kafka原理（kafka原理及各种机制）

本篇文章给大家谈谈kafka原理，以及kafka原理及各种机制对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、kafka 架构及其原理
• 2、kafka——消费者原理解析
• 3、kafka原理
• 4、kafka原理分析

kafka 架构及其原理

kafka是一个 分布式 的、支持 分区的（partition ）、多副本的 （replica ），基于 zookeeper 协调的 分布式消息系统。

从上面的描述中我们可以知道kafka的核心知识点：partition、replica

一个topic可以认为一个一类消息，每个topic将被分成多个partition。

在上图中我们的生产者会决定发送到哪个 Partition：

如果没有 Key 值则进行轮询发送。

如果有 Key 值，对 Key 值进行 Hash，然后对分区数量取余，保证了同一个 Key 值的会被路由到同一个分区。（所有系统的partition都是同一个路数）

在上图我们也可以看到，offset是跟partition走的，每个partition都有自己的offset。

总所周知，topic在物理层面以partition为分组，一个topic可以分成若干个partition，那么topic以及partition又是怎么存储的呢?

其实partition还可以细分为logSegment，一个partition物理上由多个logSegment组成，那么这些segment又是什么呢?

LogSegment 文件由两部分组成，分别为“.index”文件和“.log”文件，分别表示为 Segment 索引文件和数据文件。

这两个文件的命令规则为：partition全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值，数值大小为64位，20位数字字符长度，没有数字用0填充，如下：

如上图，“.index”索引文件存储大量的元数据，“.log”数据文件存储大量的消息，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。其中以“.index”索引文件中的元数据[3, 348]为例，在“.log”数据文件表示第3个消息，即在全局partition中表示170410+3=170413个消息，该消息的物理偏移地址为348。

那么如何从partition中通过offset查找message呢?

以上图为例，读取offset=170418的消息，首先查找segment文件，其中00000000000000000000.index为最开始的文件，第二个文件为00000000000000170410.index(起始偏移为170410+1=170411)，而第三个文件为00000000000000239430.index(起始偏移为239430+1=239431)，所以这个offset=170418就落到了第二个文件之中。其他后续文件可以依次类推，以其实偏移量命名并排列这些文件，然后根据二分查找法就可以快速定位到具体文件位置。其次根据00000000000000170410.index文件中的[8,1325]定位到00000000000000170410.log文件中的1325的位置进行读取。

要是读取offset=170418的消息，从00000000000000170410.log文件中的1325的位置进行读取，那么怎么知道何时读完本条消息，否则就读到下一条消息的内容了?

这个就需要联系到消息的物理结构了，消息都具有固定的物理结构，包括：嫌此offset(8 Bytes)、消息体的大小(4 Bytes)、crc32(4 Bytes)、magic(1 Byte)、attributes(1 Byte)、key length(4 Bytes)、key(K Bytes)、payload(N Bytes)等等字段，可以确定一条消息的芹贺迅大小，即读取到哪里截止。

Kafka 的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区拍碰的日志进行复制。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。

当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别：

在kafka系统中，会涉及到多处选举机制，主要有这三方面：

kafka——消费者原理解析

kafka采用发布订阅模式：一对多。发布订阅模式又分两种：

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。 一缺昌个发布在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，那么这就变成了队列模型。 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。 一个消费者组中消费者订阅同一个Topic，每个消费者接受Topic的一部分分区的消息，从而实现对消费者的横向扩展，对消息进行分流。

注意：当单个消费者无法跟上数据生成的速度，就可以增加更多的消费者分担负载，每个消费者只处理部分partition的消息，从而实现单个应用程序的横向伸缩。但是不要让消费者的数量多于partition的数量，此时多余的消费者会空闲。此外，Kafka还允许多个应用程序从同一个Topic读取所有的消息，此时只要保证每个应用程序有自己的消费者组即可。

消费者组的概念就是：当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时，让每个app对应一个消费者组，从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息；在每个消费者组中，往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力，消费者组中的每个消费者只处理每个Topic的一部分的消息，每个消费者对应一个线程。

