写在前面

Kafka 是一个可横向扩展，高可靠的实时消息中间件，常用于服务解耦、流量削峰。
好像是 LinkedIn 团队开发的，后面捐赠给apache基金会了。

kafka

总体架构图

• Producer：生产者，消息的产生者，是消息的入口。
• Broker：Broker 是 kafka 一个实例，每个服务器上有一个或多个 kafka 的实例，简单的理解就是一台 kafka 服务器，kafka cluster 表示集群的意思
• Topic：消息的主题，可以理解为消息队列，kafka的数据就保存在topic。在每个 broker 上都可以创建多个 topic 。
• Partition：Topic的分区，每个 topic 可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高 kafka 的吞吐量。同一个 topic 在不同的分区的数据是不重复的，partition 的表现形式就是一个一个的文件夹。
• Replication：每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎，leader节点会将数据同步到follow从节点。当leader故障的时候会选择一个follower ，成为 leader，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本。

• Consumer：消费者，消息的消费方，是消息的出口。
• Consumer Group：可以将多个消费组构成一个消费者组，同一个 partition 的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量。
• Zookeeper：kafka 2.8 版本之前是依赖 zookeeper 来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。
• Raft：kafka 2.8 版本之后就根据 raft 来保证系统的可用性。

为什么同一个 partition 的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费？

1. 顺序性：Kafka 保证了同一个分区内的消息是有序的，如果允许多个消费者并行消费同一个分区的消息，那么消息的顺序性将无法得到保证。当然由于各个分区的不同，我们顺序性还是不要靠kafka，在自己业务做判定。
2. 负载均衡：通过让不同的消费者组内的消费者分摊不同的分区，Kafka 实现了负载均衡，确保每个消费者都有机会消费消息，同时避免了重复消费。
3. Offset 管理：每个消费者在消费时都会维护自己的 offset，如果多个消费者同时消费同一个分区，那么 offset 的管理将变得复杂，可能会导致重复消费或者消息丢失。

发送数据

kafka 会每次发送数据都是向 leader节点发送数据，并顺序写入到磁盘，然后 leader节点会将数据同步到各个从节点follower，即使主节点挂了，也不会影响服务的正常运行。

1. producer 生产者获取 leader 节点，将消息发送给leader节点。
2. leader节点将消息持久化到本地后，将数据同步到各个follower节点。
3. leader节点收到各个follower节点的ack后，发送ack给producer

消费数据

和生产者一样，消费者主动到kafka集群中拉取消息时，也是从leader节点去拉取数据。

1. 获取leader节点
2. 拉去offset为0的数据进行消费
3. 消费成功后发送ack，offset将会移动到下一位，待下次消费定位数据

kafka 为什么会那么快？

一共有四个原因

1. 磁盘顺序读写
2. PageCache 页缓存技术
3. 零拷贝技术
4. kafka 分区架构

磁盘顺序读写

生产者发送数据到 kafka 集群中，最终会写入到磁盘中，会采用顺序写入的方式。消费者从 kafka 集群中获取数据时，也是采用顺序读的方式。无论是机械磁盘还是固态硬盘 SSD，顺序读写的速度都是远大于随机读写的。

• 机械磁盘顺序读写省去了磁头频繁寻址和旋转盘片的开销
• 固态硬盘SSD以Page为单位做读写，以Block为单位做垃圾回收。写相同数据量的情况下，顺序写制造更少的垃圾Block，所以比随机写有更高的性能。

PageCache 页缓存技术

• 当 kafka 有写操作时，先将数据写入PageCache中，然后在顺序写入到磁盘中。
• 当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果找不到，再去磁盘中读取。

零拷贝技术

一般性能的瓶颈都是网络io、磁盘io。我们来看下从磁盘读取数据到网卡场景下，传统 IO 的整个过程：

DMA方式，Direct Memory Access，也称为成组数据传送方式，有时也称为直接内存操作。DMA方式在数据传送过程中，没有保存现场、恢复现场之类的工作。

传统 IO 模型下，从磁盘读取数据，写到网卡设备中，经历了 4 次用户态和内核态之间的切换和数据的拷贝。红色箭头为数据拷贝。
那能不能让拷贝次数发送的少一点呢？但是kafka 采用了 sendfile 的零拷贝技术

所谓的零拷贝技术不是指不发生拷贝，而是在用户态没有进行拷贝。

kafka 分区架构

• 分区架构：kafka 集群架构采用了多分区技术，并行度高。

参考

[1] https://strikefreedom.top/archives/why-kafka-is-so-fast
[2] https://cloud.tencent.com/developer/article/2185290
[3] https://serverfault.com/questions/843628/why-do-sequential-writes-have-better-performance-than-random-writes-on-ssds
[4] https://xie.infoq.cn/article/51b6764c48ff70988e124a868