例如电商平台，秒杀活动。
一般流程会分为：
通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；
流程改为：
3.1 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面
3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求，完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。
Kafka的数据是由消费者自己去拉去Kafka里面的数据
默认一个topic有一个分区（partition），自己可设置多个分区（分区分散存储在服务器不同节点上）
解决了一个海量数据如何存储的问题
例如：有2T的数据，一台服务器有1T，一个topic可以分多个区，分别存储在多台服务器上，解决海量数据存储问题
Kafka集群中，一个kafka服务器就是一个broker，Topic只是逻辑上的概念，partition在磁盘上就体现为一个目录。
Consumer Group：消费组，消费数据的时候，都必须指定一个group id，指定一个组的id
假定程序A和程序B指定的group id号一样，那么两个程序就属于同一个消费组
特殊：
不同消费组之间没有影响。消费组需自定义，消费者名称程序自动生成（独一无二）。
Controller：Kafka节点里面的一个主节点。借助zookeeper
kafka写数据：
顺序写，往磁盘上写数据时，就是追加数据，没有随机写的操作。
经验：
如果一个服务器磁盘达到一定的个数，磁盘也达到一定转数，往磁盘里面顺序写（追加写）数据的速度和写内存的速度差不多。
生产者生产消息，经过kafka服务先写到os cache 内存中，然后经过sync顺序写到磁盘上
消费者读取数据流程：
Kafka中一个主题，一般会设置分区；比如创建了一个topic_a，然后创建的时候指定了这个主题有三个分区。
其实在三台服务器上，会创建三个目录。
服务器1（kafka1）：
一个分区下面默认有n多个日志文件（分段存储），一个日志文件默认1G
服务器3（kafka3）：
Kafka里面每一条消息，都有自己的offset（相对偏移量），存在物理磁盘上面，在position
Position：物理位置（磁盘上面那个地方）
也就是说一条消息就有两个位置：
稀疏索引：
其中会采用二分查找
网络设计部分是kafka中设计最好的一个部分，这也是保证Kafka高并发、高性能的原因
对kafka进行调优，就得对kafka原理比较了解，尤其是网络设计部分
Reactor网络设计模式1：
在kafka里面分区是有副本的，注：0.8以前是没有副本机制的。创建主题时，可以指定分区，也可以指定副本个数。副本是有角色的：
leader partition：
生产者发送来一个消息，消息首先要写入到leader partition中
写完了以后，还要把消息写入到ISR列表里面的其它分区，写完后才算这个消息提交
follower partition：从leader partition同步数据。
Kafka — 高并发、高可用、高性能
写数据：
读数据：
电商平台，需要每天10亿请求都要发送到Kafka集群上面。二八反正，一般评估出来问题都不大。
10亿请求 -> 24 过来的，一般情况下，每天的12:00 到早上8:00 这段时间其实是没有多大的数据量的。80%的请求是用的另外16小时的处理的。16个小时处理 -> 8亿的请求。16 * 0.2 = 3个小时 处理了8亿请求的80%的数据
也就是说6亿的数据是靠3个小时处理完的。我们简单的算一下高峰期时候的qps
6亿/3小时 =5.5万/s qps=5.5万
10亿请求 * 50kb = 46T 每天需要存储46T的数据
一般情况下，我们都会设置两个副本 46T * 2 = 92T，Kafka里面的数据是有保留的时间周期，保留最近3天的数据。
92T * 3天 = 276T
我这儿说的是50kb不是说一条消息就是50kb不是（把日志合并了，多条日志合并在一起），通常情况下，一条消息就几b，也有可能就是几百字节。
1）首先分析一下是需要虚拟机还是物理机
像Kafka mysql hadoop这些集群搭建的时候，我们生产里面都是使用物理机。
2）高峰期需要处理的请求总的请求每秒5.5万个，其实一两台物理机绝对是可以抗住的。一般情况下，我们评估机器的时候，是按照高峰期的4倍的去评估。
如果是4倍的话，大概我们集群的能力要准备到 20万qps。这样子的集群才是比较安全的集群。大概就需要5台物理机。每台承受4万请求。
场景总结：
搞定10亿请求，高峰期5.5万的qps,276T的数据，需要5台物理机。
1）SSD固态硬盘，还是需要普通的机械硬盘
SSD硬盘性能比较好，指的是它随机读写的性能比较好。适合MySQL这样集群。
但是其实他的顺序写的性能跟SAS盘差不多。
