本文主要是介绍消息中间件 Kafka，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
假设一种case，一个任务耗时高达数十秒，使用同步方式调用，一言不合便是超时，这可如何是好呢？
首相想到的，当然是异步化。耗时巨大的任务，使用同步调用方式，比如HTTP或者RPC，超时是很难避免的了。一个更好的做法便是将任务放入一个队列，同时给这个任务赋予一个唯一标识符，根据这个唯一标识符去获取任务的结果。队列有许多种，比如著名的Kafka，Nsq，RabbitMq等等。不同的队列有着不一样的适用场景。
笔者今天来谈谈对Kafka这一消息中间件的理解。
Kafka可以说是当前最为完善，使用最广泛的消息中间件。Kafka底层使用Scala语言编写，运行时需要JVM环境支撑。Kafka通常需要与Zookeeper一同使用，Kafka集群信息存储于Zookeeper中，每当有新的实例加入或者旧的实例退出时，都会在Zookeeper中进行实例信息的更改。Kafka 0.9之前的版本还会将offset存储于Zookeeper中，0.9版本及之后，offset不再存储于Zookeeper中，而改成存储在broker实例中。关于Kafka的offset将会在下文中阐述，这也是Kafka最为重要的一个概念。
说说Kafka最基本的几个概念。
Producer（生产者）
消息队列的生产者端，也就是发消息的。生产者发送消息的时候，会指定发送到哪个topic。
Consumer（消费者）
消息队列的消费者端。消费者会订阅某个topic，它会接收到来自这个topic的消息。
Consumer Group（消费者组）
字面意思，消费者的组。对于同一个消费者组，组内会有多个消费者进程，一个消费者对应一个消费者进程。对于归属于同一组的消费者，此消费者组订阅了一个topic，那么，来自这个topic的消息只会被消费者组中的一个消费者进程消费，如图Figure1所示。
Figure1
对于两个不同的消费者组，这两个消费者组订阅了同一个topic，那么，来自这个topic的消息对于这两个消费者组是广播的，如图Figure1所示。
Topic（主题）
上文中已提到。不同的topic之间是相互独立开的，不同的topic里面存放着不同的消息。通常一个Kafka队列会有多个不同的业务方接入，不同的业务方使用不同的topic相互之间完全隔离。
Partition（分区）
对于一个topic，里面有一个或者多个分区。生产者发送的消息进入到topic里面之后，会均匀的分布在不同的分区之中，如图Figure2所示。
Figure2
对于同一个分区内部，消息是保持有序的，但是在有多个分区的情况下，topic整体上消息无序。因此，如果有什么业务场景要求消息保持绝对有序，一定要将分区数量设置为1。对于同一个消费者组内部，一个消费者进程可以消费一个或者多个分区的消息。如果消费者进程数量小于分区数量，那么一个进程消费多个分区；如果消费者进程数量大于分区数量，那么就会有进程被闲置，因为一个分区只能被一个消费者消费。因此，通常设置同一个消费者组内，消费者数量等于分区数量，此时能够达到最高吞吐量。
Broker（实例，也就是机器）
Kafka通常由集群构成，集群中的一台机器，也就是一台实例，就是一个broker。
Offset（偏移量，用于记录当前消费位置）
笔者认为，这是kafka中最为关键的一个概念。Kafka队列的原理是，生产者写入的消息会保存到本地磁盘文件，也就是说，生产者发送的所有的消息都会被保存下来。消费者消费消息时，消息不是真的被消费了，而是，消费一条消息之后，offset向后偏移一位，指向下一条消息的index，如图Figure3所示。
Figure3
在Figure3中，生产者从左侧写入消息，消费者的offset从右侧开始消费偏移。图中所示的是一个partition内部的情况，对于一个完整的topic，每个partition都会为每一个消费者组维持着一个offset值。什么意思呢？对于一个消费者组，它订阅了一个topic，也就是说，它正在消费这个topic中的所有partition，每个partition中都为这个消费者组，维护着一份offset，来表明该消费者组在这个partition中消费到了什么位置。当这个topic有多个消费者组订阅时，partition就会为每一个消费者组维护一份offset，因为不同的消费者组消费到的位置不一样。Offset不是永远只会往后移动的，他是可以自定义调整位置的。只要生产者成功写入了消息，消息就会被Kafka保存下来。如果消费者因为一些原因没能消费成功，那么可以通过修改偏移量offset来重新进行一次消费。在一些精确度要求很高的场景，这种特性十分适用，比如计费，点钞票的时候因为一些原因点漏了可就不好了，Kafka存储了所有消息，就算出现了异常，通过修改offset重来一次就好了。
那么，有个问题，对于同一个消费者组内部，每个消费者进程，是怎样被分配给topic里面的partition的呢？
分配策略有很多，笔者在这里说说Kafka本身自带的默认的两种策略，他们是Range和RoundRobin。
Range策略
该策略十分简单。假设现在有1～10合计10个分区，有1～3合计三个消费者进程。此时我们用 10 除以 3，得到3余1。对于三个消费者进程，我们先分别给3个消费者进程分配3个分区。此时还有一个分区，我们将其分配给第一个消费者。于是乎，分区分配情况就是【(1, 2, 3, 4), (5, 6, 7), (8, 9, 10)】。第一个消费者进程分陪了1～4号分区，第二个消费者进程分配了5～7号分区，第三个消费者进程分配了8～10号分区。
再举一个例子，假设现在有1～11合计11个分区，有1～3合计三个消费者进程。那么11除以3等于3余2。先平均分配，此时剩余2个分区，我们再将这两个分区分配给前面的两个消费者进程，也就是【(1,2,3,4),(5,6,7,8),(9,10,11)】。
RoundRobin策略
该策略会无视Kafka的topic，它会将topic+partition视为一个整体，随后计算其hashcode，根据计算出来的hashcode值，对所有的topic-partition进行排序。随后，按照RoundRobin原则，将这些topic-partition均分给所有的消费者进程，如图Figure4所示。
Figure4
在只订阅一个topic的情况下，上述两种策略其实没有特别大的区别。然而在订阅了多个topic的情况下，RoundRobin策略将会优于Range策略。Figure5所示为Range策略的一个bad case。
Figure5
我们按照Range策略进行了分区分配之后，我们发现，consumer1消费了6个分区，consumer2消费了5个分区，consumer3只消费了三个分区。那么，这种分配就严重不均衡了。但如果是使用了RoundRobin策略，情况就会好的多，因为它将topic-partition视为了一个整体，不会因为topic的缘故导致分配不均匀，如图Figure6所示。
Figure6
在RoundRobin策略下，consumer1和consumer2各消费了4个partition，consumer3消费了3个partition，分配情况优于Range策略。
那么当有消费者进程退出或者启动的时候，会发生什么呢？这种情况下，原先的分配就被打乱了吧？
是的，确实被打乱了，此时就会发生重平衡（rebalance）。重平衡发生于消费者进程数量发生变化的时候，为了保持分区分配的合理性，需重新进行一次分区分配。重平衡进行的时候，消费者暂停消费，不过时间不会太长，有可能导致短暂的服务不可用。如果监测到一个消费者服务频繁地发生重平衡，应当检查服务是否存在存在进程退出的case。
这篇关于消息中间件 Kafka的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
