消息中间件是基于队列与消息传递技术，在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。
消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
Kafka 是一个分布式的流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用
Producer 将消息发送到 Broker，Broker 负责将受到的消息存储到磁盘中，而 Consumer 负责从 Broker 订阅并消费消息。
Kafka 基本概念：
Leader 负责维护和跟踪 ISR 集合中所有 Follower 副本的滞后状态，当 Follower 副本落后过多时，就会将其放入 OSR 集合，当 Follower 副本追上了 Leader 的进度时，就会将其放入 ISR 集合。
默认情况下，只有 ISR 中的副本才有资格晋升为 Leader。
分区相当于一个日志文件，我们先简单介绍几个概念
分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自己的 LEO，而 ISR 集合中最小的LEO 即为分区的 HW
总共有三种模式
1.发后即忘（fire-and-forget）
它只管往 Kafka 里面发送消息，但是不关心消息是否正确到达，这种方式的效率最高，但是可靠性也最差，比如当发生某些不可充实异常的时候会造成消息的丢失
2.同步（sync）
producer.send()返回一个Future对象，调用get()方法变回进行同步等待，就知道消息是否发送成功，发送一条消息需要等上个消息发送成功后才可以继续发送
3.异步（async）
Kafka支持 producer.send() 传入一个回调函数，消息不管成功或者失败都会调用这个回调函数，这样就算是异步发送，我们也知道消息的发送情况，然后再回调函数中选择记录日志还是重试都取决于调用方
Kafka 是不支持读写分离的，那么读写分离的好处是什么？主要就是让一个节点去承担另一个节点的负载压力，也就是能做到一定程度的负载均衡，而且 Kafka 不通过读写分离也可以一定程度上去实现负载均衡。
但是对于 Kafka 的架构来说，读写分离有两个很大的缺点
Kafka 的负责均衡主要是通过分区来实现的，我们知道 Kafka 是主写主读的架构，如下图:
我们从这张图就可以很明显的看出来，每个 broker 都有消费者拉取消息，每个 broker 也都有生产者发送消息，每个 broker 上的读写负载都是一样的，这也说明了 kafka 独特的架构方式可以通过主写主读来实现负载均衡。
kafka的负载均衡在绝对理想的状况下可以实现，但是会有某些情况出现一定程度上的负载不均衡
这个参数用来指定分区中有多少个副本收到这条消息，生产者才认为这条消息是写入成功的，这个参数有三个值：
2.消息发送的方式
第6问中我们提到了生产者发送消息有三种方式，发完即忘，同步和异步。我们可以通过同步或者异步获取响应结果，失败做重试来保证消息的可靠性。
3.手动提交位移
默认情况下，当消费者消费到消息后，就会自动提交位移。但是如果消费者消费出错，没有进入真正的业务处理，那么就可能会导致这条消息消费失败，从而丢失。我们可以开启手动提交位移，等待业务正常处理完成后，再提交offset。
4.通过副本 LEO 来确定分区 HW
可参考第五问
一般消息消费有两种模式，推和拉。Kafka的消费是属于拉模式的，而此模式的消息消费方式有两种，点对点和发布订阅。
分区再分配主要是用来维护 kafka 集群的负载均衡
既然是分区再分配，那么 kafka 分区有什么问题呢？
kafka 并不会将这些失效的分区迁移到其他可用的 broker 上，这样就会影响集群的负载均衡，甚至也会影响服务的可靠性和可用性
为了解决该问题就出现了分区再分配，它可以在集群扩容，broker 失效的场景下进行分区迁移。
分区再分配的原理就是通化控制器给分区新增新的副本，然后通过网络把旧的副本数据复制到新的副本上，在复制完成后，将旧副本清除。 当然，为了不影响集群正常的性能，在此复制期间还会有一些列保证性能的操作，比如复制限流。
当分区 leader 节点崩溃时，其中一个 follower 节点会成为新的 leader 节点，这样会导致集群的负载不均衡，从而影响服务的健壮性和稳定性。
如下:
Topic: test Partation:0 Leader:1 Replicas:1,2,0 Isr:1,2,0
Topic: test Partation:1 Leader:2 Replicas:2,0,1 Isr:2,0,1
Topic: test Partation:2 Leader:0 Replicas:0,1,2 Isr:0,1,2我们可以看到
如果此时中间的节点重启
Topic: test Partation:0 Leader:1 Replicas:1,2,0 Isr:1,0,2
Topic: test Partation:1 Leader:0 Replicas:2,0,1 Isr:0,1,2
Topic: test Partation:2 Leader:0 Replicas:0,1,2 Isr:0,1,2我们又可以看到:
我们会发现，原本 1 分区有两个 ledaer，经过重启后 leader 都消失了，如此就负载不均衡了。
为了解决这种问题，就引入了优先副本的概念
优先副本就是说在 AR 集合中的第一个副本。比如分区 2 的 AR 为 0，1，2，那么分区 2 的优先副本就为0。理想情况下优先副本就是 leader 副本。优先副本选举就是促使优先副本成为 leader 副本，从而维护集群的负载均衡。
一般类似于这种问题的答案，都是持否定态度的。
但是可以说，在一定条件下，分区数的数量是和吞吐量成正比的，分区数和性能也是成正比的。