kafka的理解：就是用的顺序写。所以我们就用普通的【机械硬盘】就可以了。
2）需要我们评估每台服务器需要多少块磁盘
5台服务器，一共需要276T ，大约每台服务器 需要存储60T的数据。我们公司里面服务器的配置用的是 11块硬盘，每个硬盘 7T。11 * 7T = 77T
77T * 5 台服务器 = 385T
场景总结：
11.4 内存评估 搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T
我们发现kafka读写数据的流程 都是基于os cache,换句话说假设咱们的os cashe无限大那么整个kafka是不是相当于就是基于内存去操作，如果是基于内存去操作，性能肯定很好。内存是有限的。
Kafka的设计，没有把很多数据结构都放在jvm里面。所以我们的这个jvm不需要太大的内存。根据经验，给个10G就可以了。
NameNode:jvm里面还放了元数据（几十G），JVM一定要给得很大。比如给个100G。
假设我们这个10请求的这个项目，一共会有100个topic。100 topic * 5 partition * 2 = 1000 partition
一个partition其实就是物理机上面的一个目录，这个目录下面会有很多个.log的文件。
我们如果要保证 1000个partition 的最新的.log 文件的数据 如果都在内存里面，这个时候性能就是最好。1000 * 1G = 1000G内存.
我们只需要把当前最新的这个log 保证里面的25%的最新的数据在内存里面。250M * 1000 = 0.25 G* 1000 =250G的内存。
250内存 / 5 = 50G内存50G+10G = 60G内存64G的内存，另外的4G，操作系统本生是不是也需要内存。其实Kafka的jvm也可以不用给到10G这么多。评估出来64G是可以的。当然如果能给到128G的内存的服务器，那就最好。
我刚刚评估的时候用的都是一个topic是5个partition，但是如果是数据量比较大的topic，可能会有10个partition。
总结：
11（SAS） * 7T ，需要64G的内存（128G更好）评估一下每台服务器需要多少cpu core(资源很有限)
我们评估需要多少个cpu ，依据就是看我们的服务里面有多少线程去跑。线程就是依托cpu 去运行的。如果我们的线程比较多，但是cpu core比较少，这样的话，我们的机器负载就会很高，性能不就不好。
评估一下，kafka的一台服务器 启动以后会有多少线程？
所以大概一个Kafka的服务启动起来以后，会有一百多个线程。
如果我们的线程是100多个，或者差不多200个，那么8 个 cpu core是搞不定的。
另外，关注Java知音公众号，回复“后端面试”，送你一份面试题宝典！
所以我们这儿建议：
结论：
2cpu * 8 =16 cpu core4cpu * 8 = 32 cpu core总结：
11（SAS） * 7T ，需要64G的内存（128G更好），需要16个cpu core（32个更好）评估我们需要什么样网卡？
一般要么是千兆的网卡（1G/s），还有的就是万兆的网卡（10G/s）
高峰期的时候 每秒会有5.5万的请求涌入，5.5/5 = 大约是每台服务器会有1万个请求涌入。我们之前说的，10000 * 50kb = 488M 也就是每条服务器，每秒要接受488M的数据。数据还要有副本，副本之间的同步，也是走的网络的请求。488 * 2 = 976m/s
说明一下：
就是告诉大家，以后要是公司里面有什么需求，进行资源的评估，服务器的评估，大家按照我的思路去评估。
一条消息的大小 50kb -> 1kb 500byte 1M
ip 主机名
主机的规划：kafka集群架构的时候：主从式的架构：
zookeeper集群
kafka集群
KafkaManager — 页面管理工具
场景一：topic数据量太大，要增加topic数
一开始创建主题的时候，数据量不大，给的分区数不多。
kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test6
kafka-topics.sh --alter --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --partitions 3 --topic test6broker id：
假设一个partition有三个副本：partition0：
a,b,c
ISR:{a,b,c}
如果一个follower分区 超过10秒 没有向leader partition去拉取数据，那么这个分区就从ISR列表里面移除。
场景二：核心topic增加副本因子
如果对核心业务数据需要增加副本因子
vim test.json脚本，将下面一行json脚本保存
