?Kafka是壹個由Scala和Java編寫的企業級的消息發布和訂閱系統，最早是由Linkedin公司開發，最終開源到Apache軟件基金會的項目。Kafka是壹個分布式的，支持分區的，多副本的和多訂閱者的高吞吐量的消息系統，被廣泛應用在應用解耦、異步處理、限流削峰和消息驅動等場景。本文將針對Kafka的架構和相關組件進行簡單的介紹。在介紹Kafka的架構之前，我們先了解壹下Kafk的核心概念。
?在詳細介紹Kafka的架構和基本組件之前，需要先了解壹下Kafka的壹些核心概念。
Producer： 消息的生產者，負責往Kafka集群中發送消息；
Consumer： 消息的消費者，主動從Kafka集群中拉取消息。
Consumer Group： 每個Consumer屬於壹個特定的Consumer Group，新建Consumer的時候需要指定對應的Consumer Group ID。
Broker： Kafka集群中的服務實例，也稱之為節點，每個Kafka集群包含壹個或者多個Broker（壹個Broker就是壹個服務器或節點）。
Message： 通過Kafka集群進行傳遞的對象實體，存儲需要傳送的信息。
Topic： 消息的類別，主要用於對消息進行邏輯上的區分，每條發送到Kafka集群的消息都需要有壹個指定的Topic，消費者根據Topic對指定的消息進行消費。
Partition： 消息的分區，Partition是壹個物理上的概念，相當於壹個文件夾，Kafka會為每個topic的每個分區創建壹個文件夾，壹個Topic的消息會存儲在壹個或者多個Partition中。
Segment： 壹個partition當中存在多個segment文件段（分段存儲），每個Segment分為兩部分，.log文件和 .index 文件，其中 .index 文件是索引文件，主要用於快速查詢.log 文件當中數據的偏移量位置；
.log文件： 存放Message的數據文件，在Kafka中把數據文件就叫做日誌文件。壹個分區下面默認有n多個.log文件（分段存儲）。壹個.log文件大默認1G，消息會不斷追加在.log文件中，當.log文件的大小超過1G的時候，會自動新建壹個新的.log文件。
.index文件： 存放.log文件的索引數據，每個.index文件有壹個對應同名的.log文件。
?後面我們會對上面的壹些核心概念進行更深入的介紹。在介紹完Kafka的核心概念之後，我們來看壹下Kafka的對外提供的基本功能，組件及架構設計。
?如上圖所示，Kafka主要包含四個主要的API組件：
1. Producer API
?應用程序通過Producer API向Kafka集群發送壹個或多個Topic的消息。
2. Consumer API
?應用程序通過Consumer API，向Kafka集群訂閱壹個或多個Topic的消息，並處理這些Topic下接收到的消息。
3. Streams API
?應用程序通過使用Streams API充當流處理器（Stream Processor），從壹個或者多個Topic獲取輸入流，並生產壹個輸出流到壹個或者多個Topic，能夠有效地將輸入流進行轉變後變成輸出流輸出到Kafka集群。
4. Connect API
?允許應用程序通過Connect API構建和運行可重用的生產者或者消費者，能夠把kafka主題連接到現有的應用程序或數據系統。Connect實際上就做了兩件事情：使用Source Connector從數據源（如：DB）中讀取數據寫入到Topic中，然後再通過Sink Connector讀取Topic中的數據輸出到另壹端（如：DB），以實現消息數據在外部存儲和Kafka集群之間的傳輸。
?接下來我們將從Kafka的架構出發，重點介紹Kafka的主要組件及實現原理。Kafka支持消息持久化，消費端是通過主動拉取消息進行消息消費的，訂閱狀態和訂閱關系由客戶端負責維護，消息消費完後不會立刻刪除，會保留歷史消息，壹般默認保留7天，因此可以通過在支持多訂閱者時，消息無需復制多分，只需要存儲壹份就可以。下面將詳細介紹每個組件的實現原理。
1. Producer
?Producer是Kafka中的消息生產者，主要用於生產帶有特定Topic的消息，生產者生產的消息通過Topic進行歸類，保存在Kafka 集群的Broker上，具體的是保存在指定的partition 的目錄下，以Segment的方式（.log文件和.index文件）進行存儲。
2. Consumer
?Consumer是Kafka中的消費者，主要用於消費指定Topic的消息，Consumer是通過主動拉取的方式從Kafka集群中消費消息，消費者壹定屬於某壹個特定的消費組。
