本章是学习kafka的核心章节，涵盖内容比较多，在理解上有一定的难度，需要反复阅读理解，才能参透Kafka的设计思想。

1、Kafka集群结构

在第一章我给出过一个消息系统通用的结构图，也就是下图：

实际上kafka的结构图是有些区别的，现在我们看下面的图：

producer和consumer想必大家都很熟悉，一个生产消息，一个消费掉消息。这里就不再做太多解释。

此图和第一张图可以看到有几个区别：

1、多了zookeeper集群，通过前几章的学习我们已经知道kafka是配合zookeeper进行工作的。

2、kafka集群中可以看到有若干个Broker，其中一个broker是leader，其他的broker是follower

3、consumer外面包裹了一层Consumer group。

我们先讲解一下Broker和consumer group的概念，以及Topic。

Broker

一个Borker就是Kafka集群中的一个实例，或者说是一个服务单元。连接到同一个zookeeper的多个broker实例组成kafka的集群。在若干个broker中会有一个broker是leader，其余的broker为follower。leader在集群启动时候选举出来，负责和外部的通讯。当leader死掉的时候，follower们会再次通过选举，选择出新的leader，确保集群的正常工作。

Consumer Group

Kafka和其它消息系统有一个不一样的设计，在consumer之上加了一层group。同一个group的consumer可以并行消费同一个topic的消息，但是同group的consumer，不会重复消费。这就好比多个consumer组成了一个团队，一起干活，当然干活的速度就上来了。group中的consumer是如何配合协调的，其实和topic的分区相关联，后面我们会详细论述。

如果同一个topic需要被多次消费，可以通过设立多个consumer group来实现。每个group分别消费，互不影响。

通过本节学习，我们从全局的层面了解了kafka的结构，接下来我们会深入到kafka内部，来看看它是怎么工作的。

Topic

kafka中消息订阅和发送都是基于某个topic。比如有个topic叫做NBA赛事信息，那么producer会把NBA赛事信息的消息发送到此topic下面。所有订阅此topic的consumer将会拉取到此topic下的消息。Topic就像一个特定主题的收件箱，producer往里丢，consumer取走。

2、Kafka核心概念简介

kafka采用分区（Partition）的方式，使得消费者能够做到并行消费，从而大大提高了自己的吞吐能力。同时为了实现高可用，每个分区又有若干份副本（Replica），这样在某个broker挂掉的情况下，数据不会丢失。

接下来我们详细分析kafka是如何基于Partition和Replica工作的。

分区（Partition）

大多数消息系统，同一个topic下的消息，存储在一个队列。分区的概念就是把这个队列划分为若干个小队列，每一个小队列就是一个分区，如下图：

这样做的好处是什么呢？其实从上图已经可以看出来。无分区时，一个topic只有一个消费者在消费这个消息队列。采用分区后，如果有两个分区，最多两个消费者同时消费，消费的速度肯定会更快。如果觉得不够快，可以加到四个分区，让四个消费者并行消费。分区的设计大大的提升了kafka的吞吐量！！

我们再结合下图继续讲解Partition。

此图包含如下几个知识点：

1、一个partition只能被同组的一个consumer消费（图中只会有一个箭头指向一个partition）

2、同一个组里的一个consumer可以消费多个partition（图中第一个consumer消费Partition 0和3）

3、消费效率最高的情况是partition和consumer数量相同。这样确保每个consumer专职负责一个partition。

4、consumer数量不能大于partition数量。由于第一点的限制，当consumer多于partition时，就会有consumer闲置。

5、consumer group可以认为是一个订阅者的集群，其中的每个consumer负责自己所消费的分区

为了加深理解，我举个吃苹果的例子。

问题：有一篮子苹果，你如何把这一篮子苹果尽可能快的吃完？

办法一：

我一个人，一个一个苹果吃，如下图。这样显然很慢，我吃完一个才能拿下一个。

办法二：

我再找两个人来一块吃，第一个人拿走一个去吃，然后第二个人拿一个去吃，接着第三个人拿一个去吃，如此循环。速度肯定快了，但是三个人还是会排队等待。三个人排队时间可能很短，但是如果叫了100个人帮忙吃呢？会有大量时间消耗在排队上。

办法三：

我还是找两个人来一块吃，但我把苹果提前分到三个盘子里，每人分一个盘子，自己吃自己的，这样不但能三个人同时吃苹果，还无须排队。速度显然是最快的。

办法三正是kafka所采用的设计方式，盘子就是partition，每个人就是一个consumer，每个苹果就是一条message。办法三每个盘子中苹果的消费是有序的，而办法二的消费是完全无序的。

