kafka

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类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。

kafka是一个生产-消费模型。

Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。 

  数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions

Broker：当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条。只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。

在集群中每个broker都有一个唯一brokerid，不得重复。

Topic:目标发送的目的地，这是一个逻辑上的概念，落到磁盘上是一个partition的目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)

一个Topic对应多个partition[0,1,2,3]，一个partition对应多个segment组合。一个segment有默认的大小是1G。

每个partition可以设置多个副本(replication-factor 1),会从所有的副本中选取一个leader出来。所有读写操作都是通过leader来进行的。

特别强调，和mysql中主从有区别，mysql做主从是为了读写分离，在kafka中读写操作都是leader。

ConsumerGroup：数据消费者组，ConsumerGroup可以有多个，每个ConsumerGroup消费的数据都是一样的。

       可以把多个consumer线程划分为一个组，组里面所有成员共同消费一个topic的数据，组员之间不能重复消费。

2、kafka生产数据时的分组策略

默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions

上文中的key是producer在发送数据时传入的，produer.send(KeyedMessage(topic,myPartitionKey,messageContent))

3、kafka如何保证数据的完全生产

ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。

0：不等待broker返回确认消息

1：等待topic中某个partition leader保存成功的状态反馈

-1：等待topic中某个partition 所有副本都保存成功的状态反馈

4、broker如何保存数据

在理论环境下，broker按照顺序读写的机制，可以每秒保存600M的数据。主要通过pagecache机制，尽可能的利用当前物理机器上的空闲内存来做缓存。

当前topic所属的broker，必定有一个该topic的partition，partition是一个磁盘目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)

5、partition如何分布在不同的broker上

int i = 0

list{kafka01,kafka02,kafka03}

for(int i=0;i<5;i++){

brIndex = i%broker;

hostName = list.get(brIndex)

}

6、consumerGroup的组员和partition之间如何做负载均衡

最好是一一对应，一个partition对应一个consumer。

如果consumer的数量过多，必然有空闲的consumer。

算法：

假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3

加入group中,有如下consumer: C1,C2

首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3

根据consumer.id排序: C0,C1

计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)

然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

7、如何保证kafka消费者消费数据是全局有序的

伪命题

如果要全局有序的，必须保证生产有序，存储有序，消费有序。

由于生产可以做集群，存储可以分片，消费可以设置为一个consumerGroup，要保证全局有序，就需要保证每个环节都有序。

只有一个可能，就是一个生产者，一个partition，一个消费者。这种场景和大数据应用场景相悖。

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原文地址：http://blog.51cto.com/qinbin/2051809