1.Kafka 的技术难点
- Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：高性能、高可用和高扩展。
- 为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行拉取即可。
最终 Kafka 将自己退化成了一个「存储系统」。因此，海量消息的存储问题就是 Kafka 架构设计中的最大技术难点。
2.Kafka 架构设计
面对海量数据，单机的存储容量和读写性能肯定有限，大家很容易想到一种存储方案：对数据进行分片存储。这种方案在我们实际工作中也非常常见：
- 比如数据库设计中，当单表的数据量达到几千万或者上亿时，我们会将它拆分成多个库或者多张表。
- 比如缓存设计中，当单个 Redis 实例的数据量达到几十个 G 引发性能瓶颈时，我们会将单机架构改成分片集群架构。
类似的拆分思想在 HDFS、ElasticSearch 等中间件中都能看到。
Kafka 也不例外，它同样采用了这种水平拆分方案。在 Kafka 的术语中，拆分后的数据子集叫做 Partition（分区），各个分区的数据合集即全量数据。
我们再来看下 Kafka 中的 Partition 具体是如何工作的:
Kafka 中的 Topic（主题） -> 分区(Partition)
这样，一条消息的流转路径就如下图所示，先走主题路由，然后走分区路由，最终决定这条消息该发往哪个分区。
其中分区路由可以简单理解成一个 Hash 函数，生产者在发送消息时，完全可以自定义这个函数来决定分区规则。如果分区规则设定合理，所有消息将均匀地分配到不同的分区中。
通过这样两层关系，最终在 Topic 之下，就有了一个新的划分单位：Partition。先通过 Topic 对消息进行逻辑分类，然后通过 Partition 进一步做物理分片，最终多个 Partition 又会均匀地分布在集群中的每台机器上，从而很好地解决了存储的扩展性问题。
因此，Partition 是 Kafka 最基本的部署单元。
- Partition 是存储的关键所在，MQ「一发一存一消费」的核心流程必然围绕它展开。
- Kafka 高并发设计中最难的三高问题都能和 Partition 关联起来。
以 Partition 为线索，对 Kafka 的宏观架构进行解析。
3.Kafka的宏观架构设计
前面讲过 Partition 是 Topic 之下的一个划分单位，它是 Kafka 最基本的部署单元，它将决定 Kafka 集群的组织方式。
假设现在有两个 Topic，每个 Topic 都设置了两个 Partition，如果 Kafka 集群是两台机器，部署架构将会是下面这样：
可以看到：同一个 Topic 的两个 Partition 分布在不同的消息服务器上，能做到消息的分布式存储了。但是对于 Kafka 这个高并发系统来说，仅存储可扩展还不够，消息的拉取也必须并行才行，否则会遇到极大的性能瓶颈。
消费者:
- 广播消费能力：同一个 Topic 可以被多个消费者订阅，一条消息能够被消费多次。
- 集群消费能力：当消费者本身也是集群时，每一条消息只能分发给集群中的一个消费者进行处理。
为了满足这两点要求，Kafka 引出了消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组，组间进行广播消费，组内进行集群消费。此外，Kafka 还限定了：每个 Partition 只能由消费组中的一个消费者进行消费。
最终的消费关系如下图所示：假设主题 A 共有 4 个分区，消费组 2 只有两个消费者，最终这两个消费组将平分整个负载，各自消费两个分区的消息。
Kafka 将以 Partition 为单位重新做负载均衡。当增加到 4 个消费者时，每个消费者仅需处理 1 个 Partition，处理速度将提升两倍。
如果说消费者组中的消费者数量大于主题分区数量的话,会有一部分消费者空闲。
到这里，存储可扩展、消息并行处理这两个难题都解决了。但是高并发架构设计上，还遗留了一个很重要的问题：那就是高可用设计。
所以 Kafka 必须具备故障转移能力才行，当某台机器宕机后仍然能保证服务可用。
如果大家去分析任何一个高可靠的分布式系统，比如 ElasticSearch、Redis Cluster，其实它们都有一套多副本的冗余机制。
没错，Kafka 正是通过 Partition 的多副本机制解决了高可用问题。在 Kafka 集群中，每个 Partition 都有多个副本，同一分区的不同副本中保存的是相同的消息。
副本之间是 “一主多从” 的关系，其中 leader 副本负责读写请求，follower 副本只负责和 leader 副本同步消息，当 leader 副本发生故障时，它才有机会被选举成新的 leader 副本并对外提供服务，否则一直是待命状态。
现在，我假设 Kafka 集群中有 4 台服务器，主题 A 和主题 B 都有两个 Partition，且每个 Partition 各有两个副本，那最终的多副本架构将如下图所示：
这样数据就是完整的了。
4.Kafka 的整体架构
- Producer：生产者，负责创建消息，然后投递到 Kafka 集群中，投递时需要指定消息所属的 Topic，同时确定好发往哪个 Partition。
- Consumer：消费者，会根据它所订阅的 Topic 以及所属的消费组，决定从哪些 Partition 中拉取消息。
- Broker：消息服务器，可水平扩展，负责分区管理、消息的持久化、故障自动转移等。
- Zookeeper：负责集群的元数据管理等功能，比如集群中有哪些 broker 节点以及 Topic，每个 Topic 又有哪些 Partition 等。
很显然，在 Kafka 整体架构中，Partition 是发送消息、存储消息、消费消息的纽带。吃透了它，再去理解整体架构，脉络会更加清晰。