在同一个群组中，无法让一个线程运行多个消费者，也无法让多线线程安全地共享一个消费者。按照规则，一个消费者使用一个线程，如果要在同一个消费者组中运行多个消费者，需要让每个消费者运行在自己的线程中。最好把消费者的逻辑封装在自己的对象中，然后使用java的ExecutorService启动多个线程，使每个消费者运行在自己的线程上,可参考

一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定哪个 partition 由哪个 consumer 来消费。

关于如何设置partition值需要考虑的因素

Kafka 有两种分配策略，一个是 RoundRobin，一个是 Range，默认为Range，当消费者组内消费者发生变化时，会触发分区分配策略（方法重新分配）。

以上三种现象会使partition的所有权在消费者之间转移，这样的行为叫作再均衡。

再均衡的优点 ：

再均尺慎衡的缺点 ：

RoundRobin 轮询方式将分区所有作为一个整体进行 Hash 排序，消费者组内分配分区个数最大差别为 1，是按照组来分的，可以解决多个消费者消费数据不均衡的问题。

但是，当消费者组内订阅不同主题时，可能造成消费混乱，如下图所示，Consumer0 订阅主题 A，Consumer1 订阅主题 B。

将 A、B 主题的分区排序后分配给消费者组，TopicB 分区中的数据可能 分配到 Consumer0 中。

Range 方式是按照主题来分的，不会产生轮询方式的消费混乱问题。

但是，如下图所示，Consumer0、Consumer1 同时订阅了主题 A 和伏困扒 B，可能造成消息分配不对等问题，当消费者组内订阅的主题越多，分区分配可能越不均衡。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

consumer group +topic + partition 唯一确定一个offest

Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中，从 0.9 版本开始，

consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为__consumer_offsets。

你如果特别好奇，实在想看看offset什么的，也可以执行下面操作：

修改配置文件 consumer.properties

再启动一个消费者

当消费者崩溃或者有新的消费者加入，那么就会触发再均衡（rebalance），完成再均衡后，每个消费者可能会分配到新的分区，而不是之前处理那个，为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个partition最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。

case1：如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。

case2：如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

自动提交的优点是方便，但是可能会重复处理消息

不足：broker在对提交请求作出回应之前，应用程序会一直阻塞，会限制应用程序的吞吐量。

因此，在消费者关闭之前一般会组合使用commitAsync和commitSync提交偏移量。

ConsumerRebalanceListener需要实现的两个方法

下面的例子演示如何在失去partition的所有权之前通过onPartitionRevoked()方法来提交偏移量。

Consumer有个Rebalance的特性，即重新负载均衡，该特性依赖于一个协调器来实现。每当Consumer Group中有Consumer退出或有新的Consumer加入都会触发Rebalance。

之所以要重新负载均衡，是为了将退出的Consumer所负责处理的数据再重新分配到组内的其他Consumer上进行处理。或当有新加入的Consumer时，将组内其他Consumer的负载压力，重新进均匀分配，而不会说新加入一个Consumer就闲在那。

下面就用几张图简单描述一下，各种情况触发Rebalance时，组内成员是如何与协调器进行交互的。

Tips ：图中的Coordinator是协调器，而generation则类似于乐观锁中的版本号，每当成员入组成功就会更新，也是起到一个并发控制的作用。

参考：

kafka原理

Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的 活动流数据 （Activity Stream）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通常用于应用中的两种广播类型：

由此可见，kafka给自身的定位并不只是一个消息系统，而是通过发布订阅消息这种机制实现了流平台。

Kafka和大多数消息系统一样，搭建好kafka集群后，生产者向特定的topic生产消息，而消费者通过订阅topic，能够准实时的拉取到该topic新消息，进行消费。如下图：

kafka主要有以下特性：

尤其是高吞吐量，是他的最大卖点。kafka之所以能够实现高吞吐量，是基于他自身优良的设计，及集群的可扩展性。

Kafka应用场景

一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多个partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息渗瞎模都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它用来唯一标记某个分区内的一条消息。kafka并没有提供其它额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