{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“test6”,“partition”:0,“replicas”:[0,1,2]},{“topic”:“test6”,“partition”:1,“replicas”:[0,1,2]},{“topic”:“test6”,“partition”:2,“replicas”:[0,1,2]}]}
执行上面json脚本：
kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --reassignment-json-file test.json --execute
场景三：负载不均衡的topic，手动迁移
vi topics-to-move.json
{“topics”: [{“topic”: “test01”}, {“topic”: “test02”}], “version”: 1}
// 把你所有的topic都写在这里
kafka-reassgin-partitions.sh --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list “5,6” --generate
// 把你所有的包括新加入的broker机器都写在这里，就会说是把所有的partition均匀的分散在各个broker上，包括新进来的broker此时会生成一个迁移方案，可以保存到一个文件里去：expand-cluster-reassignment.json
kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute
kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify这种数据迁移操作一定要在晚上低峰的时候来做，因为他会在机器之间迁移数据，非常的占用带宽资源
场景四：如果某个broker leader partition过多
正常情况下，我们的leader partition在服务器之间是负载均衡。
现在各个业务方可以自行申请创建topic，分区数量都是自动分配和后续动态调整的，kafka本身会自动把leader partition均匀分散在各个机器上，这样可以保证每台机器的读写吞吐量都是均匀的。
但是也有例外，那就是如果某些broker宕机，会导致leader partition过于集中在其他少部分几台broker上，这会导致少数几台broker的读写请求压力过高，其他宕机的broker重启之后都是folloer partition，读写请求很低。
造成集群负载不均衡有一个参数，auto.leader.rebalance.enable，默认是true，每隔300秒（leader.imbalance.check.interval.seconds）检查leader负载是否平衡
如果一台broker上的不均衡的leader超过了10%，leader.imbalance.per.broker.percentage，就会对这个broker进行选举。
配置参数：
auto.leader.rebalance.enable 默认是trueleader.imbalance.per.broker.percentage: 每个broker允许的不平衡的leader的比率。如果每个broker超过了这个值，控制器会触发leader的平衡。这个值表示百分比。10%leader.imbalance.check.interval.seconds：默认值300秒如何提升吞吐量：参数一：buffer.memory：
设置发送消息的缓冲区，默认值是33554432，就是32MB
参数二：compression.type：
默认是none，不压缩，但是也可以使用lz4压缩，效率还是不错的，压缩之后可以减小数据量，提升吞吐量，但是会加大producer端的cpu开销
参数三：batch.size：
1、LeaderNotAvailableException：
这个就是如果某台机器挂了，此时leader副本不可用，会导致你写入失败，要等待其他follower副本切换为leader副本之后，才能继续写入，此时可以重试发送即可；如果说你平时重启kafka的broker进程，肯定会导致leader切换，一定会导致你写入报错，是LeaderNotAvailableException。
2、NotControllerException：
这个也是同理，如果说Controller所在Broker挂了，那么此时会有问题，需要等待Controller重新选举，此时也是一样就是重试即可。
3、NetworkException：网络异常 timeout
重试会带来一些问题：
消息重复
有的时候一些leader切换之类的问题，需要进行重试，设置retries即可，但是消息重试会导致,重复发送的问题，比如说网络抖动一下导致他以为没成功，就重试了，其实人家都成功了.