那么为什么说超过了一定限度，就会对性能造成影响呢？原因如下:
2.文件句柄的开销
每个 partition 都会对应磁盘文件系统的一个目录。在 Kafka 的数据日志文件目录中，每个日志数据段都会分配两个文件，一个索引文件和一个数据文件。每个 broker 会为每个日志段文件打开一个 index 文件句柄和一个数据文件句柄。因此，随着 partition 的增多，所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多，最终可能超过底层操作系统配置的文件句柄数量限制。
3.越多的分区可能增加端对端的延迟
Kafka 会将分区 HW 之前的消息暴露给消费者。分区越多则副本之间的同步数量就越多，在默认情况下，每个 broker 从其他 broker 节点进行数据副本复制时，该 broker 节点只会为此工作分配一个线程，该线程需要完成该 broker 所有 partition 数据的复制。
4.降低高可用性
在第 13 问我们提到了分区再分配，会将数据复制到另一份副本当中，分区数量越多，那么恢复时间也就越长，而如果发生宕机的 broker 恰好是 controller 节点时：在这种情况下，新 leader 节点的选举过程在 controller 节点恢复到新的 broker 之前不会启动。controller 节点的错误恢复将会自动地进行，但是新的 controller 节点需要从 zookeeper 中读取每一个 partition 的元数据信息用于初始化数据。例如，假设一个Kafka 集群存在 10000个partition，从 zookeeper 中恢复元数据时每个 partition 大约花费 2 ms，则 controller 的恢复将会增加约 20 秒的不可用时间窗口。
该分配策略是按照消费者总数和分区总数进行整除运算来获得一个跨度，然后分区按照跨度来进行平均分配，尽可能保证分区均匀的分配给所有的消费者。
对于每个 topic，该策略会讲消费者组内所有订阅这个主题的消费者按照名称的字典顺序排序，然后为每个消费者划分固定过的区域，如果不够平均分配，那么字典排序考前的就会多分配一个分区。
比如 2 个消费者属于一个消费者组，有 2 个 topic t1，t2，每个 topic 都有 3 个分区，p1，p2，p3，那么分配的情况如下:
消费者A:t0-p0，t0-p1，t1-p0，t1-p1，
消费者B:t0-p2，t1-p2这样就会出现非配不均匀的情况
2.RoundRobinAssignor 分配策略
该分配策略是按将消费者组内所有消费者及消费者订阅的所有主题的分区按照字典排序，然后通过轮询的方式分配给每个消费者。
比如有 3 个消费者 A，B，C，订阅了 3 个 topic ，t0，t1，t2，每个 topic 各有 3 个分区 p0，p1，p2。如果 A 订阅了 t0，B 订阅了 t0 和 t1，C 订阅了 t0，t1，t2，那么分配的情况如下:
消费者A:t0-p0
消费者B:t1-p0
消费者C:t1-p1，t2-p0，t2-p1，t2-p2这样也会出现分配不均匀的情况，按照订阅情况来讲完全可以吧 t1p1 分配给消费者B
3.StickyAssignor分配策略
这种分配策略有两个目的
当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标。
假设消费组内有3个消费者：C0、C1、C2 它们都订阅了4个主题：t0、t1、t2、t3 并且每个主题有2个分区，也就是说整个消费组订阅了，t0p0、t0p1、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t3p0、t3p1 这8个分区 最终的分配结果如下：
消费者C0：t0p0、t1p1、t3p0
消费者C1：t0p1、t2p0、t3p1
消费者C2：t1p0、t2p1这样初看上去似乎与采用RoundRobinAssignor策略所分配的结果相同
此时假设消费者C1脱离了消费组，那么消费组就会执行再平衡操作，进而消费分区会重新分配。如果采用RoundRobinAssignor策略，那么此时的分配结果如下：
消费者C0：t0p0、t1p0、t2p0、t3p0
消费者C2：t0p1、t1p1、t2p1、t3p1如分配结果所示，RoundRobinAssignor策略会按照消费者C0和C2进行重新轮询分配。而如果此时使用的是StickyAssignor策略，那么分配结果为：
消费者C0：t0p0、t1p1、t3p0、t2p0
消费者C2：t1p0、t2p1、t0p1、t3p1可以看到分配结果中保留了上一次分配中对于消费者C0和C2的所有分配结果，并将原来消费者C1的“负担”分配给了剩余的两个消费者C0和C2，最终C0和C2的分配还保持了均衡。
如果发生分区重分配，那么对于同一个分区而言有可能之前的消费者和新指派的消费者不是同一个，对于之前消费者进行到一半的处理还要在新指派的消费者中再次复现一遍，这显然很浪费系统资源。StickyAssignor策略如同其名称中的“sticky”一样，让分配策略具备一定的“粘性”，尽可能地让前后两次分配相同，进而减少系统资源的损耗以及其它异常情况的发生。
到目前为止所分析的都是消费者的订阅信息都是相同的情况，我们来看一下订阅信息不同的情况下的处理。
举例：同样消费组内有3个消费者：C0、C1、C2 集群中有3个主题 t0、t1、t2 这3个主题分别有 1、2、3个分区 也就是说集群中有 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2 这6个分区 消费者C0订阅了主题t0，消费者C1订阅了主题t0和t1，消费者C2订阅了主题t0、t1和t2 如果此时采用RoundRobinAssignor策略：
消费者C0：t0p0
消费者C1：t1p0
