今天我們要給大家補的知識點便是分布式消息系統Kafka。

在互聯網海量數據、高并發、高可用、低延遲的要求下，使用消息系統來進行數據的轉發、系統之間的解藕是必不可少的，學習Kafka就先來看看Kafka的典型使用場景。

• 場景1之消息系統，即將生產者應用和消費者應用解藕，生產者的消息通過Kafka發送，消費者訂閱Kafka的消息。

• 場景2之日志收集，即通過Kafka收集各種服務的日志，再以統一接口服務的方式開放給各個consumer。

• 場景3之用戶活動跟蹤，即通過Kafka記錄web用戶或app用戶的活動，消費者訂閱該數據進行實時的分析。

• 場景4之運營指標，即通過Kafka記錄運營指標、監控數據，消費者再訂閱這些數據進行報警。

• 場景5之流式處理，即對接sparkstreaming、storm來實時處理數據。

接著我們再繼續介紹Kafka的基本名詞概念，在Kafka中有Broker、Topic、Partition、Segment、Producer、Consumer五個基本概念。所謂Broker就是Kafka節點，一個服務器實例，存儲消息隊列數據；所謂Topic就是消息，比如購買商品后會有商品購買成功的推送，這就是一類信息；所謂partition就是分組，一個topic可以分為多個partition，比如購買商品后可按用戶地域進行消息的推送，北京地域是一個partition，上海地域是一個partition；所謂segment就是分段，將partition分為多段，存儲消息；所謂producer就是生產者，負責生產消息；所謂consumer就是消費者，負責消費消息。Kafka工作的流程就是producer發布消息，系統為每類數據創建一個topic，在broker集群持久化和備份具體的Kafka消息，consumer訂閱topic進行消費消息。

作為一個開源軟件，Kafka最重要的能力便是提供API。在Kafka中有四大API：即生產者API、消費者API、流API、連接器API。

• 通過生產者API，消息的生產者便可以直接與集群中的Kafka服務器連接，發送流數據到一個或多個Kafka的topic中。

• 通過消費者API，消息的消費者便可以直接與集群中的Kafka服務器連接，消費Kafka中topic的流消息。

• 通過流API，可順利的從topic中消費輸入流，生產輸出流，在流處理中，通過Kafkastreams api也將數據提供到大數據平臺、Cassandra、spark中進行數據分析。

• 通過連接器ConnectorAPI，開發者可以構建、運行可重復使用的生產者與消費者。

作為一個分布式消息系統，Kafka是如何實現分布式的呢？Kafka需要與zookeeper一起使用才能對外提供分布式消息系統能力。我們假設有這樣的一個場景，在Kafka集群中，有一個很大的topic要處理。我們先把這個topic放在代理服務器Broker1、broker2、broker3上，在broker1/2/3上分別包含分區partition1/2/3。當一個broker啟動時，首先會向zookeeper注冊自己的broker、topic、partition信息等meta元信息。當消費者啟動時，也會向zookeeper節點注冊自己的信息，監聽生產者的變化。那么數據是如何分布各個節點呢？事實上每個節點的數據都會在整個集群進行復制，比如在broker1中每個分區中的數據都會復制一份到該集群中的Broker2、broker3，由broker1作為主節點對生產者和消費者提供數據，當broker1節點掛掉時，通過使用zookeeper工具在剩下的broker2、broker3中選舉出新的主節點對外提供服務。因此在Kafka集群中所有的數據在每個broker節點都有，無論何時都保障了服務的高可用。

最后我們看看在Kafka中如何保障數據的可靠性呢？

• 第一是消息順序讀寫，如果生產者producer先寫入了消息1，再寫入消息2，那么消費者consumer則會先消費1再消費2；

• 第二是消息寫入到所有的Kafka節點后才會被認為該消息已提交；

• 第三是一旦消息已提交，只要有一個Kafka節點存活，數據就不會丟失；

• 第四就是消費者consumer只能讀取已提交的消息。通過這些機制，足以保障Kafka系統數據的可靠性了。

在本文，我們介紹了從使用場景、基本概念、重要能力、分布式保障、可靠性保障五個方面介紹了Kafka，如果在面試中面試官有問到Kafka或消息隊列相關的知識點，再也不怕被問住了～