kafka使用的设计模式，kafka几种工作模式

微服务想搞好,消息中间件不能少,Kafka基础入门介绍

消息中间件 ：主要的职责就是保证能接受到消息，并将消息存储到磁盘，即使其他服务都挂了，数据也不会丢失，同时还可以对数据消费情况做好监控工作。

消息中间件的基石 消息中间件是软件架构中的关键组件，它们通过解耦、异步处理和削峰策略，让系统间通信更为高效。它们将应用程序之间的直接交互转化为分布式消息传递，实现任务异步执行，降低用户等待，同时在高峰流量下保持系统的稳定运行。

生产者负责生产消息，将消息写入Kafka集群；消费者从Kafka集群中拉取消息。 消息是Kafka通信的基本单位 ，由一个 固定长度的消息头 和一个 可变长度的消息体 构成。 Kafka将 一组消息 抽象归纳为一个主题(Topic)，也就是说，一个主题是对消息的一个分类。

优势： 在性能方面kafka可以说是业界非常优秀的一款中间件，在常规的机器配置下，一台机器可以达到每秒几十万的QPS。并且Kafka的性能也非常高，基本上发给kafka的消息都是毫米级别的，可用性也特别高，kafka是支持集群部署的，并且其中部分机器宕机，还是可以运行的。

相关问答

Q1: kafka的原理是什么?

1、在 kafka 中， topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个topic。物理上来说，不同的 topic 的消息是分开存储的，每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息。

2、kafka在消费端也有着高吞吐量，由于kafka是将数据写入到页缓存中，同时由于读写相间的间隔并不大，很大可能性会在缓存中命中，从而保证高吞吐量。另外kafka由于本身不对数据做任何的修改，完全使用零拷贝技术，大大提升数据的读取能力。

3、总之，Kafka的工作原理是将消息存储在分区中，同时支持多个消费者组订阅同一个topic，以实现高吞吐量的消息传递。

4、kafka提供以下特性来保证其消息的不丢失，从而保证消息的可靠性 生产者确认机制 当 Kafka 的若干个 Broker（根据配置策略，可以是一个，也可以是ALL） 成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。此时，这条消息在 Kafka 看来就正式变为“已提交”消息了。

5、Kafka 的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制。当集群中的某个节点出现故障，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点(这一过程通常叫 Reblance)。Kafka 每个主题的每个分区都有一个主副本以及 0 个或者多个副本，副本保持和主副本的数据同步，当主副本出故障时就会被替代。

6、一直到它的底层实现逻辑个原理以及源码，建议大家花点耐心，从头开始看，相信会对你有所收获。

Q2: Kafka架构及基本原理简析

Producer是Kafka中的消息生产者，主要用于生产带有特定Topic的消息，生产者生产的消息通过Topic进行归类，保存在Kafka 集群的Broker上，具体的是保存在指定的partition 的目录下，以Segment的方式(.log文件和.index文件)进行存储。

Kafka 的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制。当集群中的某个节点出现故障，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点(这一过程通常叫 Reblance)。Kafka 每个主题的每个分区都有一个主副本以及 0 个或者多个副本，副本保持和主副本的数据同步，当主副本出故障时就会被替代。

Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。Kafka的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制。

kafka内部运作的基本逻辑大概为：每个主题都有1个或多个分区，这些分区分不在1个或多个Broker上，为了提高消息的可靠性不会丢失，可以配置多个副本因子，这样每个分区可以被复制到一个或多个Broker上，每个分区对应一个log文件，只能被一个消费组中的一个消费者消费，用于提高Topic的并发性。

Kafka使用Zookeeper完成以下功能：Controller是从Broker中选举出来的，负责分区 Leader 和 Follower 的管理。当某个分区的 leader 副本发生变化，由Controller负责为该分区选举新的 leader 副本。当某个分区的同步副本集合发生变化时，由Controller负责通知所有Broker更新元数据信息。

Q3: kafka问题求助

Kafka中的Topic不支持设置访问控制列表，任意连接到Kafka集群的Consumer(或Producer)都能对任意Topic读取(或发送)消息。

端口问题：首先，确保Kafka在Docker容器中使用的端口（默认为9092）与Spring Boot应用程序中配置的端口一致。如果Docker容器中的端口映射到宿主机上的不同端口，你需要在Spring Boot应用程序的配置文件中相应地更改端口号。网络问题：确保Spring Boot应用程序和Docker容器之间的网络连接正常。

kafka支持数据的重新回放功能(换个消费group)，清空目的端所有数据，重新消费。如果是在消费端丢失数据，那么多次消费结果完全一模一样的几率很低。如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入端没有问题的前提下)。

这种问题一般是比较头疼的，首先，我们Kafka集群都有监控和报警，通过查看可用性、流量变化、Kafka日志等方式，都没有发现任何异样；其次，响应慢也有可能和用户的使用方式和测试方法有关系。因此第一步，我决定验证一下问题的存在。

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