我的原则：先会用再说，内部慢慢来。
学以致用，根据场景学源码
文章目录
- 一、基础概念
- 二、图解基本概念
- 2.1 Producer与Consumer
- 2.2 Partition 分区
- 2.3 全流程汇总
- 2.4 硬件相关
一、基础概念
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Broker
一个独立的kafka服务器被称为 broker。消息中间件处理节点，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群。broker接收producer的消息，将消息保存在磁盘，也为consumer提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回消息。 -
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。 -
Partition
用于存放消息的队列，存放的消息都是有序的，同一主题可以分多个Partition，如分多个Partiton时，同样会以如partition1存放1、3、5消息，partition2存放2、4、6消息 -
Producer
消息生产者，向Broker发送消息的客户端。 -
Consumer
消息消费者，从Broker读取消息的客户端，Consumer是通过offset 识别读取位置。Consumer与partition之间的映射关系称为Consumer对partition的所有权关系。 -
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，一条消息可以发送到多个不同的Consumer Group，但是同一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息。 -
Offset
偏移量 offset：不断递增的一个整数（consum 消息，递增offset），每个消息在不同的partition上的offset是不一样的，也是唯一的。
二、图解基本概念
2.1 Producer与Consumer
2.2 Partition 分区
- KafkaConsumer 可以保证单个消息在Partition内的读取顺序，但是无法保证再整个 topic 的顺序，上图是3个消费者消费了4个Partition，Partition数量可以大于Consumer，Consumer1读取Partition1+ Partition2，保证了Producer生产的消息都可以被读取到，若每个Consumer只能读取到1个Partition，那么势必有消息没法会被漏掉。
2.3 全流程汇总
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Producer会将消息均衡写入全部 Partition 的某个 Partition，注意：每个 Partition 都有N个副本 replica（1个主副本，N-1个从副本），其中，leader replica处理读写请求，剩下的 follower replica只负责复制备份，具体有几个副本，由参数 replication.factor 设置。复制系数 N 越大，越占磁盘空间，但是可靠性更强。
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为了减少网络开销，消息是分批次写入Kafka的，类似于redis中的zadd要一批批写，别一个个写。具体每批次几条消息，可以由 batch.size 来控制，收集消息的超时时间由linger.ms参数控制。但是需要对吞吐量与时间延迟作出权衡。批次内消息量越大，单位时间内要处理出的消息就会越多，单条消息的传输时间就会越长，毕竟你得等人齐了才会发车。此外，批次消息会被压缩，压缩后可以调高数据的传输和存储能力，但是需要付出额外的cpu计算。
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关于Partition数量与Consumer数量的关系：
a. 假如Partition数量 > Consumer数量，那么一个Consumer可以读取多个分区，保证全部分区的消息都能被消费到。
b. 假如Partition数量 = Consumer数量，那么一对一，刚刚好。
c. 假如Partition数量 < Consumer数量，那么会有一部分Consumer未能抢占到Partition空闲着。
2.4 硬件相关
- 未完待续…
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