这才是kafka
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作者：郑杰文，腾讯云存储，高级后台工程师
简介
kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。
kafka对外使用topic的概念，生产者往topic里写消息，消费者从读消息。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。单个parition内是保证消息有序。每新写一条消息，kafka就是在对应的文件append写，所以性能非常高。kafka的总体数据流是这样的：
大概用法就是，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉去指定Topic的消息，然后进行业务处理。
图中有两个topic，topic 0有两个partition，topic 1有一个partition，三副本备份。可以看到consumer gourp 1中的consumer 2没有分到partition处理，这是有可能出现的，下面会讲到。关于broker、topics、partitions的一些元信息用zk来存，监控和路由啥的也都会用到zk。
生产
基本流程是这样的
创建一条记录，记录中一个要指定对应的topic和value，key和partition可选。
先序列化，然后按照topic和partition，放进对应的发送队列中。kafka produce都是批量请求，会积攒一批，然后一起发送，不是调send()就进行立刻进行网络发包。
如果partition没填，那么情况会是这样的：
1、key有填
按照key进行哈希，相同key去一个partition。（如果扩展了partition的数量那么就不能保证了）
2、key没填
round-robin来选partition
这些要发往同一个partition的请求按照配置，攒一波，然后由一个单独的线程一次性发过去。
API
有high level api，替我们把很多事情都干了，offset，路由啥都替我们干了，用以来很简单。
还有simple api，offset啥的都是要我们自己记录。
partition
当存在多副本的情况下，会尽量把多个副本，分配到不同的broker上。kafka会为partition选出一个leader，之后所有该partition的请求，实际操作的都是leader，然后再同步到其他的follower。当一个broker歇菜后，所有leader在该broker上的partition都会重新选举，选出一个leader。（这里不像分布式文件存储系统那样会自动进行复制保持副本数）
然后这里就涉及两个细节：怎么分配partition，怎么选leader。
关于partition的分配，还有leader的选举，总得有个执行者。在kafka中，这个执行者就叫controller。kafka使用zk在broker中选出一个controller，用于partition分配和leader选举。
partition的分配
1、将所有Broker（假设共n个Broker）和待分配的Partition排序
2、将第i个Partition分配到第（i mod n）个Broker上 （这个就是leader）
3、将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) mode n）个Broker上
leader容灾
controller会在Zookeeper的/brokers/ids节点上注册Watch，一旦有broker宕机，它就能知道。当broker宕机后，controller就会给受到影响的partition选出新leader。controller从zk的/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state中，读取对应partition的ISR（in-sync replica已同步的副本）列表，选一个出来做leader。
选出leader后，更新zk，然后发送LeaderAndISRRequest给受影响的broker，让它们改变知道这事。为什么这里不是使用zk通知，而是直接给broker发送rpc请求，我的理解可能是这样做zk有性能问题吧。
如果ISR列表是空，那么会根据配置，随便选一个replica做leader，或者干脆这个partition就是歇菜。如果ISR列表的有机器，但是也歇菜了，那么还可以等ISR的机器活过来。
多副本同步
这里的策略，服务端这边的处理是follower从leader批量拉取数据来同步。但是具体的可靠性，是由生产者来决定的。
生产者生产消息的时候，通过request.required.acks参数来设置数据的可靠性。
在acks=-1的时候，如果ISR少于min.insync.replicas指定的数目，那么就会返回不可用。
这里ISR列表中的机器是会变化的，根据配置replica.lag.time.max.ms，多久没同步，就会从ISR列表中剔除。以前还有根据落后多少条消息就踢出ISR，在1.0版本后就去掉了，因为这个值很难取，在高峰的时候很容易出现节点不断的进出ISR列表。
从ISA中选出leader后，follower会从把自己日志中上一个高水位后面的记录去掉，然后去和leader拿新的数据。因为新的leader选出来后，follower上面的数据，可能比新leader多，所以要截取。这里高水位的意思，对于partition和leader，就是所有ISR中都有的最新一条记录。消费者最多只能读到高水位；
从leader的角度来说高水位的更新会延迟一轮，例如写入了一条新消息，ISR中的broker都fetch到了，但是ISR中的broker只有在下一轮的fetch中才能告诉leader。
