1. 引言
互联网够公司的日志无处不在，web日志，js日志，搜索日志，监控日志等等。对于这些日志的离线分析 （Hadoop），wget&rsync虽然人力维护成本较高，但可以满足功能行需求。但对于这些日志的实时分析需求（例如实时推荐，监控系 统），则往往必须要引入一些“高大上”的系统。
传统的企业消息系统（例如WebSphere）并不是非常适合大规模的日志处理系统，理由如下：
1) 过于关注可靠性，这些可靠性增加了系统实现&API的复杂度，而在日志处理过程中，丢失几条日志常常“无伤大雅”
2) 包括API，scale及消息缓冲的设计理念都不适合Hign Throughput的日志处理系统
针对这些问题，近些年各个公司都做了一些自己的日志收集系统，例如：Facebook的Scribe、Yahoo的data highway，Cloudera的Flume，Apache的Chukwa，百度的BigPipe，阿里的RocketMQ。
Kafka是LinkedIn开发并开源出来的一个高吞吐的分布式消息系统。其具有以下特点：
1) 支持高Throughput的应用
2) scale out：无需停机即可扩展机器
3) 持久化：通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失
4) 支持online和offline的场景。
2. 介绍
kafka使用scala开发，支持多语言客户端（c++、java、python、go等）其架构如下[2]：
Producer：消息发布者
Broker：消息中间件处理结点，一个kafka节点就是一个broker
Consumer：消息订阅者
kafka的消息分几个层次：
1) Topic：一类消息，例如page view日志，click日志等都可以以topic的形式存在，kafka集群能够同时负责多个topic的分发
2) Partition： Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
3) Message：消息，最小订阅单元
具体流程：
1. Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面
2. kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。
3. Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset
3. 设计
ThroughPut
High Throughput是kafka需要实现的核心目标之一，为此kafka做了以下一些设计：
1）数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能
2）zero-copy：减少IO操作步骤
3）数据批量发送
4）数据压缩
5）Topic划分为多个partition，提高parallelism
load balance&HA
1) producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition
2) 存在多个partiiton，每个partition有自己的replica，每个replica分布在不同的Broker节点上
3) 多个partition需要选取出lead partition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over
4) 通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开
pull-based system
由于kafka broker会持久化数据，broker没有内存压力，因此，consumer非常适合采取pull的方式消费数据，具有以下几点好处：
1）简化kafka设计
2）consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度
3）consumer根据自身情况自主选择消费模式，例如批量，重复消费，从尾端开始消费等
Scale Out
当需要增加broker结点时，新增的broker会向zookeeper注册，而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化，并及时作出调整。
来自官方文档
Apache Kafka是 一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。
Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：
- 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；
- 它同时为发布和订阅提供高吞吐量；
- 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
- 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。First let’s review some basic messaging terminology:
首先来了解一下Kafka所使用的基本术语：- Topic
- Kafka将消息种子(Feed)分门别类， 每一类的消息称之为话题(Topic).
- Producer
- 发布消息的对象称之为话题生产者(Kafka topic producer)
- Consumer
- 订阅消息并处理发布的消息的种子的对象称之为话题消费者(consumers)
- Broker
- 已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
听起来和JMS消息处理差不多？
让我们站的高一点，从高的角度来看，Kafka集群的业务处理就像这样子：
Kafka集群
Client和Server之间的交流通过一条简单、高性能并且不局限某种开发语言的TCP协议。除了Java Client外，还有非常多的其它编程语言的Client。
话题和日志 (Topic和Log)
更深入的了解一下Kafka中的Topic.
