）。另壹個問題是，如果有很多消費者，服務端需要記錄每條消息的每個消費者的消費狀態，這在大數據的場景下，非常消耗性能和內存。
Kafka 將每個消費者的消費狀態記錄在消費者本身（隔壹段時間將最新消費狀態同步到 zookeeper），每次消費者要拉數據，就給服務端傳遞壹個 offset，告訴服務端從隊列的哪個位置開始給我數據，以及壹個參數 length，告訴服務端最多給我多大的數據（批量順序讀數據，更高性能），這樣就能使服務端的設計復雜度大大降低。當然這解決不了壹致性的問題，不過消費者可以根據自己程序特點，更靈活地處理事務。
下面就來分析整個讀的流程：
分布式系統中不可避免的會遇到壹致性問題，主要是兩塊：生產者與隊列服務端之間的壹致性問題、消費者與隊列服務端之間的壹致性問題，下面依次展開。
當生產者向服務端投遞消息時，可能會由於網絡或者其他問題失敗，如果要保證壹致性，需要生產者在失敗後重試，不過重試又會導致消息重復的問題，壹個解決方案是每個消息給壹個唯壹的 id，通過服務端的主動去重來避免重復消息的問題，不過這壹機制目前 Kafka 還未實現。目前 Kafka 提供配置，供用戶不同場景下選擇允許漏消息（失敗後不重試）還是允許重復消息（失敗後重試）。
由於在消費者裏我們可以自己控制消費位置，就可以更靈活的進行個性化設計。如果我們在拉取到消息後，先增加 offset，然後再進行消息的後續處理，如果在消息還未處理完消費者就掛掉，就會存在消息遺漏的問題；如果我們在拉取到消息後，先進行消息處理，處理成功後再增加 offset，那麽如果消息處理壹半消費者掛掉，會存在重復消息的問題。要做到完全壹致，最好的辦法是將 offset 的存儲與消費者放壹起，每消費壹條數據就將 offset+1。
本文介紹了 Kafka 的隊列實現以及其讀寫過程。Kafka 認為操作系統級別的文件緩存比 Java 的堆內存更省空間和高效，如果生產者消費者之間比較「和諧」的話，大部分的讀寫操作都會落在文件緩存，且在順序讀寫的情況下，硬盤的速度並不慢，因此選擇直接寫磁盤文件的方式存儲隊列。在隊列的讀寫過程中，Kafka 盡可能地使用順序讀寫，並使用零拷貝來優化性能。最後，Kafka 讓消費者自己控制消費位置，提供了更加靈活的數據消費方式。