Spark定制班第33课：Kafka内核再解密

本期内容：
1. Kafka：最快的消息系统
2. Kafka内核内幕

Kafka第一设计原则是消息的传送速度。3台普通的server可以达到百万条消息/秒。Kafka的消息存储能力是无限的。使用了的数据是保存在consumer上。分布式的实时消息来源。由于是在前面取出数据，在后面追加数据，无需加锁，磁盘顺序查询，寻道时间很快，比随机查询快很多，据说快一万倍。 可以有任意规模的producer、broker、comsumer，可以动态增减broker。因为broker是由Zookeeper管理。
总结一下Kafka的特点：
1. 速度：舍弃功能，追求速度。
2. 最强的吞吐量：分布式。
3. 消息的持久化：
4. 被使用的数据是被consumner记录的。
5. 天然的分布式。

接下来五年，一定是Spark+Kafka演绎传奇的五年。应该聚焦于在线的交互式的个性化的大数据系统。

Kafka最小通讯单位是消息，它可以使一个图片、一个事情、或一行文本，你自己定义。
以消息方式交给broker集群。

Kafka消费中有consumer group的概念，应该会定义不同的group。不同的group会达到同时消费。
各极端的例子：划分多个group，每个consumer放到不同的group中，则每个consumer会消费同样的数据。类似于广播机制。
如果，只有一个group，所有consumer在一个group中，则数据只会被某个consumer消费一次。这是队列模式。
zookeeper管理consumer的数据结构，可以协调数据的传输。每个group可能有很多进程，它的consumer在很多机器上，但逻辑上还是一个整体单位，数据只在其中消费一次。

sendfile机制。线性写数据速度可以：> 1GB/s，
传统的持久化是放入缓存，然后刷新写入磁盘。Kafka的所有数据会立即写入文件系统的持久化日志中，即数据是先放入OS内核的页面的缓存中，再刷新写入磁盘。

十分之一的硬件投入，产出了十倍的消息吞吐能力。所有的实时数据应该放入Kafka中。