Topic是发布的消息的类别或者种子Feed名。对于每一个Topic, Kafka集群维护这一个分区的log,就像下图中的示例：
Kafka集群
每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号，称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。
Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被消费了。
实际上消费者所持有的仅有的元数据就是这个偏移量，也就是消费者在这个log中的位置。 这个偏移量由消费者控制：正常情况当消费者消费消息的时候，偏移量也线性的的增加。但是实际偏移量由消费者控制，消费者可以将偏移量重置为更老的一个偏移量，重新读取消息。
可以看到这种设计对消费者来说操作自如， 一个消费者的操作不会影响其它消费者对此log的处理。
再说说分区。Kafka中采用分区的设计有几个目的。一是可以处理更多的消息，不受单台服务器的限制。Topic拥有多个分区意味着它可以不受限的处理更多的数据。第二，分区可以作为并行处理的单元，稍后会谈到这一点。
分布式(Distribution)
Log的分区被分布到集群中的多个服务器上。每个服务器处理它分到的分区。 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。
每个分区有一个leader，零或多个follower。Leader处理此分区的所有的读写请求而follower被动的复制数据。如果leader当机，其它的一个follower会被推举为新的leader。
一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。
生产者(Producers)
生产者往某个Topic上发布消息。生产者也负责选择发布到这此Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择。也可以根据某种算法依照权重选择分区。开发者负责如何选择分区的算法。
消费者(Consumers)
通常来讲，消息模型可以分为两种， 队列和发布-订阅式。 队列的处理方式是 一组消费者从服务器读取消息，一条消息只有其中的一个消费者来处理。在发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消 息。Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型： 消费者组 （consumer group）。
消费者用一个消费者组名标记自己。 一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者。
假如所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型。
假如所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型。
更通用的， 我们可以创建一些消费者组作为逻辑上的订阅者。每个组包含数目不等的消费者， 一个组内多个消费者可以用来扩展性能和容错。正如下图所示：
A two server Kafka cluster hosting four partitions (P0-P3) with two consumer groups. Consumer group A has two consumer instances and group B has four
正像传统的消息系统一样，Kafka保证消息的顺序不变。
再详细扯几句。传统的队列模型保持消息，并且保证它们的先后顺序不变。但是， 尽管服务器保证了消息的顺序，消息还是异步的发送给各个消费者，消费者收到消息的先后顺序不能保证了。这也意味着并行消费将不能保证消息的先后顺序。用过 传统的消息系统的同学肯定清楚，消息的顺序处理很让人头痛。如果只让一个消费者处理消息，又违背了并行处理的初衷。
在这一点上Kafka做的更好，尽管并没有完全解决上述问题。 Kafka采用了一种分而治之的策略：分区。 因为Topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处 理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。
所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。
Kafka的保证(Guarantees)
- 生产者发送到一个特定的Topic的分区上的消息将会按照它们发送的顺序依次加入
- 消费者收到的消息也是此顺序
- 如果一个Topic配置了复制因子( replication facto)为N， 那么可以允许N-1服务器当掉而不丢失任何已经增加的消息
用例 (Use CASE)
Kafka可以用于：
消息系统， 例如ActiveMQ 和 RabbitMQ.
站点的用户活动追踪。 用来记录用户的页面浏览，搜索，点击等。
操作审计。 用户/管理员的网站操作的监控。
日志聚合。收集数据，集中处理。
流处理。
[Event sourcing] (http://martinfowler.com/eaaDev/EventSourcing.html)
Commit Log
讲了Kafka的背景知识这么多，我们还是快点开始实践之旅吧。
假定你还没有任何的Kafka和Zookeeper环境。
第一步: 下载代码
下载 0.8.1 版本并解压。 （当前最新的稳定版本是0.8.1.1）
> tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
> cd kafka_2.9.2-0.8.1.1
第二步: 启动服务
Kafka使用Zookeeper所以你可能先要安装一个ZooKeeper.你可以使用kafka中打包好的脚本或者一个配置好的Zookeeper.
> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
[2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
...
现在可以启动Kafka了:
> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
[2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
[2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)
...
第三步: 新建一个话题Topic
Topic的名字叫”test”,只有一个分区和一个备份。
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
查看存在的Topic列表:
> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
test
除了手工创建Topic，你也可以配置你的broker当发布一个不存在的topic时自动创建topic。
第四步: 发送消息
Kafka提供了一个命令行的工具，可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。
> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message
第五步: 消费消息
Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具。
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message
这些命令行工具有很多的选项，你可以查看他们的文档来了解更多的功能。
第六步: 设置多个broker
目前我们运行在一个broker，不好玩。
让我们来点大的。
首先为每个broker创建一个配置文件。
> cp config/server.properties config/server-1.properties
> cp config/server.properties config/server-2.properties
修改文件如下:
config/server-1.properties:
broker.id=1
port=9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1
config/server-2.properties:
broker.id=2
port=9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2
broker.id属性别重样。为了在一台机器上启动两个broker，改了一下它们的port的。
Zookeeper还在，上面用的broker还活着。 来启动这两个broker.
> bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
...
> bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
...
创建一个topic试试， 奢侈一把，把备份设置为3:
1
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
成了。运行 “describe topics” 命令瞧瞧:
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
第一行给出了分区的汇总信息。每个分区行给出分区信息。
“leader” 节点是1.
“replicas” 信息，在节点1,2,0上，不管node死活，只是列出信息而已.
“isr” 工作中的复制节点的集合. 也就是活的节点的集合.
来看看一开始创建的节点:
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
毫无新意，想必你已经明了了。
发布个消息:
> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C
消费它:
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C
测试一下容错. 干掉leader,也就是Broker 1:
> ps | grep server-1.properties
7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java...
> kill -9 7564
Leader被切换到一个follower上节, 点 1 不会被列在isr中了，因为它死了:
> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0
但是，消息没丢啊，不信你试试:
> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
...
my test message 1
my test message 2
^C
生产者的例子
查看这里
消费者的例子
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