Kafka和其它消息系统有一个不一样的设计，在consumer之上加了一层group。同一个group的consumer可以并行消费同一个topic的消息，但是同group的consumer，不会重复消费。这就好比多个consumer组成了一个团队，一起干活，当然干活的速度就上来了。group中的consumer是如何配合协调的，其实和topic的分区相关联，后面我们会详细论述。

如果同一个topic需要被多次消费，可以通过设立多个consumer group来实现。每个group分别消费，互不影响。

在kafka中，一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻)，每个group中consumer消息消费互相独立神兆，我们可以认为一个group是一个"订阅"者。一个Topic中的每个partions只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费，不过一个consumer可以同时消费多个partitions中的消息。

kafka只能保证一个partition中的消丛缓息被某个consumer消费时是顺序的。事实上，从Topic角度来说,，当有多个partitions时，消息仍不是全局有序的。

kafka原理分析

作为一款典型的消息中间件产品，kafka系统仍然由producer、broker、consumer三部分组成。kafka涉及的几个常用概念和组件简派薯单介绍如下：

当consumer group的状态发生变化（如有consumer故障、增减consumer成员等）或consumer group消费的topic状态发生变化（如增加了partition，消费的topic发生变化），kafka集群会自动调整和重新分配consumer消费的partition，这个过程就叫做rebalance（再平衡）。

__consumer_offsets是kafka集群自己维护的一个特殊的topic，它里面存储的是每个consumer group已经消费了每个topic partition的offset。__consumer_offsets中offset消息的key由group id，topic name，partition id组成，格式为 {topic name}-${partition id}，value值就是consumer提交的已消费的topic partition offset值。__consumer_offsets的分区数和副本数分别由offsets.topic.num.partitions（默认值为50）和offsets.topic.replication.factor（默认值为1）参数配置。我们通过公式 hash(group id) % offsets.topic.num.partitions 就可以计算出指定consumer group的已提交offset存储的partition。由于consumer group提交的offset消息只有最后一条消息有意义，所以__consumer_offsets是一个compact topic，kafka集群会周期性的对__consumer_offsets执行compact操作，只保留最新的一次提交offset。

group coordinator运行在kafka某个broker上，负责consumer group内所有的consumer成员管理、所有的消费的topic的partition的消费关系分配、offset管理、触发rebalance等功能。group coordinator管理partition分配时，会指定consumer group内某个consumer作为group leader执行具体的partition分配任务。存储某个consumer group已提交offset的__consumer_offsets partition leader副本所在的broker就是该consumer group的协调器运行的broker。

跟大多数分布式系统一样，集群有一个master角色管理整个集群，协调集群中各个成员的行为。kafka集群中的controller就相当于其它分布式系统的master，用来负责集群topic的分区分配，分区leader选举以及维护集群的所有partition的ISR等集群协调功能。集群中哪个borker是controller也是通过一致性协议选举产生的，2.8版本之前通腔销过zookeeper进行选主，2.8版本后通过kafka raft协议进行选举。如果controller崩溃，集群会重新选举一个broker作为新的controller，并增加controller epoch值（相当于zookeeper ZAB协议的epoch，raft协议的term值）

当kafka集群新建了topic或为一个topic新增了partition，controller需要为这些新增加的partition分配到具体的broker上，并把分配结果记录下来，供producer和consumer查询获取。

因为只有partition的leader副本才会处理producer和consumer的读写请求，而partition的其他follower副本需要从相应的leader副本同步消息，为了尽量保证集群中所有broker的负载是均衡的，controller在进行集群全局partition副本伍羡游分配时需要使partition的分布情况是如下这样的：

在默认情况下，kafka采用轮询（round-robin）的方式分配partition副本。由于partition leader副本承担的流量比follower副本大，kafka会先分配所有topic的partition leader副本，使所有partition leader副本全局尽量平衡，然后再分配各个partition的follower副本。partition第一个follower副本的位置是相应leader副本的下一个可用broker，后面的副本位置依此类推。

