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1.1． Kafka中topic的Partition

   在Kafka檔案儲存中，同一個topic下有多個不同partition，每個partition為一個目錄，partiton命名規則為topic名稱+有序序號，第一個partiton序號從0開始，序號最大值為partitions數量減1。
   每個partion(目錄)相當於一個巨型檔案被平均分配到多個大小相等segment(段)資料檔案中。但每個段segment file訊息數量不一定相等，這種特性方便old segment file快速被刪除。預設保留7天的資料。

只有一種情況下才能保證全域性有序？就是隻有一個partition。

其它：

2.Kafka為什麼這麼快

2.1． 首先簡單介紹一下Kafka的架構和涉及到的名詞：

1. Topic：用於劃分Message的邏輯概念，一個Topic可以分佈在多個Broker上。
2. Partition：是Kafka中橫向擴充套件和一切並行化的基礎，每個Topic都至少被切分為1個Partition。
3. Offset：訊息在Partition中的編號，編號順序不跨Partition。
4. Consumer：用於從Broker中取出/消費Message。
5. Producer：用於往Broker中傳送/生產Message。
6. Replication：Kafka支援以Partition為單位對Message進行冗餘備份，每個Partition都可以配置至少1個Replication(當僅1個Replication時即僅該Partition本身)。
7. Leader：每個Replication集合中的Partition都會選出一個唯一的Leader，所有的讀寫請求都由Leader處理。其他Replicas從Leader處把資料更新同步到本地，過程類似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。
8. Broker：Kafka中使用Broker來接受Producer和Consumer的請求，並把Message持久化到本地磁碟。每個Cluster當中會選舉出一個Broker來擔任Controller，負責處理Partition的Leader選舉，協調Partition遷移等工作。
9. ISR(In-Sync Replica)：是Replicas的一個子集，表示目前Alive且與Leader能夠“Catch-up”的Replicas集合。由於讀寫都是首先落到Leader上，所以一般來說通過同步機制從Leader上拉取資料的Replica都會和Leader有一些延遲(包括了延遲時間和延遲條數兩個維度)，任意一個超過閾值都會把該Replica踢出ISR。每個Partition都有它自己獨立的ISR。
   以上幾乎是我們在使用Kafka的過程中可能遇到的所有名詞，同時也無一不是最核心的概念或元件，感覺到從設計本身來說，Kafka還是足夠簡潔的。這次本文圍繞Kafka優異的吞吐效能，逐個介紹一下其設計與實現當中所使用的各項“黑科技”。
   Broker
   不同於Redis和MemcacheQ等記憶體訊息佇列，Kafka的設計是把所有的Message都要寫入速度低容量大的硬碟，以此來換取更強的儲存能力。實際上，Kafka使用硬碟並沒有帶來過多的效能損失，“規規矩矩”的抄了一條“近道”。
   首先，說“規規矩矩”是因為Kafka在磁碟上只做Sequence I/O，由於訊息系統讀寫的特殊性，這並不存在什麼問題。關於磁碟I/O的效能，引用一組Kafka官方給出的測試資料(Raid-5，7200rpm)：
   Sequence I/O: 600MB/s
   Random I/O: 100KB/s
   所以通過只做Sequence I/O的限制，規避了磁碟訪問速度低下對效能可能造成的影響。
   接下來我們再聊一聊Kafka是如何“抄近道的”。
   首先，Kafka重度依賴底層作業系統提供的PageCache功能。當上層有寫操作時，作業系統只是將資料寫入PageCache，同時標記Page屬性為Dirty。當讀操作發生時，先從PageCache中查詢，如果發生缺頁才進行磁碟排程，最終返回需要的資料。實際上PageCache是把儘可能多的空閒記憶體都當做了磁碟快取來使用。同時如果有其他程序申請記憶體，回收PageCache的代價又很小，所以現代的OS都支援PageCache。
   使用PageCache功能同時可以避免在JVM內部快取資料，JVM為我們提供了強大的GC能力，同時也引入了一些問題不適用與Kafka的設計。
   ·         如果在Heap內管理快取，JVM的GC執行緒會頻繁掃描Heap空間，帶來不必要的開銷。如果Heap過大，執行一次Full GC對系統的可用性來說將是極大的挑戰。
   ·         所有在在JVM內的物件都不免帶有一個Object Overhead(千萬不可小視)，記憶體的有效空間利用率會因此降低。
   ·         所有的In-Process Cache在OS中都有一份同樣的PageCache。所以通過將快取只放在PageCache，可以至少讓可用快取空間翻倍。
   ·         如果Kafka重啟，所有的In-Process Cache都會失效，而OS管理的PageCache依然可以繼續使用。
   PageCache還只是第一步，Kafka為了進一步的優化效能還採用了Sendfile技術。在解釋Sendfile之前，首先介紹一下傳統的網路I/O操作流程，大體上分為以下4步。
10. OS 從硬碟把資料讀到核心區的PageCache。
11. 使用者程序把資料從核心區Copy到使用者區。
12. 然後使用者程序再把資料寫入到Socket，資料流入核心區的Socket Buffer上。
13. OS 再把資料從Buffer中Copy到網絡卡的Buffer上，這樣完成一次傳送。
     
    整個過程共經歷兩次Context Switch，四次System Call。同一份資料在核心Buffer與使用者Buffer之間重複拷貝，效率低下。其中2、3兩步沒有必要，完全可以直接在核心區完成資料拷貝。這也正是Sendfile所解決的問題，經過Sendfile優化後，整個I/O過程就變成了下面這個樣子。
     
    通過以上的介紹不難看出，Kafka的設計初衷是盡一切努力在記憶體中完成資料交換，無論是對外作為一整個訊息系統，或是內部同底層作業系統的互動。如果Producer和Consumer之間生產和
    費進度上配合得當，完全可以實現資料交換零I/O。

3.Consumer的負載均衡

當一個group中,有consumer加入或者離開時,會觸發partitions均衡.均衡的最終目的,是提升topic的併發消費能力，步驟如下：
1、  假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2、  加入group中,有如下consumer: C1,C2
3、  首先根據partition索引號對partitions排序: P0,P1,P2,P3
4、  根據consumer.id排序: C0,C1
5、  計算倍數: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
6、  然後依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

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