消息乱序消息重试是可能导致消息的乱序的，因为可能排在你后面的消息都发送出去了。所以可以使用" max.in.flight.requests.per.connection"参数设置为1，这样可以保证producer同一时间只能发送一条消息。
两次重试的间隔默认是100毫秒，用"retry.backoff.ms"来进行设置，基本上在开发过程中，靠重试机制基本就可以搞定95%的异常问题。
producer端
request.required.acks=0；
request.required.acks=1；
request.required.acks=-1；
kafka服务端：
min.insync.replicas：1
如果我们不设置的话，默认这个值是1，一个leader partition会维护一个ISR列表，这个值就是限制ISR列表里面，至少得有几个副本，比如这个值是2，那么当ISR列表里面只有一个副本的时候。往这个分区插入数据的时候会报错。
设计一个不丢数据的方案：
还有可能就是发送有异常：[对异常进行处理]
分区：
我们的消息就会被轮训的发送到不同的分区。
kafka自带的分区器，会根据key计算出来一个hash值，这个hash值会对应某一个分区。
如果key相同的，那么hash值必然相同，key相同的值，必然是会被发送到同一个分区。
但是有些比较特殊的时候，我们就需要自定义分区
public class HotDataPartitioner implements Partitioner {
private Random random;
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
random = new Random();
}
@Override
public int partition(String topic, Object keyObj, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
String key = (String)keyObj;
List partitionInfoList = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
//获取到分区的个数 0,1，2
int partitionCount = partitionInfoList.size();
//最后一个分区
int hotDataPartition = partitionCount - 1;
return !key.contains(“hot_data”) ? random.nextInt(partitionCount - 1) : hotDataPartition;
}
}如何使用：
配置上这个类即可：props.put(”partitioner.class”, “com.zhss.HotDataPartitioner”);
需求分析：
电商背景 -》 二手的电商平台
【欢乐送】的项目，用户购买了东西以后会有【星星】，用星星去换物品。一块钱一个星星。
订单系统（消息的生产），发送一条消息（支付订单，取消订单） -> Kafka <- 会员系统，从kafak里面去消费数据，找到对应用户消费的金额，然后给该用户更新星星的数量。
分析一下：
发送消息的时候，可以指定key，也可以不指定key。
1)如果不指定key
2)如果指定key,key -> hash（数字） -> 对应分区号 -> 发送到对应的分区里面。
这个项目需要指定key，把用户的id指定为key.
groupid相同就属于同一个消费组
1）每个consumer都要属于一个consumer.group，就是一个消费组，topic的一个分区只会分配给一个消费组下的一个consumer来处理，每个consumer可能会分配多个分区，也有可能某个consumer没有分配到任何分区。
2）如果想要实现一个广播的效果，那只需要使用不同的group id去消费就可以。
topicA:
groupA：
groupB:
3）如果consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他
每个consumer内存里数据结构保存对每个topic的每个分区的消费offset，定期会提交offset，老版本是写入zk，但是那样高并发请求zk是不合理的架构设计，zk是做分布式系统的协调的，轻量级的元数据存储，不能负责高并发读写，作为数据存储。
现在新的版本提交offset发送给kafka内部topic：__consumer_offsets，提交过去的时候， key是group.id+topic+分区号，value就是当前offset的值，每隔一段时间，kafka内部会对这个topic进行compact(合并)，也就是每个group.id+topic+分区号就保留最新数据。
__consumer_offsets可能会接收高并发的请求，所以默认分区50个(leader partitiron -> 50 kafka)，这样如果你的kafka部署了一个大的集群，比如有50台机器，就可以用50台机器来抗offset提交的请求压力。
web页面管理的一个管理软件(kafka Manager)
JMX_PORT=9988另一个软件：主要监控的consumer的偏移量。
就是一个jar包java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.3.0-SNAPSHOT.jar
com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb
写了一段程序 ,消费kafka里面的数据（consumer，处理数据 -> 业务代码） -> Kafka 如何去判断你的这段代码真的是实时的去消费的呢？
推荐：[310期面试题]
延迟几亿条数据 -> 阈值（20万条的时候 发送一个告警。）
heartbeat.interval.ms：
session.timeout.ms：
max.poll.interval.ms：
fetch.max.bytes：
