kafka的工作原理与常见问题

定义
kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（message queue），主要应用于大数据的实时处理领域
消息队列工作原理

kafka的组成结构
kafka的基础架构主要有broker、生产者、消费者组构成，还包括zookeeper.
生产者负责发送消息
broker负责缓冲消息，存储在磁盘的，所以数据不易丢失,broker中可以创建topic，每个topic又有partition和replication的概念
消费者组负责处理消息，同一个消费者组的中消费者不能消费同一个partition中的数据
Kakfa如果要组件集群，则只需要注册到一个zk中就可以了，zk中还保留消息消费的进度或者说偏移量或者消费位置

工作流程

1)主线程首先将业务数据封装成ProducerRecord对象
2）调用send方法将消息放入消息收集器RecordAccumlator中暂存
3)Sender线程将消息信息构成请求
4）执行网络IO的线程从RecordAccumlator中将消息取出并批量发送出去
5）Kafka消费者从属于消费者组。消费者组内的消费者订阅的是相同主题，每个消费者接收主题的一部分分区的消息。

常见问题

1:kafka如何保证消息的顺序性？
Kafka 保证消息顺序性是指在单个分区内消息是有序的，即消费者从一个分区中读取消息时，这些消息是按照生产者发送的顺序来消费的。
为了保证消息的顺序性，你需要确保以下几点：
生产者将消息发送到同一个分区。
不要并发写入同一个分区，否则可能会导致消息乱序。
消费者从分区中读取消息是按按顺序的并按顺序处理，保证了消息的顺序性。

2:kafka 生产者发送消息时如何来提高发送速率
要提高Kafka生产者的发送速率，可以调整Kafka生产者客户端的几个关键配置参数：
batch.size: 控制生产者一起发送数据的大小，默认是16KB。增加这个值可以批量发送更多的消息，从而提高发送速率。
linger.ms: 控制生产者发送数据之前等待更多消息加入到batch中的时间。降低这个值可以更快地发送小批量消息，默认值为0毫秒）。
max.request.size: 控制生产者能发送的最大消息大小。如果消息大小超过这个值，消息将会被截断。
buffer.memory: 控制生产者可以用来缓存消息的内存大小。增加这个值可以缓存更多的消息。
compression.type: 控制消息被压缩的方式，可以选择压缩类型来减少发送的数据量。