举例来说，假设我们有两个topic，每个topic有两个partition，每个partition有两个副本，这些副本分别标记为1-1-1，1-1-2，1-2-1，1-2-2，2-1-1，2-1-2，2-2-1，2-2-2（编码格式为topic-partition-replia，编号均从1开始，第一个replica是leader replica，其他的是follower replica）。共有四个broker，编号是1-4。我们先对broker按broker id进行排序，然后分配leader副本，最后分配foller副本。

1）没有配置broker.rack的情况

现将副本1-1-1分配到broker 1，然后1-2-1分配到broker 2，依此类推，2-2-1会分配到broker 4。partition 1-1的leader副本分配在broker 1上，那么下一个可用节点是broker 2，所以将副本1-1-2分配到broker 2上。同理，partition 1-2的leader副本分配在broker 2上，那么下一个可用节点是broker 3，所以将副本1-1-2分配到broker 3上。依此类推分配其他的副本分片。最后分配的结果如下图所示：

2）配置了broker.rack的情况

假设配置了两个rack，broker 1和broker 2属于Rack 1，broker 3和broker 4属于Rack 2。我们对rack和rack内的broker分别排序。然后先将副本1-1-1分配到Rack 1的broker 1，然后将副本1-2-1分配到下一个Rack的第一个broker，即Rack 2的broker 3。其他的parttition leader副本依此类推。然后分配follower副本，partition 1-1的leader副本1-1-1分配在Rack 1的broker上，下一个可用的broker是Rack 2的broker 3，所以分配到broker 3上，其他依此类推。最后分配的结果如下图所示：

kafka除了按照集群情况自动分配副本，也提供了reassign工具人工分配和迁移副本到指定broker，这样用户可以根据集群实际的状态和各partition的流量情况分配副本

kafka集群controller的一项功能是在partition的副本中选择一个副本作为leader副本。在topic的partition创建时，controller首先分配的副本就是leader副本，这个副本又叫做preference leader副本。

当leader副本所在broker失效时（宕机或网络分区等），controller需要为在该broker上的有leader副本的所有partition重新选择一个leader，选择方法就是在该partition的ISR中选择第一个副本作为新的leader副本。但是，如果ISR成员只有一个，就是失效的leader自身，其余的副本都落后于leader怎么办？kafka提供了一个unclean.leader.election配置参数，它的默认值为true。当unclean.leader.election值为true时，controller还是会在非ISR副本中选择一个作为leader，但是这时候使用者需要承担数据丢失和数据不一致的风险。当unclean.leader.election值为false时，则不会选择新的leader，该partition处于不可用状态，只能恢复失效的leader使partition重新变为可用。

当preference leader失效后，controller重新选择一个新的leader，但是preference leader又恢复了，而且同步上了新的leader，是ISR的成员，这时候preference leader仍然会成为实际的leader，原先的新leader变为follower。因为在partition leader初始分配时，使按照集群副本均衡规则进行分配的，这样做可以让集群尽量保持平衡。

为了保证topic的高可用，topic的partition往往有多个副本，所有的follower副本像普通的consumer一样不断地从相应的leader副本pull消息。每个partition的leader副本会维护一个ISR列表存储到集群信息库里，follower副本成为ISR成员或者说与leader是同步的，需要满足以下条件：

