broker

• 一个 Kafka 的集群通常由多个 broker 组成，这样才能实现负载均衡、以及容错
• broker是无状态（Sateless）的，它们是通过ZooKeeper来维护集群状态
• 一个 Kafka 的 broker 每秒可以处理数十万次读写，每个broker都可以处理TB消息而不影响性能

zookeeper

• ZK用来管理和协调broker，并且存储了Kafka的元数据（例如：有多少topic、partition、consumer）
• ZK服务主要用于通知生产者和消费者 Kafka 集群中有新的 broker 加入、或者Kafka集群中出现故障的broker。

Kafka 现在已将ZooKeeper剥离，因为维护两套集群成本较高，社区就提出KIP-500就是要替换掉ZooKeeper的依赖。

producer（生产者）

• 生产者负责将数据推送给broker的topic

consumer（消费者）

• 消费者负责从broker的topic中拉取数据，并自己进行处理

consumer group（消费者组）

• consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制
• 一个消费者组可以包含多个消费者
• 一个消费者组有一个唯一的ID（group Id）
• 组内的消费者一起消费主题的所有分区数据

分区（Partitions）

• 在Kafka集群中，主题（Topic）被分为多个分区

副本（Replicas）

• 副本可以确保某个服务器出现故障时，确保数据依然可用
• 在Kafka中，一般都会设计副本的个数＞1

主体（Topic）

• 主题是一个逻辑概念，用于生产者发布数据，消费者拉取数据。
• Kafka中的主题必须要有标识符，而且是唯一的，Kafka中可以有任意数量的主题，没有数量上的限制。
• 在主题中的消息是有结构的，一般一个主题包含某一类消息
• 一旦生产者发送消息到主题中，这些消息就不能被更新（更改）

偏移量（offset）

• offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号
• 默认Kafka将offset存储在ZooKeeper中
• 在一个分区中，消息是有顺序的方式存储着，每个在分区的消费都是有一个递增的id。这个就是偏移量offset。
• 偏移量在分区中才是有意义的。在分区之间，offset是没有任何意义的

Kafka支持有多个消费者同时消费一个主题中的数据。

Leader和Follower

在 Kafka 中，每个 topic 都可以配置多个分区以及多个副本。每个分区都有一个 leader 以及 0 个或者多个 follower，在创建 topic 时，Kafka 会将每个分区的 leader 均匀地分配在每个 broker 上。我们正常使用kafka是感觉不到leader、follower的存在的。但其实，所有的读写操作都是由leader处理，而所有的follower都复制leader的日志数据文件，如果leader出现故障时，follower就会被选举为leader。所以，可以这样说：

• Kafka中 的 leader 负责处理读写操作，而 follower 只负责副本数据的同步。
• 如果 leader 出现故障，其他 follower 会被重新选举为leader。
• follower 像一个 consumer 一样，拉取 leader 对应分区的数据，并保存到日志数据文件中。

Kafka的幂等性

拿 http 举例来说，一次或多次请求，得到地响应是一致的（网络超时等问题除外），换句话说，就是执行多次操作与执行一次操作的影响是一样的。
如果，某个系统是不具备幂等性的，如果用户重复提交了某个表格，就可能会造成不良影响。例如：用户在浏览器上点击了多次提交订单按钮，会在后台生成多个一模一样的订单。

在没有幂等性的时候：

同一信息被重复保存。
所以为了实现生产者的幂等性，Kafka引入了 Producer ID（PID）和 Sequence Number的概念。

• PID：每个Producer在初始化时，都会分配一个唯一的PID，这个PID对用户来说，是透明的。
• Sequence Number：针对每个生产者（对应PID）发送到指定主题分区的消息都对应一个从0开始递增的Sequence Number。

Sequence Number在ACK 返回成功接收后，才会递增一下，而在broker当中若是查到当前Sequence Number的小于等于上一次，就选择不会保存。

Kafka的事务

Kafka的事务是2017年Kafka 0.11.0.0引入的新特性。类似于数据库的事务。
Kafka事务指的是生产者生产消息以及消费者提交 offset 的操作可以在一个原子操作中，要么都成功，要么都失败。尤其是在生产者、消费者并存时，事务的保障尤其重要。

Producer接口中定义了以下5个事务相关方法：

1. initTransactions（初始化事务）：要使用Kafka事务，必须先进行初始化操作；
2. beginTransaction（开始事务）：启动一个Kafka事务；
3. sendOffsetsToTransaction（提交偏移量）：批量地将分区对应的offset发送到事务中，方便后续一块提交；
4. commitTransaction（提交事务）：提交事务；
5. abortTransaction（放弃事务）：取消事务；