消费者C2：t1p1、t2p0、t2p1、t2p2如果此时采用的是StickyAssignor策略：
消费者C0：t0p0
消费者C1：t1p0、t1p1
消费者C2：t2p0、t2p1、t2p2此时消费者C0脱离了消费组，那么RoundRobinAssignor策略的分配结果为：
消费者C1：t0p0、t1p1
消费者C2：t1p0、t2p0、t2p1、t2p2StickyAssignor策略，那么分配结果为：
消费者C1：t1p0、t1p1、t0p0
消费者C2：t2p0、t2p1、t2p2可以看到StickyAssignor策略保留了消费者C1和C2中原有的5个分区的分配：
消费者C1：t1p0、t1p1、t0p0
消费者C2：t2p0、t2p1、t2p2从结果上看StickyAssignor策略比另外两者分配策略而言显得更加的优异，这个策略的代码实现也是异常复杂。
4.自定义分区分配策略
可以通过实现 org.apache.kafka.clients.consumer.internals.PartitionAssignor 接口来实现
在 Kafka 集群中会有一个或多个 broker，其中有一个 broker 会被选举为控制器，它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态，kafka 集群中只能有一个控制器。
kafka 中的控制器选举工作依赖于 Zookeeper，成功竞选成为控制器的 broker 会在Zookeeper中创建/controller临时节点。
每个 broker 启动的时候会去尝试读取/controller 节点的 brokerid的值
如果Zookeeper中不存在/controller 节点，或者这个节点的数据异常，那么就会尝试去创建/controller 节点，创建成功的那个 broker 就会成为控制器。
每个 broker 都会在内存中保存当前控制器的 brokerid 值，这个值可以标识为 activeControllerId。
Zookeeper 中还有一个与控制器有关的/controller_epoch 节点，这个节点是持久节点，节点中存放的是一个整型的 controller_epoch 值。controller_epoch 值用于记录控制器发生变更的次数。
controller_epoch 的初始值为1，即集群中的第一个控制器的纪元为1，当控制器发生变更时，每选出一个新的控制器就将该字段值加1。
每个和控制器交互的请求都会携带 controller_epoch 这个字段，
1.顺序读写
磁盘分为顺序读写与随机读写，基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，kafka 这里采用的就是顺序读写。
2.Page Cache
为了优化读写性能，Kafka 利用了操作系统本身的 Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是JVM空间内存。
3.零拷贝
Kafka使用了零拷贝技术，也就是直接将数据从内核空间的读缓冲区直接拷贝到内核空间的 socket 缓冲区，然后再写入到 NIC 缓冲区，避免了在内核空间和用户空间之间穿梭。
4.分区分段+索引
Kafka 的 message 是按 topic分 类存储的，topic 中的数据又是按照一个一个的 partition 即分区存储到不同 broker 节点。每个 partition 对应了操作系统上的一个文件夹，partition 实际上又是按照segment分段存储的。
通过这种分区分段的设计，Kafka 的 message 消息实际上是分布式存储在一个一个小的 segment 中的，每次文件操作也是直接操作的 segment。为了进一步的查询优化，Kafka 又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
5.批量读写
Kafka 数据读写也是批量的而不是单条的,这样可以避免在网络上频繁传输单个消息带来的延迟和带宽开销。假设网络带宽为10MB/S，一次性传输10MB的消息比传输1KB的消息10000万次显然要快得多。
6.批量压缩
Kafka 把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络 IO 损耗，通过 mmap 提高 I/O 速度，写入数据的时候由于单个Partion是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合 sendfile 进行直接读取。
Kafka 有三次消息传递的过程：生产者发消息给 Broker，Broker 同步消息和持久化消息，Broker 将消息传递给消费者。
1.生产者发送数据: 在第 11 问中的 acks中有说到
当 acks 为 0，只要服务端写消息时出现任何问题，都会导致消息丢失。
当 acks 配置为 1 时，生产者发送消息，只要 leader 副本成功写入消息，就代表成功。这种方案的问题在于，当返回成功后，如果 leader 副本和 follower 副本还没有来得及同步，leader 就崩溃了，那么在选举后新的 leader 就没有这条消息，也就丢失了。
2.Broker 存储数据:kafka 通过 Page Cache 将数据写入磁盘。
Page Cache 就是当往磁盘文件写入的时候，系统会先将数据流写入缓存中，但是什么时候将缓存的数据写入文件中是由操作系统自行决定。所以如果此时机器突然挂了，也是会丢失消息的。
3.消费者消费数据:在开启自动提交 offset 时，只要消费者消费到消息，那么就会自动提交偏移量，如果业务还没有来得及处理，那么消息就会丢失。
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