Kafka架构
Kafka架构，由多个组件组成，如下图所示：
主要会包含：Topic、生产者、消费者、消费组等组件。
服务代理（Broker）
Broker是Kafka集群中的一个节点，每个节点都是一个独立的Kafka服务器。
它负责存储和处理发布到Kafka的消息，消息以主题（topic）的形式进行分类和组织。
如下图所示：
每个Broker可以承载多个主题的分区（partition），并使用日志文件（log）来持久化存储消息。
Topic（主题）
Topic可以理解为一个队列，Topic是消息的分类单元，一个 Topic 又分为一个或多个分区。
每个Topic可以被分成多个分区，每个分区在不同的Broker节点上进行存储。
Topic主题的数据以一系列有序的消息进行组织。
生产者（Producer）
Producer是向Kafka发送消息的客户端应用程序，它将消息发布到指定的主题。
可以选择将消息发送到特定分区，或让Kafka自动选择分区。
如下图所示：
生产者负责将消息进行缓冲和批量发送，以提高性能和吞吐量。
消费者（Consumer）
Consumer是从Kafka订阅和接收消息的客户端应用程序，它订阅一个或多个主题，并从指定的分区中拉取消息。
如下图所示：
消费者可以以不同的消费组（consumer group）形式组织，每个消费组内的消费者共同消费主题中的消息，以实现负载均衡和容错。
Consumer Group（消费组）
消费组是一组具有相同消费者组ID的消费者的集合，在同一个消费组内，每个分区只能由一个消费者进行消费，以实现负载均衡。
如果消费者组中的消费者数量多于主题分区的数量，那么一些消费者将处于空闲状态。
Kafka应用场景
Kafka的应用场景包括：日志收集、事件驱动架构、实时分析、指标监控等，主要用于构建实时流数据管道和流处理应用程序。
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消息系统：Kafka可以作为一个高效的消息中间件，用于解耦生产者和消费者。
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指标监控：Kafka可以用于实时监控和分析，将指标数据发送到Kafka，然后通过流处理工具（如Spark Streaming）进行处理和告警。
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事件驱动架构：Kafka可作为事件驱动架构的一部分，用于收集和传递各种事件。
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日志聚合：Kafka可以作为日志聚合的解决方案，将各种日志数据集中聚合到一个地方。
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分布式追踪：Kafka可以用于分布式系统跟踪，将各种数据发送到Kafka中进行实时处理和分析。
kafka 为什么会那么快？
一共有四个原因
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磁盘顺序读写
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PageCache 页缓存技术
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零拷贝技术
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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。
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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
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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。