1）follower副本处于活跃状态，与zookeeper（2.8之前版本）或kafka raft master之间的心跳正常

2）follower副本最近replica.lag.time.max.ms（默认是10秒）时间内从leader同步过最新消息。需要注意的是，一定要拉取到最新消息，如果最近replica.lag.time.max.ms时间内拉取过消息，但不是最新的，比如落后follower在追赶leader过程中，也不会成为ISR。

follower在同步leader过程中，follower和leader都会维护几个参数，来表示他们之间的同步情况。leader和follower都会为自己的消息队列维护LEO（Last End Offset）和HW（High Watermark）。leader还会为每一个follower维护一个LEO。LEO表示leader或follower队列写入的最后一条消息的offset。HW表示的offset对应的消息写入了所有的ISR。当leader发现所有follower的LEO的最小值大于HW时，则会增加HW值到这个最小值LEO。follower拉取leader的消息时，同时能获取到leader维护的HW值，如果follower发现自己维护的HW值小于leader发送过来的HW值，也会增加本地的HW值到leader的HW值。这样我们可以得到一个不等式： follower HW = leader HW = follower LEO = leader LEO 。HW对应的log又叫做committed log，consumer消费partititon的消息时，只能消费到offset值小于或等于HW值的消息的，由于这个原因，kafka系统又称为分布式committed log消息系统。

kafka的消息内容存储在log.dirs参数配置的目录下。kafka每个partition的数据存放在本地磁盘log.dirs目录下的一个单独的目录下，目录命名规范为 ${topicName}-${partitionId} ，每个partition由多个LogSegment组成，每个LogSegment由一个数据文件(命名规范为： {baseOffset}.index）和一个时间戳索引文件（命名规范为：${baseOffset}.timeindex）组成，文件名的baseOffset就是相应LogSegment中第一条消息的offset。.index文件存储的是消息的offset到该消息在相应.log文件中的偏移，便于快速在.log文件中快速找到指定offset的消息。.index是一个稀疏索引，每隔一定间隔大小的offset才会建立相应的索引(比如每间隔10条消息建立一个索引)。.timeindex也是一个稀疏索引文件，这样可以根据消息的时间找到对应的消息。

可以考虑将消息日志存放到多个磁盘中，这样多个磁盘可以并发访问，增加消息读写的吞吐量。这种情况下，log.dirs配置的是一个目录列表，kafka会根据每个目录下partition的数量，将新分配的partition放到partition数最少的目录下。如果我们新增了一个磁盘，你会发现新分配的partition都出现在新增的磁盘上。

kafka提供了两个参数log.segment.bytes和log.segment.ms来控制LogSegment文件的大小。log.segment.bytes默认值是1GB，当LogSegment大小达到log.segment.bytes规定的阈值时，kafka会关闭当前LogSegment，生成一个新的LogSegment供消息写入，当前供消息写入的LogSegment称为活跃（Active）LogSegment。log.segment.ms表示最大多长时间会生成一个新的LogSegment，log.segment.ms没有默认值。当这两个参数都配置了值，kafka看哪个阈值先达到，触发生成新的LogSegment。

kafka还提供了log.retention.ms和log.retention.bytes两个参数来控制消息的保留时间。当消息的时间超过了log.retention.ms配置的阈值（默认是168小时，也就是一周），则会被认为是过期的，会被kafka自动删除。或者是partition的总的消息大小超过了log.retention.bytes配置的阈值时，最老的消息也会被kafka自动删除，使相应partition保留的总消息大小维持在log.retention.bytes阈值以下。这个地方需要注意的是，kafka并不是以消息为粒度进行删除的，而是以LogSegment为粒度删除的。也就是说，只有当一个LogSegment的最后一条消息的时间超过log.retention.ms阈值时，该LogSegment才会被删除。这两个参数都配置了值时，也是只要有一个先达到阈值，就会执行相应的删除策略

当我们使用KafkaProducer向kafka发送消息时非常简单，只要构造一个包含消息key、value、接收topic信息的ProducerRecord对象就可以通过KafkaProducer的send()向kafka发送消息了，而且是线程安全的。KafkaProducer支持通过三种消息发送方式

KafkaProducer客户端虽然使用简单，但是一条消息从客户端到topic partition的日志文件，中间需要经历许多的处理过程。KafkaProducer的内部结构如下所示：