也正是由于这个高水位延迟一轮，在一些情况下，kafka会出现丢数据和主备数据不一致的情况，0.11开始，使用leader epoch来代替高水位。（https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-101+-+Alter+Replication+Protocol+to+use+Leader+Epoch+rather+than+High+Watermark+for+Truncation#KIP-101-AlterReplicationProtocoltouseLeaderEpochratherthanHighWatermarkforTruncation-Scenario1:HighWatermarkTruncationfollowedbyImmediateLeaderElection）
思考：
当acks=-1时
1、是follwers都来fetch就返回成功，还是等follwers第二轮fetch？
2、leader已经写入本地，但是ISR中有些机器失败，那么怎么处理呢？
消费
订阅topic是以一个消费组来订阅的，一个消费组里面可以有多个消费者。同一个消费组中的两个消费者，不会同时消费一个partition。换句话来说，就是一个partition，只能被消费组里的一个消费者消费，但是可以同时被多个消费组消费。因此，如果消费组内的消费者如果比partition多的话，那么就会有个别消费者一直空闲。
API
订阅topic时，可以用正则表达式，如果有新topic匹配上，那能自动订阅上。
offset的保存
一个消费组消费partition，需要保存offset记录消费到哪，以前保存在zk中，由于zk的写性能不好，以前的解决方法都是consumer每隔一分钟上报一次。这里zk的性能严重影响了消费的速度，而且很容易出现重复消费。
在0.10版本后，kafka把这个offset的保存，从zk总剥离，保存在一个名叫__consumeroffsets topic的topic中。写进消息的key由groupid、topic、partition组成，value是偏移量offset。topic配置的清理策略是compact。总是保留最新的key，其余删掉。一般情况下，每个key的offset都是缓存在内存中，查询的时候不用遍历partition，如果没有缓存，第一次就会遍历partition建立缓存，然后查询返回。
确定consumer group位移信息写入__consumers_offsets的哪个partition，具体计算公式：
__consumers_offsets partition =
Math.abs(groupId.hashCode() % groupMetadataTopicPartitionCount)
//groupMetadataTopicPartitionCount由offsets.topic.num.partitions指定，默认是50个分区。
思考：
如果正在跑的服务，修改了offsets.topic.num.partitions，那么offset的保存是不是就乱套了？
分配partition--reblance
生产过程中broker要分配partition，消费过程这里，也要分配partition给消费者。类似broker中选了一个controller出来，消费也要从broker中选一个coordinator，用于分配partition。
下面从顶向下，分别阐述一下
1、怎么选coordinator。
2、交互流程。
3、reblance的流程。
选coordinator
1、看offset保存在那个partition
2、该partition leader所在的broker就是被选定的coordinator
这里我们可以看到，consumer group的coordinator，和保存consumer group offset的partition leader是同一台机器。
交互流程
把coordinator选出来之后，就是要分配了
整个流程是这样的：
1、consumer启动、或者coordinator宕机了，consumer会任意请求一个broker，发送ConsumerMetadataRequest请求，broker会按照上面说的方法，选出这个consumer对应coordinator的地址。
2、consumer 发送heartbeat请求给coordinator，返回IllegalGeneration的话，就说明consumer的信息是旧的了，需要重新加入进来，进行reblance。返回成功，那么consumer就从上次分配的partition中继续执行。
reblance流程
1、consumer给coordinator发送JoinGroupRequest请求。
2、这时其他consumer发heartbeat请求过来时，coordinator会告诉他们，要reblance了。
3、其他consumer发送JoinGroupRequest请求。
4、所有记录在册的consumer都发了JoinGroupRequest请求之后，coordinator就会在这里consumer中随便选一个leader。然后回JoinGroupRespone，这会告诉consumer你是follower还是leader，对于leader，还会把follower的信息带给它，让它根据这些信息去分配partition
5、consumer向coordinator发送SyncGroupRequest，其中leader的SyncGroupRequest会包含分配的情况。
6、coordinator回包，把分配的情况告诉consumer，包括leader。
当partition或者消费者的数量发生变化时，都得进行reblance。
列举一下会reblance的情况：
1、增加partition
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