相信通过这个例子你一定能充分理解partition的概念，以及为什么kafka会如此设计。

关于partition暂时说到这里，接下来介绍副本。

副本（Replica）

提到副本，肯定就会想到正本。副本是正本的拷贝。在kafka中，正本和副本都称之为副本（Repalica），但存在leader和follower之分。活跃的称之为leader，其他的是follower。

每个分区的数据都会有多份副本，以此来保证Kafka的高可用。

Topic、partition、replica的关系如下图：

topic下会划分多个partition，每个partition都有自己的replica，其中只有一个是leader replica，其余的是follower replica。

消息进来的时候会先存入leader replica，然后从leader replica复制到follower replica。只有复制全部完成时，consumer才可以消费此条消息。这是为了确保意外发生时，数据可以恢复。consumer的消费也是从leader replica读取的。

由此可见，leader replica做了大量的工作。所以如果不同partition的leader replica在kafka集群的broker上分布不均匀，就会造成负载不均衡。

kafka通过轮询算法保证leader replica是均匀分布在多个broker上。如下图。

可以看到每个partition的leader replica均匀的分布在三个broker上，follower replica也是均匀分布的。关于Replica，有如下知识点：

1、Replica均匀分配在Broker上，同一个partition的replica不会在同一个borker上

2、同一个partition的Replica数量不能多于broker数量。多个replica为了数据安全，一台server存多个replica没有意义。server挂掉，上面的副本都要挂掉。

3、分区的leader replica均衡分布在broker上。此时集群的负载是均衡的。这就叫做分区平衡

分区平衡是个很重要的概念，接下来我们就来讲解分区平衡。

分区平衡

在讲分区平衡前，先讲几个概念：

1、AR： assigned replicas，已分配的副本。每个partition都有自己的AR列表，里面存储着这个partition最初分配的所有replica。注意AR列表不会变化，除非增加分区。

2、PR（优先replica）：AR列表中的第一个replica就是优先replica，而且永远是优先replica。最初，优先replica和leader replica是同一个replica。

3、ISR：in sync replicas，同步副本。每个partition都有自己的ISR列表。ISR是会根据同步情况动态变化的。

最初ISR列表和AR列表是一致的，但由于某个节点死掉，或者某个节点的follower replica落后leader replica太多，那么该节点就会被从ISR列表中移除。此时，ISR和AR就不再一致

接下来我们通过一个例子来理解分区平衡。

1、根据以上信息，一个拥有3个replica的partition，最初是下图的样子。

可以看到AR和ISR保持一致，并且初始时刻，优先副本和leader副本都指向replica 0.

2、接下来，replica 0所在的机器下线了，那么情况会变成如下图所示：

可以看到replica 0已经从ISR中移除掉了。同时，由于重新选举，leader副本变成了replica 1，而优先副本还是replica 0。优先副本是不会改变的。

由于最初时，leader副本在broker均匀分布，分区是平衡的。但此时，由于此partition的leader副本换成了另外一个，所以此时分区平衡已经被破坏。

3、replica 0所在的机器修复了，又重新上线，情况如下图：

可以看到replica 0重新回到ISR列表中，不过此时他没能恢复leader的身份。只能作为follower当一名小弟。此时分区依旧是不平衡的。那是否意味着分区永远都会不平衡下去呢？不是的。

4、kafka会定时触发分区平衡操作，也可以主动触发分区平衡。这就是所谓的分区平衡操作，操作完后如下图。

可以看到此时leader副本通过选举，会重新变回来replica 0，因为replica 0是优先副本，其实优先的含义就是选择leader时被优先选择。这样整个分区又回到了初始状态，而初始时，leader副本是均匀分布的。此时已经分区平衡了。

由此可见，分区平衡操作就是使leader副本和优先副本保持一致的操作。可以把优先副本理解为分区的平衡状态位，平衡操作就是让leader副本归位。

Partition的读和写

通过之前的学习，我们知道topic下划分了多个partition，消息的生产和消费最终都是发生在partition之上。下图是一个三个partition的topic的读写示意。

我们先看右边的producer，可以看到写的时候，采用round-robin算法，轮询往每个partition写入。

而在消费者端，每个consumer都维护一个offset值，指向的是它所消费到的消息坐标。

我们先看group A的三个consumer，他们分别独立消费不同的三个partition。每个consumer维护了自己的offset。

我们再看group B，可以看到两个group是并行消费整个topic，同一条消息会被不同group消费到。

此处有如下知识点：

1、每个partition都是有序的不可变的。

2、Kafka可以保证partition的消费顺序，但不能保证topic消费顺序。

3、无论消费与否，保留周期默认两天（可配置）。

4、每个consumer维护的唯一元数据是offset，代表消费的位置，一般线性向后移动。

5、consumer也可以重置offset到之前的位置，可以以任何顺序消费，不一定线性后移。