从图中可以看出，消息的发送涉及两类线程，一类是调用KafkaProducer.send()方法的应用程序线程，因为KafkaProducer.send()是多线程安全的，所以这样的线程可以有多个；另一类是与kafka集群通信，实际将消息发送给kafka集群的Sender线程，当我们创建一个KafkaProducer实例时，会创建一个Sender线程，通过该KafkaProducer实例发送的所有消息最终通过该Sender线程发送出去。RecordAccumulator则是一个消息队列，是应用程序线程与Sender线程之间消息传递的桥梁。当我们调用KafkaProducer.send()方法时，消息并没有直接发送出去，只是写入了RecordAccumulator中相应的队列中，最终需要Sender线程在适当的时机将消息从RecordAccumulator队列取出来发送给kafka集群。

消息的发送过程如下：

在使用KafkaConsumer实例消费kafka消息时，有一个特性我们要特别注意，就是KafkaConsumer不是多线程安全的，KafkaConsumer方法都在调用KafkaConsumer的应用程序线程中运行（除了consumer向kafka集群发送的心跳，心跳在一个专门的单独线程中发送），所以我们调用KafkaConsumer的所有方法均需要保证在同一个线程中调用，除了KafkaConsumer.wakeup()方法，它设计用来通过其它线程向consumer线程发送信号，从而终止consumer执行。

跟producer一样，consumer要与kafka集群通信，消费kafka消息，首先需要获取消费的topic partition leader replica所在的broker地址等信息，这些信息可以通过向kafka集群任意broker发送Metadata请求消息获取。

我们知道，一个consumer group有多个consumer，一个topic有多个partition，而且topic的partition在同一时刻只能被consumer group内的一个consumer消费，那么consumer在消费partition消息前需要先确定消费topic的哪个partition。partition的分配通过group coordinator来实现。基本过程如下：

我们可以通过实现接口org.apache.kafka.clients.consumer.internals.PartitionAssignor自定义partition分配策略，但是kafka已经提供了三种分配策略可以直接使用。

partition分配完后，每个consumer知道了自己消费的topic partition，通过metadata请求可以获取相应partition的leader副本所在的broker信息，然后就可以向broker poll消息了。但是consumer从哪个offset开始poll消息？所以consumer在第一次向broker发送FetchRequest poll消息之前需要向Group Coordinator发送OffsetFetchRequest获取消费消息的起始位置。Group Coordinator会通过key {topic}-${partition}查询 __consumer_offsets topic中是否有offset的有效记录，如果存在，则将consumer所属consumer group最近已提交的offset返回给consumer。如果没有（可能是该partition是第一次分配给该consumer group消费，也可能是该partition长时间没有被该consumer group消费），则根据consumer配置参数auto.offset.reset值确定consumer消费的其实offset。如果auto.offset.reset值为latest，表示从partition的末尾开始消费，如果值为earliest，则从partition的起始位置开始消费。当然，consumer也可以随时通过KafkaConsumer.seek()方法人工设置消费的起始offset。

kafka broker在收到FetchRequest请求后，会使用请求中topic partition的offset查一个skiplist表（该表的节点key值是该partition每个LogSegment中第一条消息的offset值）确定消息所属的LogSegment，然后继续查LogSegment的稀疏索引表（存储在.index文件中），确定offset对应的消息在LogSegment文件中的位置。为了提升消息消费的效率，consumer通过参数fetch.min.bytes和max.partition.fetch.bytes告诉broker每次拉取的消息总的最小值和每个partition的最大值（consumer一次会拉取多个partition的消息）。当kafka中消息较少时，为了让broker及时将消息返回给consumer，consumer通过参数fetch.max.wait.ms告诉broker即使消息大小没有达到fetch.min.bytes值，在收到请求后最多等待fetch.max.wait.ms时间后，也将当前消息返回给consumer。fetch.min.bytes默认值为1MB，待fetch.max.wait.ms默认值为500ms。

为了提升消息的传输效率，kafka采用零拷贝技术让内核通过DMA把磁盘中的消息读出来直接发送到网络上。因为kafka写入消息时将消息写入内存中就返回了，如果consumer跟上了producer的写入速度，拉取消息时不需要读磁盘，直接从内存获取消息发送出去就可以了。

