今天我们要给大家补的知识点便是分布式消息系统Kafka。

在互联网海量数据、高并发、高可用、低延迟的要求下，使用消息系统来进行数据的转发、系统之间的解藕是必不可少的，学习Kafka就先来看看Kafka的典型使用场景。

• 场景1之消息系统，即将生产者应用和消费者应用解藕，生产者的消息通过Kafka发送，消费者订阅Kafka的消息。

• 场景2之日志收集，即通过Kafka收集各种服务的日志，再以统一接口服务的方式开放给各个consumer。

• 场景3之用户活动跟踪，即通过Kafka记录web用户或app用户的活动，消费者订阅该数据进行实时的分析。

• 场景4之运营指标，即通过Kafka记录运营指标、监控数据，消费者再订阅这些数据进行报警。

• 场景5之流式处理，即对接sparkstreaming、storm来实时处理数据。

接着我们再继续介绍Kafka的基本名词概念，在Kafka中有Broker、Topic、Partition、Segment、Producer、Consumer五个基本概念。所谓Broker就是Kafka节点，一个服务器实例，存储消息队列数据；所谓Topic就是消息，比如购买商品后会有商品购买成功的推送，这就是一类信息；所谓partition就是分组，一个topic可以分为多个partition，比如购买商品后可按用户地域进行消息的推送，北京地域是一个partition，上海地域是一个partition；所谓segment就是分段，将partition分为多段，存储消息；所谓producer就是生产者，负责生产消息；所谓consumer就是消费者，负责消费消息。Kafka工作的流程就是producer发布消息，系统为每类数据创建一个topic，在broker集群持久化和备份具体的Kafka消息，consumer订阅topic进行消费消息。

作为一个开源软件，Kafka最重要的能力便是提供API。在Kafka中有四大API：即生产者API、消费者API、流API、连接器API。

• 通过生产者API，消息的生产者便可以直接与集群中的Kafka服务器连接，发送流数据到一个或多个Kafka的topic中。

• 通过消费者API，消息的消费者便可以直接与集群中的Kafka服务器连接，消费Kafka中topic的流消息。

• 通过流API，可顺利的从topic中消费输入流，生产输出流，在流处理中，通过Kafkastreams api也将数据提供到大数据平台、Cassandra、spark中进行数据分析。

• 通过连接器ConnectorAPI，开发者可以构建、运行可重复使用的生产者与消费者。

作为一个分布式消息系统，Kafka是如何实现分布式的呢？Kafka需要与zookeeper一起使用才能对外提供分布式消息系统能力。我们假设有这样的一个场景，在Kafka集群中，有一个很大的topic要处理。我们先把这个topic放在代理服务器Broker1、broker2、broker3上，在broker1/2/3上分别包含分区partition1/2/3。当一个broker启动时，首先会向zookeeper注册自己的broker、topic、partition信息等meta元信息。当消费者启动时，也会向zookeeper节点注册自己的信息，监听生产者的变化。那么数据是如何分布各个节点呢？事实上每个节点的数据都会在整个集群进行复制，比如在broker1中每个分区中的数据都会复制一份到该集群中的Broker2、broker3，由broker1作为主节点对生产者和消费者提供数据，当broker1节点挂掉时，通过使用zookeeper工具在剩下的broker2、broker3中选举出新的主节点对外提供服务。因此在Kafka集群中所有的数据在每个broker节点都有，无论何时都保障了服务的高可用。

最后我们看看在Kafka中如何保障数据的可靠性呢？

• 第一是消息顺序读写，如果生产者producer先写入了消息1，再写入消息2，那么消费者consumer则会先消费1再消费2；

• 第二是消息写入到所有的Kafka节点后才会被认为该消息已提交；

• 第三是一旦消息已提交，只要有一个Kafka节点存活，数据就不会丢失；

• 第四就是消费者consumer只能读取已提交的消息。通过这些机制，足以保障Kafka系统数据的可靠性了。

在本文，我们介绍了从使用场景、基本概念、重要能力、分布式保障、可靠性保障五个方面介绍了Kafka，如果在面试中面试官有问到Kafka或消息队列相关的知识点，再也不怕被问住了～