本文是Kafka系列文章的第一篇，将带你了解Kafka的核心术语及其应用场景，后续会逐步探索其各方面的原理及应用场景。下面先看一张大概得简图，涉及Kafka的功能、原理等等，后续不断深入介绍，欢迎关注。
1、什么是消息中间件
消息中间件（message queue middleWare, MQ）指利用高效可靠消息传递机制进行与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通信。一般有两种传递模式：点对点模式和发布订阅模式。点对点的模式是基于队列的，消息生产者发送消息到队列，消费者从队列中接收消息，队列的存在使得消息的异步传输成为可能。发布订阅模式定义了如何向一个内容节点发布和订阅，这个内容节点称为主题（topic），主题可以认为是消息传递的中介，消息发布者将消息发布到某个主题，消息订阅者从主题中订阅消息。
消息中间件将消息路由给应用程序B，这样消息可以完全存在于两台不同的计算机上。消息中间件负责网络通信，如果网络不可用，消息中间件会存储消息直到连接可用。
1.1 消息中间件的作用
- 解藕：如上图，应用A与B完全隔离开，甚至不知道对方是谁，实现了完全解耦。
- 冗余（存储）：有些情况数据处理会失败，消息中间件可以把数据进行持久化，直到他们已经被完全处理。通过这种方式规避数据丢失的风险。
- 扩展性：因为消息中间件解藕了应用的处理过程，所以提高消息入队和处理的效率很容易。
- 削峰：在访问剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但这种突发的流量并不常见，如果以处理峰值的标准来投入资源，无疑是巨大的浪费，使用消息中间件支撑突发的流量，不会因为超负荷请求而完全奔溃。
- 可恢复性：当系统的一部分组件失效时不影响整个系统。降低了应用间的耦合性，系统恢复后还能继续处理消息。
- 顺序保证：大多数场景下，顺序处理数据很重要，大部分消息中间件支持一定程度上的顺序性。
- 缓冲：在任何重要的系统中，都会存在需要不同处理时间的元素，消息中间件通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行，写入消息中间件的处理尽可能的快。该缓冲层有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
- 异步通信：很多时候不需要立即处理消息，消息中间件提供了异步处理机制。
Kafka还提供了大多消息系统难以实现的消息顺序保障和回溯消费的功能。
2、Kafka简介
kafka是Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于zookeeper协调的分布式消息系统。他具有三个功能。
第一个是消息中间件的功能，上边已经描述。
第二个是存储功能，Kafka把消息存储到磁盘，相比于其他基于内存的存储系统而言，有效的降低了数据丢失的风险。这也正得益于Kafka的消息持久化和多副本机制。
第三个是流式处理，Kafka不仅为每个流行的流式处理框架提供了可靠的数据源，还提供了一个完整的流式处理类库。
消息中间件主要又3部分组成：
- 生产者：发送消息的一方，生产者负责创建消息，然后将其投递到kafka中
- consumer：消费者，接受消息的一方。消费者链接到Kafka上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑
- broker：服务代理节点。对于Kafka而言，broker可以简单的看作一个独立的Kafka服务节点或Kafka服务实例。
Kafka中有两个重要概念，分别是主题(Topic)和分区(partion)，消息是以主题进行分类的，生产者负责将消息发送到特定主题中，而消费者负责订阅消息。消息发送到broker前，会根据分区规则选择存储到具体哪个分区中。
kafka的分区引入了多副本(Replcia)机制，通过增加副本数来增加容灾能力，同一分区的不同副本保存的是相同的消息，副本之间是一主多从的关系，其中leader副本负责处理读写请求，生产者和消费者只与leader副本进行交互，follower副本只负责与leader副本的消息同步。这里留一个思考题，为什么要这样设计呢？
分区相关概念
AR：分区中所有副本统称为AR(Assigned Replicas)。
ISR：所有与leader副本保持一定程度同步的副本(包括leader副本在内)组成ISR(In-SyncReplicas)
OSR：与leader副本同步滞后过多的副本(不包括leader副本在内)组成OSR(Out-of-Sync Replicas)。
消息会先发往leader副本，然后follower副本才从leader副本中拉取消息进行同步，同步期间内followed副本相对leader副本而言会有一定程度的滞后。一定程度是指可以在容忍的范围内，这个范围可以通过参数进行配置。AR=ISR+OSR.
ISR与HW和LEO有着紧密的关系。
HW：是high watermark的缩写，俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量(offset),消费者只能拉取到这个offset之前的消息。
如上图表示一个日志文件，这个日志文件中有9条消息，第一条消息的offset(LogStartOffset)为0，最后一条消息的offset为8，offset为9的消息用虚线框表示，代表下一条待写入的消息。日志文件的HW为6，表示消费者只能拉取到offset为0至5之间的消息，而offset为6的消息对消费者而言是不可见的。
LEO：是Log End Offset的缩写，表示当前日志文件中下一条待写入消息的offset，LEO的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1.
分区ISR集合中的每个副本都会维护自身的LEO，而ISR集合中最小的LEO即为分区的HW，对消费者而言只能消费HW之前的消息。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-811720.html
下一节将带你详细了解生产者发送消息流程。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-811720.html
到了这里，关于领航分布式消息系统：一起探索Apache Kafka的核心术语及其应用场景的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
