为什么要有消息队列
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解耦：
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 -
冗余：
消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。 -
扩展性：
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。 -
灵活性 & 峰值处理能力：
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 -
可恢复性：
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 -
顺序保证：
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。（Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性） -
缓冲：
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。 -
异步通信：
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
Kafka结构
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kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息
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Kafka 通过给 Topic指定多个Partition, 而各个Partition分布在不同的节点上, 这样便能提供比较好的并发能力. 同时, 对于 Partition 还可以指定对应的 Replica 数, 这也极大地提高了数据存储的安全性, 防止出现数据丢失.
Kafka基础概念
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Broker 可以简单理解为一个 Kafka 节点，也可以理解为集群中包含的服务器, 多个 Broker 节点构成整个 Kafka 集群;
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Topic 条发布到 kafka 集群的消息属于的类别
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Partition 它是 Topic 在物理上的分组, 多个 Partition 会被分散地存储在不同的 Kafka 节点上; 单个 Partition 的消息是保证有序的, 但整个 Topic 的消息就不一定是有序的;
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Segment 包含消息内容的指定大小的文件, 由 index 文件和 log 文件组成; 一个 Partition 由多个 Segment 文件组成
- Offset Segment 文件中消息的索引值, 从 0 开始计数
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Replica (N) 消息的冗余备份, 表现为每个 Partition 都会有 N 个完全相同的冗余备份, 这些备份会被尽量分散存储在不同的机器上;
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Producer 通过 Broker 发布新的消息到某个 Topic 中;
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Consumer 通过 Broker 从某个 Topic 中获取消息;
Kafka设计深入
1.Topic & Partition
消息发送时都被发送到一个 topic，其本质就是一个目录，而 topic 由是由一些 Partition Logs(分区日志)组成, 其组织结构如下图所示：
我们可以看到，每个 Partition 中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到 Partition log 上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的 offset 值。
每一个 Partition 都是和一个目录对应的, 同时每一个目录里都包含了一个 index 文件和 log 文件
其中 log 文件存储实际的消息内容, 而和它同名的 index 文件存储消息的索引数据. log 的文件名存放的是上一个 log 文件中最后一个消息的 offset 值.
可以按照下面的方法找到指定 offset 对应的消息
- 首先定位到对应的 segment ; 这个直接根据文件名进行二分查找就可以找到对应的 segement 了;
- 再在 segment 的 index 文件中顺序查找到 offset 在 log 文件中的位置; index 文件会被映射到内存中.