3. Topic
?Kafka中的消息是根據Topic進行分類的，Topic是支持多訂閱的，壹個Topic可以有多個不同的訂閱消息的消費者。Kafka集群Topic的數量沒有限制，同壹個Topic的數據會被劃分在同壹個目錄下，壹個Topic可以包含1至多個分區，所有分區的消息加在壹起就是壹個Topic的所有消息。
4. Partition
?在Kafka中，為了提升消息的消費速度，可以為每個Topic分配多個Partition，這也是就之前我們說到的，Kafka是支持多分區的。默認情況下，壹個Topic的消息只存放在壹個分區中。Topic的所有分區的消息合並起來，就是壹個Topic下的所有消息。每個分區都有壹個從0開始的編號，每個分區內的數據都是有序的，但是不同分區直接的數據是不能保證有序的，因為不同的分區需要不同的Consumer去消費，每個Partition只能分配壹個Consumer，但是壹個Consumer可以同時壹個Topic的多個Partition。
5. Consumer Group
?Kafka中的每壹個Consumer都歸屬於壹個特定的Consumer Group，如果不指定，那麽所有的Consumer都屬於同壹個默認的Consumer Group。Consumer Group由壹個或多個Consumer組成，同壹個Consumer Group中的Consumer對同壹條消息只消費壹次。每個Consumer Group都有壹個唯壹的ID，即Group ID，也稱之為Group Name。Consumer Group內的所有Consumer協調在壹起訂閱壹個Topic的所有Partition，且每個Partition只能由壹個Consuemr Group中的壹個Consumer進行消費，但是可以由不同的Consumer Group中的壹個Consumer進行消費。如下圖所示：
在層級關系上來說Consumer Group好比是跟Topic對應的，而Consumer就對應於Topic下的Partition。Consumer Group中的Consumer數量和Topic下的Partition數量***同決定了消息消費的並發量，且Partition數量決定了最終並發量，因為壹個Partition只能由壹個Consumer進行消費。當壹個Consumer Group中Consumer數量超過訂閱的Topic下的Partition數量時，Kafka會為每個Partition分配壹個Consumer，多出來的Consumer會處於空閑狀態。當Consumer Group中Consumer數量少於當前定於的Topic中的Partition數量是，單個Consumer將承擔多個Partition的消費工作。如上圖所示，Consumer Group B中的每個Consumer需要消費兩個Partition中的數據，而Consumer Group C中會多出來壹個空閑的Consumer4。總結下來就是：同壹個Topic下的Partition數量越多，同壹時間可以有越多的Consumer進行消費，消費的速度就會越快，吞吐量就越高。同時，Consumer Group中的Consumer數量需要控制為小於等於Partition數量，且最好是整數倍：如1，2，4等。
6. Segment
?考慮到消息消費的性能，Kafka中的消息在每個Partition中是以分段的形式進行存儲的，即每1G消息新建壹個Segment，每個Segment包含兩個文件：.log文件和.index文件。之前我們已經說過，.log文件就是Kafka實際存儲Producer生產的消息，而.index文件采用稀疏索引的方式存儲.log文件中對應消息的邏輯編號和物理偏移地址（offset），以便於加快數據的查詢速度。.log文件和.index文件是壹壹對應，成對出現的。下圖展示了.log文件和.index文件在Partition中的存在方式。
?Kafka裏面每壹條消息都有自己的邏輯offset（相對偏移量）以及存在物理磁盤上面實際的物理地址便宜量Position，也就是說在Kafka中壹條消息有兩個位置：offset（相對偏移量）和position（磁盤物理偏移地址）。在kafka的設計中，將消息的offset作為了Segment文件名的壹部分。Segment文件命名規則為：Partition全局的第壹個Segment從0開始，後續每個segment文件名為上壹個Partition的最大offset（Message的offset，非實際物理地偏移地址，實際物理地址需映射到.log中，後面會詳細介紹在.log文件中查詢消息的原理）。數值最大為64位long大小，由20位數字表示，前置用0填充。
