导语：Kafka工作原理简要概述

1、整体流程

流程图

词汇

topic：主题producer：生产者consumer：消费者consumer-group：消费者组offset：偏移量follower：副本

要点概述

kafka是以topic进行分类的，由producer生产数据发送到topic，再被consumer进行消费，同时offset会记录每个分区的消费进度，就算中途挂掉了，下次也会从offset开始继续消费每个topic可以有多个分区，每个分区可以配置1个或多个副本，形成leader-follower的关系，leader和follower不会在同一个节点上（这点和Elasticsearch类似）每个分区只能被一个consumer消费，如果consumer数量比分区还多，会存在部分consumer闲置，没有数据可以消费

2、生产者

2.1、消息匹配分区

根据发送消息时是否指定partition和key，消息进入的partition策略也不同

指定partition

指定key

结果

Y

/

消息直接进入指定的partition

N

Y

将key的hash值，与partition数目相除与余数，结果就是匹配的分区即：hash(key) % partitionCount

N

N

第1次生成随机数获取partition，后面递增+1，即每个partition轮流发送

2.2、ISR

kafka的分区leader维护一个ISR列表，记录和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producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由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。如下图，follower1、2、3组成ISR，follower-4因为同步异常而被剔除。

2.2、Ack

producer发送消息后，leader将消息同步给follower，然后返回ack给producer，表示消息已收到，此时才可以继续发送下一条消息。

kafka提供了以下3种ack级别：

0：leader接收到消息马上返回ack，此时可能还没有写入磁盘，可能丢失数据1：leader将消息写入磁盘后，马上返回ack，此时可能还没同步follower，同样可能丢失数据-1(all)：leader和follower都将数据写入磁盘后，返回ack。但是如果在写入磁盘后，ack尚未发送，此时leader发生故障，会导致数据写入重复

3、消费者

3.1、消费方式

consumer采用pull方式主动从broker拉取数据，此时会传入timeout参数，如果当前没有数据可消费，consumer会等待一段时间，直到timeout超期才返回

3.2、分区分配方式

1个topic有多个partition，1个consumer-group有多个consumer，这其中就涉及到partition的分配问题。kafka提供2种分配方式：Range和RoundRobin

Range范围分配

原理是将partition数/consumer数，来决定每个consumer分配几个partition。如果除不尽，则前面几个consumer会多1个partition。

例如：当前有10个partition，3个consumer，则分配结果如下：

consumer

partition

consumer-0

0,1,2,3

consumer-1

4,5,6

consumer-2

7,8,9

RoundRobin轮询分配

顾名思义，就是轮询每个consumer，逐一分配。还是用上面的例子：当前有10个partition，3个consumer，则分配结果如下：

consumer

partition

consumer-0

0,3,6,9

consumer-1

1,4,7

consumer-2

2,5,8

4、Topic文件存储原理

要点概述

文件存储路径由server.properties的log.dirs配置logs目录下每个分区会自动创建一个分区文件夹，文件夹名为主题名称-分区号，例如test-0、test-1、test-2分区文件由index和log文件组成，log文件存储message数据，index文件存储每条message对应的offset偏移量。如下图：index和log文件的命名，是由log文件第一条message在整个partition所处的顺序决定的

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