消息队列的介绍

消息（Message）：是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。–点与点之间，点与多点之间传递的数据，传递的信息。消息队列（Message Queue）：是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保信息的可靠专递，消息发布者只管把消息发布到MQ中而不管谁来取，消息使用者只管从MQ中取消息而不管谁发布的，这样发布者和使用者都不用知道对方的存在，是一种应用间的通信方式以队列的形式传递。

消息队列的应用场景

消息队列在实际应用中包括如下四个场景：

应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败；

异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间；限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；

消息驱动的系统：系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息，消费者(可能有多个)负责对消息进行处理；

消息队列的两种模式

消息队列包括两种模式:

点对点模式（point to point， queue）

点对点模式下包括三个角色：

消息队列

发送者 (生产者)

接收者（消费者）

消息发送者生产消息发送到queue中，然后消息接收者从queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。

点对点模式特点： 每个消息只有一个接收者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)；发送者和接收者间没有依赖性，发送者发送消息之后，不管有没有接收者在运行，都不会影响到发送者下次发送消息；接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功，以便消息队列删除当前接收的消息； 发布/订阅模式（publish/subscribe，topic）

发布/订阅模式下包括三个角色：

角色主题（Topic）

发布者(Publisher)

订阅者(Subscriber)

发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。

发布/订阅模式特点： 每个消息可以有多个订阅者；发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行；

kafka的基本介绍

官网：/

kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息发布订阅系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等。

最初由linkedin公司开发，使用scala语言编写，

Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。

kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息

kafka的好处

可靠性:分布式的，分区，复制和容错。

可扩展性：kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。

耐用性：kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上，因此它是持久的。

性能：kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息，他也爆出稳定的性能。

kafka非常快：保证零停机和零数据丢失。

分布式的发布与订阅系统

apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个端点传递到另一个端点，kafka适合离线和在线消息消费。

kafka消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。

kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与apache和spark非常好的集成，应用于实时流式数据分析。

kafka的主要应用场景

指标分析

kafka通常用于操作监控数据。用于接收、聚合来自多种应用程序的统计信息， 以便于向产生环境中的数据集中反馈数据

日志聚合解决方法

kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志，并使他们以标准的合适提供给多个服务器。

流式处理

流式处理框架（spark，storm，flink）从主题中读取数据，对齐进行处理，并将处理后的数据写入新的主题，供用户和应用程序使用，kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常的有用。

kafka的架构介绍

生产者API

允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题（topics）。消费者API

允许应用程序订阅一个或者多个主题，并处理这些主题接收到的记录流。StreamsAPI

允许应用程序充当流处理器（stream processor），从一个或者多个主题获取输入流，并生产一个输出流到一个或 者多个主题，能够有效的变化输入流为输出流。ConnectAPI

允许构建和运行可重用的生产者或者消费者，能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。例如：一个连接到关系数据库的连接器可能会获取每个表的变化。

kafka架构内部细节剖析

说明：kafka支持消息持久化，消费端为拉模型来拉取数据，消费状态和订阅关系有客户端负责维护，消息消费完后，不会立即删除，会保留历史消息。因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以了。

Broker：kafka集群中包含一个或者多个服务实例，这种服务实例被称为BrokerTopic：每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别就叫做TopicPartition：Partition是一个物理上的概念，每个Topic包含一个或者多个Partitionsegment：一个partition当中存在多个segment文件段，每个segment分为两部分，.log文件和.index文件，其中.index文件是索引文件，主要用于快速查询.log文件当中数据的偏移量位置Producer：负责发布消息到kafka的Broker中。Consumer：消息消费者,向kafka的broker中读取消息的客户端Consumer Group：每一个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可以为每个Consumer指定 groupName）

.log:存放数据文件

.index：存放.log文件的索引数据

kafka主要组件说明

kafka当中的producer说明：

producer主要是用于生产消息，是kafka当中的消息生产者，生产的消息通过topic进行归类，保存到kafka的broker里面去kafka当中的topic说明：kafka将消息以topic为单位进行归类topic特指kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。topic是一种分类或者发布的一些列记录的名义上的名字。kafka主题始终是支持多用户订阅的；也就是说，一个主题可以有零个，一个或者多个消费者订阅写入的数据。在kafka集群中，可以有无数的主题。生产者和消费者消费数据一般以主题为单位。更细粒度可以到分区级别。kafka当中的partition说明：

kafka当中，topic是消息的归类，一个topic可以有多个分区，每个分区保存部分topic的数据，所有的partition当中的数据全部合并起来，就是一个topic当中的所有的数据，