?上圖展示了.index文件和.log文件直接的映射關系，通過上圖，我們可以簡單介紹壹下Kafka在Segment中查找Message的過程：
? 1. 根據需要消費的下壹個消息的offset，這裏假設是7，使用二分查找在Partition中查找到文件名小於（壹定要小於，因為文件名編號等於當前offset的文件裏存的都是大於當前offset的消息）當前offset的最大編號的.index文件，這裏自然是查找到了00000000000000000000.index。
? 2. 在.index文件中，使用二分查找，找到offset小於或者等於指定offset（這裏假設是7）的最大的offset，這裏查到的是6，然後獲取到index文件中offset為6指向的Position（物理偏移地址）為258。
? 3. 在.log文件中，從磁盤位置258開始順序掃描，直到找到offset為7的Message。
至此，我們就簡單介紹完了Segment的基本組件.index文件和.log文件的存儲和查詢原理。但是我們會發現壹個問題：.index文件中的offset並不是按順序連續存儲的，為什麽Kafka要將索引文件設計成這種不連續的樣子？這種不連續的索引設計方式稱之為稀疏索引，Kafka中采用了稀疏索引的方式讀取索引，kafka每當.log中寫入了4k大小的數據，就往.index裏以追加的寫入壹條索引記錄。使用稀疏索引主要有以下原因：
? (1) 索引稀疏存儲，可以大幅降低.index文件占用存儲空間大小。
? (2) 稀疏索引文件較小，可以全部讀取到內存中，可以避免讀取索引的時候進行頻繁的IO磁盤操作，以便通過索引快速地定位到.log文件中的Message。
7. Message
?Message是實際發送和訂閱的信息是實際載體，Producer發送到Kafka集群中的每條消息，都被Kafka包裝成了壹個Message對象，之後再存儲在磁盤中，而不是直接存儲的。Message在磁盤中的物理結構如下所示。
?其中 key 和 value 存儲的是實際的Message內容，長度不固定，而其他都是對Message內容的統計和描述，長度固定。因此在查找實際Message過程中，磁盤指針會根據Message的 offset 和 message length 計算移動位數，以加速Message的查找過程。之所以可以這樣加速，因為Kafka的.log文件都是順序寫的，往磁盤上寫數據時，就是追加數據，沒有隨機寫的操作。
8.Partition Replicas
?最後我們簡單聊壹下Kafka中的Partition Replicas（分區副本）機制，0.8版本以前的Kafka是沒有副本機制的。創建Topic時，可以為Topic指定分區，也可以指定副本個數。kafka 中的分區副本如下圖所示：
?Kafka通過副本因子（replication-factor）控制消息副本保存在幾個Broker（服務器）上，壹般情況下副本數等於Broker的個數，且同壹個副本因子不能放在同壹個Broker中。副本因子是以分區為單位且區分角色；主副本稱之為Leader（任何時刻只有壹個），從副本稱之為 Follower（可以有多個），處於同步狀態的副本叫做in-sync-replicas(ISR)。Leader負責讀寫數據，Follower不負責對外提供數據讀寫，只從Leader同步數據，消費者和生產者都是從leader讀寫數據，不與follower交互，因此Kafka並不是讀寫分離的。同時使用Leader進行讀寫的好處是，降低了數據同步帶來的數據讀取延遲，因為Follower只能從Leader同步完數據之後才能對外提供讀取服務。
?如果壹個分區有三個副本因子，就算其中壹個掛掉，那麽只會剩下的兩個中，選擇壹個leader，如下圖所示。但不會在其他的broker中，另啟動壹個副本（因為在另壹臺啟動的話，必然存在數據拷貝和傳輸，會長時間占用網絡IO，Kafka是壹個高吞吐量的消息系統，這個情況不允許發生）。如果指定分區的所有副本都掛了，Consumer如果發送數據到指定分區的話，將寫入不成功。Consumer發送到指定Partition的消息，會首先寫入到Leader Partition中，寫完後還需要把消息寫入到ISR列表裏面的其它分區副本中，寫完之後這個消息才能提交offset。
?到這裏，差不多把Kafka的架構和基本原理簡單介紹完了。Kafka為了實現高吞吐量和容錯，還引入了很多優秀的設計思路，如零拷貝，高並發網絡設計，順序存儲，以後有時間再說。