本文主要是介绍kafka 学习笔记1，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Event streaming is the digital equivalent of the human body’s central nervous system

概述

分布式基于发布/订阅模式的消息队列，应用于大数据实时处理领域。
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应用

1. 异步处理

两种模式

1. 点对点 消费者主动拉取消息
2. 发布订阅 一对多 消费者消费数据后不会清除消息

结构

1. broker 主题 消息队列分区 ，一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker，可以容纳多个 topic。
2. Topic 逻辑：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；
3. Partition物理分区：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列
4. follower 副本 leader主要 生产者消费者只找leader
5. consumer group 消费者组 某一个分区只能被同一个消费者组里的消费者消费
6. zookeeper 如果kafka要集群要用一套zk

分片和索引机制

生产者生产的信息不断增加在log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下。

segment

每个partition分为多个segment,每个segment对应两个文件.index索引和.log数据

文件夹命名规则

topic名称+分区序号

分区的原因

1. 方便集群中扩展
2. 可以提高并发 为p为单位读写

分区原则

将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象

1. 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition
   数进行取余得到 partition 值；
3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后
   面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition
   值，也就是常说的 round-robin 算法

可靠性保证

每次p收到producer发送的数据后，想producer发送ack，则进行下一轮发送否则重新发送

副本同步策略

使用第二种并优化方案。ISR

同步副本 ISR

Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集
合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果follower
长时间 未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈 值
replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。

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问题

zap协议

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