为了避免发生再平衡后，consumer重复拉取消息，consumer需要将已经消费完的消息的offset提交给group coordinator。这样发生再平衡后，consumer可以从上次已提交offset出继续拉取消息。

kafka提供了多种offset提交方式

partition offset提交和管理对kafka消息系统效率来说非常关键，它直接影响了再平衡后consumer是否会重复拉取消息以及重复拉取消息的数量。如果offset提交的比较频繁，会增加consumer和kafka broker的消息处理负载，降低消息处理效率；如果offset提交的间隔比较大，再平衡后重复拉取的消息就会比较多。还有比较重要的一点是，kafka只是简单的记录每次提交的offset值，把最后一次提交的offset值作为最新的已提交offset值，作为再平衡后消息的起始offset，而什么时候提交offset，每次提交的offset值具体是多少，kafka几乎不关心（这个offset对应的消息应该存储在kafka中，否则是无效的offset），所以应用程序可以先提交3000，然后提交2000，再平衡后从2000处开始消费，决定权完全在consumer这边。

kafka中的topic partition与consumer group中的consumer的消费关系其实是一种配对关系，当配对双方发生了变化时，kafka会进行再平衡，也就是重新确定这种配对关系，以提升系统效率、高可用性和伸缩性。当然，再平衡也会带来一些负面效果，比如在再平衡期间，consumer不能消费kafka消息，相当于这段时间内系统是不可用的。再平衡后，往往会出现消息的重复拉取和消费的现象。

触发再平衡的条件包括：

需要注意的是，kafka集群broker的增减或者topic partition leader重新选主这类集群状态的变化并不会触发在平衡

有两种情况与日常应用开发比较关系比较密切：

consumer在调用subscribe()方法时，支持传入一个ConsumerRebalanceListener监听器，ConsumerRebalanceListener提供了两个方法，onPartitionRevoked()方法在consumer停止消费之后，再平衡开始之前被执行。可以发现，这个地方是提交offset的好时机。onPartitonAssigned()方法则会在重新进行partition分配好了之后，但是新的consumer还未消费之前被执行。

我们在提到kafka时，首先想到的是它的吞吐量非常大，这也是很多人选择kafka作为消息传输组件的重要原因。

以下是保证kafka吞吐量大的一些设计考虑：

但是kafka是不是总是这么快？我们同时需要看到kafka为了追求快舍弃了一些特性：

所以，kafka在消息独立、允许少量消息丢失或重复、不关心消息顺序的场景下可以保证非常高的吞吐量，但是在需要考虑消息事务、严格保证消息顺序等场景下producer和consumer端需要进行复杂的考虑和处理，可能会比较大的降低kafka的吞吐量，例如对可靠性和保序要求比较高的控制类消息需要非常谨慎的权衡是否适合使用kafka。

我们通过producer向kafka集群发送消息，总是期望消息能被consumer成功消费到。最不能忍的是producer收到了kafka集群消息写入的正常响应，但是consumer仍然没有消费到消息。

kafka提供了一些机制来保证消息的可靠传递，但是有一些因素需要仔细权衡考虑，这些因素往往会影响kafka的吞吐量，需要在可靠性与吞吐量之间求得平衡：

kafka只保证partition消息顺序，不保证topic级别的顺序，而且保证的是partition写入顺序与读取顺序一致，不是业务端到端的保序。

如果对保序要求比较高，topic需要只设置一个partition。这时可以把参数max.in.flight.requests.per.connection设置为1，而retries设置为大于1的数。这样即使发生了可恢复型错误，仍然能保证消息顺序，但是如果发生不可恢复错误，应用层进行重试的话，就无法保序了。也可以采用同步发送的方式，但是这样也极大的降低了吞吐量。如果消息携带了表示顺序的字段，可以在接收端对消息进行重新排序以保证最终的有序。

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关于kafka原理和kafka原理及各种机制的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。