上篇文章介绍了kafka的设计概要，有点对点的队列模式，和消费生产的topic模式，kafka有着高吞吐，低延迟，伸缩性，消息持久化，负载均衡故障转移特性，kafka跟其他处理内存方式不同，内存高命中率来保证发送消息直接在内存操作，而持久化直接交给系统去处理，并且持久化采用的是顺序IO，sendFile零拷贝来保证高吞吐。Kafka的负载均衡则是采用broken和topic每个都有一个master和flower，每个topic的matser和flower不在同一个broken，这样保证一个服务器宕机，其他的flower也会存储数据，不会丢失，故障转移则是 会通过会话心跳的机制跟zookeeper来实现，通过服务注册入zookeeper中，一旦服务器停止，则会选举新的服务。伸缩性也是由zookeeper来配合的，因为有多个服务，这时候则需要考虑多个服务的一致性，服务的无状态 或者 轻量级状态可以保证效率更高，所以他们统一吧状态写入zookeeper保存。
kafka概要设计---Kafka从入门到精通（三）
一、kafka基本概念术语
Kafka到底是什么呢，是个分布式流处理平台，kafka刚开始确实是以消息引擎的身份出现的，其强大的传输效率 和 完备的分布式解决方案，随着kafka的不断演进，发现kafka下游数据处理平台做的事，自己也可以做，于是在kafka在0.10.0.0版本中，正式退出kafka streams，流处理框架。
其实不管是消息引擎还是流处理平台，生产者发消息给kafka服务，消费者从kafka服务消费消息，kafka服务依托与zookeeper集群进行协调管理。
1.1、kafka的消息
既然kafka核心功能是消息引擎，那么对消息的设计自然是首当其冲。
Kafka的消息格式是由多个字段组成，其中很多字段都是管理消息的元数据字段，对于用户来说是无法感知的，kafka消息一共经理三次变迁V0,V1,V2,目前大部分用户使用的应该是V1B版本，v1完成格式如下。
如图所示，消息由消息头部 和 key 、value组成。消息头部包含CRC,版本号，属性，时间戳，键长度，消息体长度来组成。
Key：消息键，对消息做partition使用，即消息保存在哪个partition。
Value：消息体，真实存储的消息。
Timestamp：消息发送时间戳，没传递默认当前时间。
另外这里单独提消息属性字段，kafka为他分配一个字节，目前只用最低3位保存消息压缩类型，其余5位未使用，当前只支持4中压缩类型：0（无压缩）、1（GZIP）、2（Snappy）、3（LZ4）。
其次，kafka使用紧凑的二进制字节数组来保存上面的字段，没有浪费多余的比特位，试想如果用java对象来保存，则堆内存开销较大，在java内存模型(java memory model，JVM)中，对象保存的开销其实非常大，对于小对象，通常花费2倍的空间来保存数据，随着数据越来越大，GC性能也会下降，拖慢系统吞吐量。
尽管JVM会对上面的类做优化，重排各个字段在内存的布局可以减少内存使用量，但还是会耗费很多字节，更糟的是，java系统默认开启页缓存，也就是说堆上保存的对象，在页缓存也会保留一份。
因此kafka设计消息的时候直接避开堆内存分配，直接采用紧凑的二进制byteBuffer，而不是独立的对象，因为我们至少能多一倍的内存可用。按kafka官网的说法，一台32g的内存机器，kafka几乎可用28~32g的内存。同时还不比担心GC糟糕性能。同时，使用页缓存而不是堆内存的好处是，当kafka broker宕机时候，数据不会消息，而堆内存的数据会消失。
1.2、topic和partiton
通常我们一个topic对应一个业务，比如A业务对应的topicA，B业务对应topicB，kafka的topic通常会被多个消费者订阅。
出于对性能的考虑，kafka并不是kafka-message格式的，而是topic-partition-message，中间多了一个partition，而消息存入partition是有序且不可修改的，每个partition都有专属的partition号，从0开始，用户唯一能做的就是从尾部增加消息，kafka每个消息都会分配唯一的序列号。按照kafka术语，这个序列号是位移（offset）。
1.3、offset
kafka的每一条消息有唯一的offset，其实消费端也有offset，与这个offset不能混为一谈，消费端的offset会随着消费，这个位子不断前移，因此以后如果谈论offset，则需要考虑是消费端的offset还是消息自己唯一的offset。所以可以确定，kafka的一条消息，其实就是由topic-partition-offset来组成唯一性的。
1.4、replica
如何保证数据不会丢失呢，这时候kafka的replica就体现出来了，我们为了防止数据丢失，其实还是用冗余机制----存储多份相同的数据来实现的，这时候一个broker宕机，数据全部丢失了。所以数据replica存在不同的broker上，当数据其中一个broker宕机的时候，其他的broker还有备份数据，如何实现的呢，是通过follower 和leader来实现的。
1.5、follower 和 leader
所以replica分为两个follower 和 leader，跟以前的主从完全不同，比如现在的leader 和 follower则只对外暴露leader提供服务，follower只是被动跟随leader修改自身的状态，保持与leader同步，只有当leader宕机的时候，这时候才会重新选举新的leader接替他的工作。
1.6、ISR
ISR全程就是in-sync-replica，翻译过来就是leader replica保持同步的replica集合。这里有一个重要的概念，比如一个partition可以配置N个replica，那么是否意味着该partition可以容忍n-1个replica宕机而数据不会丢失呢？当然不是。
Kafka为partition维护一个动态的replica集合，该集合的所有replica都与leader保持数据同步，也只有该集合里才可以被选举成为leader，只有当replica都同步成功消息，这时候kafka才会吧这条消息维护成 “已提交”状态，才会认为这条消息发送成功。记住这个关键：1、ISR中至少有一个活着的replica。2、“已提交”消息。所以用户经常抱怨kafka发消息失败，消息不存在，造成数据丢失。这是因为没满足上面两个条件，只有保证活着ISR，并且已提交才会存储。
正常情况下，所有replica（包含leader replica）都应该会保持同步，但会因为各种各样的原因，一小部分replica不能同步，落后进度，这时候会kafka会将一些replicat提出ISR。相反的，当这些replica重新追上leader进度时候，又会重新加入，这些都是kafka自身维护的，不需要人工干预。
二、Kafka使用场景
2.1、消息传输
kafka非常使用于消息传输，这点大家毋庸置疑，具备更高的吞吐量，更低的延迟，其内置的分区机制保证了高可用性和高容错率。因此kafka非常适用于大数据的处理。
2.2、网站行为日志跟踪
kafka最早用于数据跟踪，多个网站用户操作，用消息的形式发送到kafka，这些点击蕴含巨大商业价值，因为这种点击量很大，于是kafka的高吞吐有了用武之地。
2.4、审计数据收集
因为kafka的持久化特性，让离线审计成为可能。
2.5、日志收集
这应该是kafka最常见的使用，每个企业都有大量的服务日志，这些日志分散在不同的服务器上，我们可以用kafka对他们进行全量收集。
2.6、event sourcing
与ddd(domain driven design)的设计模式不谋而合，event sourcing实际是领域驱动的名词，他使用事件序列来保持状态变更，这种思想与kafka不谋而合，前面也说过kafka用不可变的有序消息来存储。
