一、kafka的实现原理
1、逻辑结构
2、组成
生产者：生产消息，来自服务、客户端、端口……
消息本身：消息主体
topic主题：对消息的分类，例如数仓不同层中的不同类型数据（订单、用户……）；自带__consumer_offsets的topic，以k-v形式保存CG-topic-partition下的位移
partition分区：Topic 的分区（同一topic由多个分区组成，每个分区的内容不同，怎么划分？？？），表现形式为一个文件夹，用作kafka负载，提高其吞吐量
Replication：表示分区的副本，即follower节点，用于leader宕机时进行选主；副本数量<=集群中节点个数<=10
Cluster集群：
broker节点：Kafka 实例，表示一台机器，broker0、broker1、broker2表示节点编号
Consumer Group消费者组：（一个消费者组消费一个topic）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，用于提高吞吐量；同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费
消费者：（一个消费者消费一个分区）消息的出口，例如一个服务、一个数据库、hdfs、kafka……（怎么分配partition到消费者：range和roundroubin？）
offset偏移量：消费者提交offset表示消息读取的位置，自带__consumer_offsets的topic，以k-v形式保存CG-topic-partition下的位移
zookeeper：保存集群的元信息，保证kafka的高可用性
3、发送消息
集群中返回leader
将消息以push模式发给leader
消息被追加到指定分区（顺序写），保证同一分区内的数据顺序有序
如何确定消息发送到topic的哪个分区？
1、指定partition
2、未指定partition但指定了key，对数据的key进行哈希选出partition
3、既未指定partition也未指定key，则以轮训方式确定partition
另外：如果指定的topic不存在，那么会自动创建1分区1副本的topic
leader收到消息后发送ack给生产者，保证可靠发送【默认ack=？】
如何保证消息发送时不丢失/如何保证消息被可靠发送？-ack机制
生产者向队列中写入数据时确定kafka是否接收到数据，参数值为0,1,all
0表示无需等待集群返回，不确保消息发送成功
1表示只需要leader应答存盘，就可以发送下一条
all表示leader应答+followers同步完成，才会发送下一条数据
leader将消息持久化
followers从leader上pull消息进行同步
follower持久化消息后向leader发送ack
4、数据落盘
kafka将数据存盘，单独划分一块区域，进行顺序写（比随机写拥有更高的效率）
partition以文件夹形式存储，对partition进行分段存储：partition/segment/（最小的offset.index，log，timeindex ）
利用分段+索引的方式解决查找效率的问题
使用log文件存储message，消息的组成？
消息主要包含Offset（8字节，确定消息在partition中的位置）、消息大小（4字节byte）、消息体（被压缩后的实际数据）、压缩类型
旧消息会进行删除
旧消息删除策略/消息保存多久？
基于时间，默认配置是 168 小时（7 天）。
基于大小，默认配置是 1073741824。
读取的复杂度是O(1)，因此，删除文件不会提高kafka的性能
5、消费数据
消费者点对点拉取pull数据
一个消费者组消费同一个topic
一个组内的消费者消费不同的partition【一个消费者能消费多个partition，但是一个partition不能被多个消费者消费】（建议消费者数目=分区数）
消费者利用Segment+Offset在leader所在的partition中共同查找消息（二分找segment、打开index文件、稀疏索引确定其相对偏移量、顺序查找确定其位置）
消费者如何记录读取的偏移量？
早期使用zk，每隔一段时间就需要上报一次，容易导致重复消费且性能较差
新版本使用__consumer_offsets这个topic维护消费者消费某个分区的偏移量
二、kafka如何保证可靠消费
1、手动提交offset
enable.auto.commit设置为false，如果自动提交可能会未被消费就提交，从而导致消息丢失
2、降低重复消费的概率
开启自动提交并设置auto.commit.interval.ms时长
默认值是每5秒钟提交一次
设置的时间短一点，频繁提交会增加额外的开销，但也会降低重复处理消息的概率
3、配置auto.offset.reset
当请求的偏移量不存在时，配置auto.offset.reset
使用earliest会产生重复数据，但可以避免数据丢失
使用latest，减少重复消费，但可能会丢失数据
4、依靠at-least once+kafka的幂等性，借助第三方系统
使用键值对数据库存储唯一key，消息作为value
三、kafka如何保证exactly once
1、at-least once+幂等性实现
2、自身实现
exactly-once定义为: 不管在处理的时候是否有错误发生，计算的结果（包括所有所改变的状态）都一样。
（1）消息生产者提交数据到broker，开启幂等性，即修改配置文件:enable.idempotence=true 同时要求 ack=all 且 retries>1
（2）broker进行消息处理，将模式“消息读入->消息处理->结果写出”作为事务操作
默认情况下kafka的事务是关闭的，通过配置文件开启，需要
transactional.id=“unique-id”, 要求enable.idempotence=true.
开启事务后，配置启动exactly-once：processing.guarantee="exactly-once ", 默认是最少一次。
（3）消费者消费数据，只读取已经标记为“成功提交”的数据，避免消费到脏数据
配置为isolation.level=“read_committed”。默认是read_uncommitted