获取一条消息最大的字节数，一般建议设置大一些，默认是1M 其实我们在之前多个地方都见到过这个类似的参数，意思就是说一条信息最大能多大？
max.poll.records:
一次poll返回消息的最大条数，默认是500条
connection.max.idle.ms：
consumer跟broker的socket连接如果空闲超过了一定的时间，此时就会自动回收连接，但是下次消费就要重新建立socket连接，这个建议设置为-1，不要去回收
enable.auto.commit:
开启自动提交偏移量
auto.commit.interval.ms:
每隔多久提交一次偏移量，默认值5000毫秒
auto.offset.reset：
引入案例：二手电商平台（欢乐送），根据用户消费的金额，对用户星星进行累计。
面试题：消费者是如何实现rebalance的？— 根据coordinator实现
每个consumer group都会选择一个broker作为自己的coordinator，他是负责监控这个消费组里的各个消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启rebalance的
首先对groupId进行hash（数字），接着对__consumer_offsets的分区数量取模，默认是50，_consumer_offsets的分区数可以通过offsets.topic.num.partitions来设置，找到分区以后，这个分区所在的broker机器就是coordinator机器。
比如说：groupId，“myconsumer_group” -> hash值（数字）-> 对50取模 -> 8__consumer_offsets 这个主题的8号分区在哪台broker上面，那一台就是coordinator 就知道这个consumer group下的所有的消费者提交offset的时候是往哪个分区去提交offset，
运行流程
leader broker开始进行socket连接以及消费消息
consumer group靠coordinator实现了Rebalance
这里有三种rebalance的策略：range、round-robin、sticky
比如我们消费的一个主题有12个分区：
p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11
假设我们的消费者组里面有三个消费者
range策略
round-robin策略
但是前面的这两个方案有个问题：12 -> 2 每个消费者会消费6个分区
假设consuemr1挂了:p0-5分配给consumer2,p6-11分配给consumer3，这样的话，原本在consumer2上的的p6,p7分区就被分配到了 consumer3上。
sticky策略
最新的一个sticky策略，就是说尽可能保证在rebalance的时候，让原本属于这个consumer的分区还是属于他们，然后把多余的分区再均匀分配过去，这样尽可能维持原来的分区分配的策略
假设consumer3挂了
LEO：是跟offset偏移量有关系。
LEO：
在kafka里面，无论leader partition还是follower partition统一都称作副本（replica）。
每次partition接收到一条消息，都会更新自己的LEO，也就是log end offset，LEO其实就是最新的offset + 1
HW：高水位
LEO有一个很重要的功能就是更新HW，如果follower和leader的LEO同步了，此时HW就可以更新
HW之前的数据对消费者是可见，消息属于commit状态。HW之后的消息消费者消费不到。
1: 竞争controller的
/controller/id2：controller服务监听的目录：
/broker/ids/ 用来感知 broker上下线/broker/topics/ 创建主题，我们当时创建主题命令，提供的参数，ZK地址。/admin/reassign_partitions 分区重分配kafka的延迟调度机制（扩展知识）
我们先看一下kafka里面哪些地方需要有任务要进行延迟调度。
第一类延时的任务：
比如说producer的acks=-1，必须等待leader和follower都写完才能返回响应。
有一个超时时间，默认是30秒（request.timeout.ms）。
所以需要在写入一条数据到leader磁盘之后，就必须有一个延时任务，到期时间是30秒延时任务 放到DelayedOperationPurgatory（延时管理器）中。
假如在30秒之前如果所有follower都写入副本到本地磁盘了，那么这个任务就会被自动触发苏醒，就可以返回响应结果给客户端了，否则的话，这个延时任务自己指定了最多是30秒到期，如果到了超时时间都没等到，就直接超时返回异常。
第二类延时的任务：
follower往leader拉取消息的时候，如果发现是空的，此时会创建一个延时拉取任务
延时时间到了之后（比如到了100ms），就给follower返回一个空的数据，然后follower再次发送请求读取消息，但是如果延时的过程中(还没到100ms)，leader写入了消息，这个任务就会自动苏醒，自动执行拉取任务。
海量的延时任务，需要去调度。
1.什么会有要设计时间轮？
Kafka内部有很多延时任务，没有基于JDK Timer来实现，那个插入和删除任务的时间复杂度是O(nlogn)，而是基于了自己写的时间轮来实现的，时间复杂度是O(1)，依靠时间轮机制，延时任务插入和删除，O(1)
2.时间轮是什么？
其实时间轮说白其实就是一个数组。
3.多层级的时间轮
比如：要插入一个110毫秒以后运行的任务。
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文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/EXhhuz96ahs-MYlsprCSTA
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