1.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。
2.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。
3.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。
4.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。
5.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。
6.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）
7.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。
8.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。

1.producer：
　　消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。
2.broker：
　　kafka 集群中包含的服务器。
3.topic：
　　每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。
4.partition：
　　partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。
5.consumer：
　　从 kafka 集群中消费消息的终端或服务。
6.Consumer group：
　　high-level consumer API 中，每个 consumer 都属于一个 consumer group，每条消息只能被 consumer group 中的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer group 消费。
7.replica：
　　partition 的副本，保障 partition 的高可用。
8.leader：
　　replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
9.follower：
　　replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。
10.controller：
　　kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及 各种 failover。
12.zookeeper：
　　kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。

1. 指定了 patition，则直接使用；
2. 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition
3. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

//创建消息实例
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value) {
     if (topic == null)
          throw new IllegalArgumentException("Topic cannot be null");
     if (timestamp != null && timestamp < 0)
          throw new IllegalArgumentException("Invalid timestamp " + timestamp);
     this.topic = topic;
     this.partition = partition;
     this.key = key;
     this.value = http://www.mamicode.com/value;"Invalid partition given with record: %d is not in the range [0...%d].", partition, lastPartition));
          }
          return partition;
     }
     return this.partitioner.partition(record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);
}

// 使用 key 选取 patition
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
     List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
     int numPartitions = partitions.size();
     if (keyBytes == null) {
          int nextValue = http://www.mamicode.com/counter.getAndIncrement();>

1. producer 先从 zookeeper 的 "/brokers/.../state" 节点找到该 partition 的 leader
2. producer 将消息发送给该 leader
3. leader 将消息写入本地 log
4. followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 leader 发送 ACK
5. leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK

1. At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
2. At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输
3. Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次

1. 基于时间：log.retention.hours=168
2. 基于大小：log.retention.bytes=1073741824

1. controller 在 ZooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被创建，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。
2. controller从 /brokers/ids 读取当前所有可用的 broker 列表，对于 set_p 中的每一个 partition：
	2.1 从分配给该 partition 的所有 replica（称为AR）中任选一个可用的 broker 作为新的 leader，并将AR设置为新的 ISR
	2.2 将新的 leader 和 ISR 写入 /brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state
3. controller 通过 RPC 向相关的 broker 发送 LeaderAndISRRequest。

1. controller 在 zooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被删除，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。
2. 若 delete.topic.enable=false，结束；否则 controller 注册在 /admin/delete_topics 上的 watch 被 fire，controller 通过回调向对应的 broker 发送 StopReplicaRequest。

1. 将所有 broker（假设共 n 个 broker）和待分配的 partition 排序
2. 将第 i 个 partition 分配到第（i mod n）个 broker 上
3. 将第 i 个 partition 的第 j 个 replica 分配到第（(i + j) mode n）个 broker上

1. 等待 ISR 中的任一个 replica 活过来，并选它作为 leader。可保障数据不丢失，但时间可能相对较长。
2. 选择第一个活过来的 replica（不一定是 ISR 成员）作为 leader。无法保障数据不丢失，但相对不可用时间较短。

1. controller 在 zookeeper 的 /brokers/ids/[brokerId] 节点注册 Watcher，当 broker 宕机时 zookeeper 会 fire watch
2. controller 从 /brokers/ids 节点读取可用broker
3. controller决定set_p，该集合包含宕机 broker 上的所有 partition
4. 对 set_p 中的每一个 partition
    4.1 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state 节点读取 ISR
    4.2 决定新 leader（如4.3节所描述）
    4.3 将新 leader、ISR、controller_epoch 和 leader_epoch 等信息写入 state 节点
5. 通过 RPC 向相关 broker 发送 leaderAndISRRequest 命令