一个broker服务下，是否可以创建多个分区？

可以的，broker数与分区数没有关系； 在kafka中，每一个分区会有一个编号：编号从0开始

每一个分区的数据是有序的

说明-数据是有序 如何保证一个主题下的数据是有序的？（生产是什么样的顺序，那么消费的时候也是什么样的顺序）

topic的Partition数量在创建topic时配置。

Partition数量决定了每个Consumer group中并发消费者的最大数量。

例如：Consumer group A 有两个消费者来读取4个partition中数据；

Partition数量决定了每个Consumer group中并发消费者的最大数量（效率最高的情况）。

Partition = 并发度: 刚刚好，效率最高

Partition > 并发度：有部分消费者消费多个分区的数据。

Partition < 并发度 :有部分消费者闲置（任意时刻一个分区内的一条数据只能被消费组中的一个消费者消费）

Consumer group B有四个消费者来读取4个 partition中的数据

kafka当中partition的副本数说明

kafka分区副本数（kafka Partition Replicas)

副本数（replication-factor）：控制消息保存在几个broker（服务器）上，一般情况下小于等于broker的个数

例如：一个broker服务下，是否可以创建多个副本因子？

不可以；创建主题时，副本因子应该小于等于可用的broker数。 副本因子过程图

副本因子操作以分区为单位的。每个分区都有各自的主副本和从副本；

主副本叫做leader，从副本叫做 follower（在有多个副本的情况下，kafka会为同一个分区下的所有分区，设定角色关系：一个leader和N个 follower），处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR);

follower通过拉的方式从leader同步数据。

消费者和生产者都是从leader读写数据，不与follower交互。

副本因子的作用：让kafka读取数据和写入数据时的可靠性。

副本因子是包含本身，同一个副本因子不能放在同一个Broker中。

如果某一个分区有三个副本因子，就算其中一个挂掉，那么只会剩下的两个中，选择一个leader，但不会在其他的broker中，另启动一个副本（因为在另一台启动的话，存在数据传递，只要在机器之间有数据传递，就会长时间占用网络IO，kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生）所以不会在零个broker中启动。

如果所有的副本都挂了，生产者如果生产数据到指定分区的话，将写入不成功。

lsr表示：当前可用的副本

kafka当中的segment说明:

一个partition当中有多个segment文件组成，每个segment文件，包含两部分，一个是.log文件，另外一个是.index文件，其中.log文件包含了我们发送的数据存储，.index文件，记录的是我们.log文件的数据索引值，以便于我们加快数据的查询速度

索引文件与数据文件的关系：

既然它们是一一对应成对出现，必然有关系。索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址

比如：索引文件中3,497代表：数据文件中的第三个message,它的偏移地址为497。再来看数据文件中，Message 368772表示：在全局partiton中是第368772个message。

注：segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

kafka当中的partition的offset：

任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），

offset是一个long类型数字，它唯一标识了一条消息，消费者通过（offset，partition，topic）跟踪记录。

kafka分区与消费组的关系：

消费组： 由一个或者多个消费者组成，同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。

某一个主题下的分区数，对于消费组来说，消费者应该小于等于该主题下的分区数。如下所示：

如：某一个主题有4个分区，那么消费组中的消费者应该小于4，而且最好与分区数成整数倍1 2 4同一个分区下的数据，在同一时刻，不能同一个消费组的不同消费者消费

总结：分区数越多，同一时间可以有越多的消费者来进行消费，消费数据的速度就会越快，提高消费的性能

kafka当中的consumer：

consumer是kafka当中的消费者，主要用于消费kafka当中的数据，任何一个消费者都必定需要属于某一个消费组当中。

任意时刻，一个分区当中的数据，只能被kafka当中同一个消费组下面的一个线程消费