Kafka架构及基本原理简析_kafka架构和原理

Kafka简介

Kafka是一个由Scala和Java编写的企业级的消息发布和订阅系统，最早是由Linkedin公司开发，最终开源到Apache软件基金会的项目。Kafka是一个分布式的，支持分区的，多副本的和多订阅者的高吞吐量的消息系统，被广泛应用在应用解耦、异步处理、限流削峰和消息驱动等场景。本文将针对Kafka的架构和相关组件进行简单的介绍。在介绍Kafka的架构之前，我们先了解一下Kafk的核心概念。

Kafka核心概念

在详细介绍Kafka的架构和基本组件之前，需要先了解一下Kafka的一些核心概念。
Producer：消息的生产者，负责往Kafka集群中发送消息；
Consumer：消息的消费者，主动从Kafka集群中拉取消息。
Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，新建Consumer的时候需要指定对应的Consumer Group ID。
Broker：Kafka集群中的服务实例，也称之为节点，每个Kafka集群包含一个或者多个Broker（一个Broker就是一个服务器或节点）。
Message：通过Kafka集群进行传递的对象实体，存储需要传送的信息。
Topic：消息的类别，主要用于对消息进行逻辑上的区分，每条发送到Kafka集群的消息都需要有一个指定的Topic，消费者根据Topic对指定的消息进行消费。
Partition：消息的分区，Partition是一个物理上的概念，相当于一个文件夹，Kafka会为每个topic的每个分区创建一个文件夹，一个Topic的消息会存储在一个或者多个Partition中。
Segment：一个partition当中存在多个segment文件段（分段存储），每个Segment分为两部分，.log文件和 .index 文件，其中 .index 文件是索引文件，主要用于快速查询.log 文件当中数据的偏移量位置；
.log文件：存放Message的数据文件，在Kafka中把数据文件就叫做日志文件。一个分区下面默认有n多个.log文件（分段存储）。一个.log文件大默认1G，消息会不断追加在.log文件中，当.log文件的大小超过1G的时候，会自动新建一个新的.log文件。
.index文件：存放.log文件的索引数据，每个.index文件有一个对应同名的.log文件。

后面我们会对上面的一些核心概念进行更深入的介绍。在介绍完Kafka的核心概念之后，我们来看一下Kafka的对外提供的基本功能，组件及架构设计。

Kafka API

如上图所示，Kafka主要包含四个主要的API组件：
1. Producer API
应用程序通过Producer API向Kafka集群