1. 读取并增加 Controller Epoch。
2. 在 reassignedPartitions Patch(/admin/reassign_partitions) 上注册 watcher。
3. 在 preferredReplicaElection Path(/admin/preferred_replica_election) 上注册 watcher。
4. 通过 partitionStateMachine 在 broker Topics Patch(/brokers/topics) 上注册 watcher。
5. 若 delete.topic.enable=true（默认值是 false），则 partitionStateMachine 在 Delete Topic Patch(/admin/delete_topics) 上注册 watcher。
6. 通过 replicaStateMachine在 Broker Ids Patch(/brokers/ids)上注册Watch。
7. 初始化 ControllerContext 对象，设置当前所有 topic，“活”着的 broker 列表，所有 partition 的 leader 及 ISR等。
8. 启动 replicaStateMachine 和 partitionStateMachine。
9. 将 brokerState 状态设置为 RunningAsController。
10. 将每个 partition 的 Leadership 信息发送给所有“活”着的 broker。
11. 若 auto.leader.rebalance.enable=true（默认值是true），则启动 partition-rebalance 线程。
12. 若 delete.topic.enable=true 且Delete Topic Patch(/admin/delete_topics)中有值，则删除相应的Topic。

1. The high-level Consumer API
2. The SimpleConsumer API

1. 如果消费线程大于 patition 数量，则有些线程将收不到消息
2. 如果 patition 数量大于线程数，则有些线程多收到多个 patition 的消息
3. 如果一个线程消费多个 patition，则无法保证你收到的消息的顺序，而一个 patition 内的消息是有序的

1. 多次读取一个消息
2. 只消费一个 patition 中的部分消息
3. 使用事务来保证一个消息仅被消费一次

1. 必须在应用程序中跟踪 offset，从而确定下一条应该消费哪条消息
2. 应用程序需要通过程序获知每个 Partition 的 leader 是谁
3. 需要处理 leader 的变更

1. 查找到一个“活着”的 broker，并且找出每个 partition 的 leader
2. 找出每个 partition 的 follower
3. 定义好请求，该请求应该能描述应用程序需要哪些数据
4. fetch 数据
5. 识别 leader 的变化，并对之作出必要的响应

1.读完消息先 commit 再处理消息。
    这种模式下，如果 consumer 在 commit 后还没来得及处理消息就 crash 了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于 At most once
2.读完消息先处理再 commit。
    这种模式下，如果在处理完消息之后 commit 之前 consumer crash 了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未 commit 的消息，实际上该消息已经被处理过了。这就对应于 At least once。
3.如果一定要做到 Exactly once，就需要协调 offset 和实际操作的输出。
    精典的做法是引入两阶段提交。如果能让 offset 和操作输入存在同一个地方，会更简洁和通用。这种方式可能更好，因为许多输出系统可能不支持两阶段提交。比如，consumer 拿到数据后可能把数据放到 HDFS，如果把最新的 offset 和数据本身一起写到 HDFS，那就可以保证数据的输出和 offset 的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现 Exactly once。（目前就 high-level API而言，offset 是存于Zookeeper 中的，无法存于HDFS，而SimpleConsuemr API的 offset 是由自己去维护的，可以将之存于 HDFS 中）

1. 将目标 topic 下的所有 partirtion 排序，存于PT
2. 对某 consumer group 下所有 consumer 排序，存于 CG，第 i 个consumer 记为 Ci
3. N=size(PT)/size(CG)，向上取整
4. 解除 Ci 对原来分配的 partition 的消费权（i从0开始）
5. 将第i*N到（i+1）*N-1个 partition 分配给 Ci

1.Herd effect
　　任何 broker 或者 consumer 的增减都会触发所有的 consumer 的 rebalance
2.Split Brain
　　每个 consumer 分别单独通过 zookeeper 判断哪些 broker 和 consumer 宕机了，那么不同 consumer 在同一时刻从 zookeeper 看到的 view 就可能不一样，这是由 zookeeper 的特性决定的，这就会造成不正确的 reblance 尝试。
3. 调整结果不可控
　　所有的 consumer 都并不知道其它 consumer 的 rebalance 是否成功，这可能会导致 kafka 工作在一个不正确的状态。

# The address the socket server listens on. It will get the value returned from 
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
#   FORMAT:
#     listeners = security_protocol://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
listeners=PLAINTEXT://:9092

　# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set, 
　# it uses the value for "listeners" if configured. Otherwise, it will use the value
　# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
　#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092

1. listeners=PLAINTEXT://121.10.26.XXX:9092
2. advertised.listeners=PLAINTEXT://121.10.26.XXX:9092