在公司做数据推送时，开始接触kafka。由于那一套kafka数据推送的框架并不是笔者本人搭建的，因此只是停留在浅显的使用上。
学技术就是这样，不会、没见过、看不懂，官方英文文档就像婆娘的裹脚布又臭又长等等，这些困难都别怕。技术就像一个工具，先浅显的用，用的大致熟了，再去了解这个工具，等深入了解了，再去总结归纳这个工具，最后有能力者，改进这个工具。
本次关于kafka学习的笔记，将分为四个部分进行：
- kafka综述：简要归纳kafka是什么
- 本地运行：从github上把kafka项目拉下来，本地命令行运行
- Kafka Manager： github上开源的kafka管理工具，为kafka消息的发送接收提供可视化操作界面
- write demo：写自己的
producer和consumer，并简单地应用kafka
kafka是什么呢？
kafka是一个分布式、可分区的消息系统。之前看过一篇博客，比喻的很好。发消息的系统是生产者（producer），而接收消息的系统是消费者（consumer），如果把消息比喻为鸡蛋，那么生产者就是母鸡，而消费者可以理解为吃鸡蛋的人。母鸡下一个蛋，人就吃一个蛋，很和谐。如果人吃鸡蛋的时候噎住了（系统宕机了），那母鸡后面下的蛋就会丢失（数据丢失了），而如果母鸡下蛋速度超过人吃鸡蛋的速度，那人就会吃不消，消息就会堵塞，导致系统超时，鸡蛋又会丢失。这个时候就需要一个篮子，把鸡蛋周转一下。kafka就是这样一个篮子。
好吧，具体先根据我自己在做的业务来分析吧。“数据推送”是企业级应用比较常见一个功能，将数据从一个系统中推送到另一个系统中，可以用spring 的Integration来实现，而应用kafka是一个更好的解决方案。
我们把要推送数据的主键（id）、操作类型（update、delete等）、关键字（key：表示是哪个实体对应的数据）封装为一个model，把这个model当做消息发送给kafka，而消费者从kafka主动pull这个model，消费者拿到model后，解析它，并根据解析的model直接、主动从生产者那儿读取所要推送的数据。
这样做的好处显而易见，生产者那边推送会非常快，因为只需要推送一个model即可，用户就可以去做其他事情了。此外，要推送的数据也不会丢失，因为消息（model）被安全的保存在kafka中，如果消费者没有成功保存数据，那么再去读这个消息即可。这得益于kafka的优良设计。
kafka名词解释
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producer生产者，主动发消息的系统（下蛋的母鸡） -
consumer消费者，主动向kafka读消息的系统（吃蛋的人） -
topic主题，可以理解为向鸡蛋上贴一个标签，吃蛋的人不是每个鸡蛋都吃，它只吃某个topic的鸡蛋。
-broker可以理解为篮子 -
partition分区，kafka对于一个topic会有多个分区去保存消息。 -
offset偏移量，是一个整数，就像指针，这个偏移量是消费者去控制的，偏移量指着几，就去读分区上的对应数字的消息。一个分区、一个消费者对应一个offset。
分区可以处理更多的消息，不受单台服务器的限制；分区可以作为并行处理的单元
kafka 分布式（Distribution）
一个topic的分区被分布到集群中的多个服务器上。每个服务器处理它分到的分区。 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。 每个分区有一个leader，零或多个follower。Leader处理此分区的所有的读写请求，而follower被动的复制数据。如果leader宕机，其它的一个follower会被推举为新的leader。 一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。
生产者往某个Topic上发布消息。生产者也负责选择发布到Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择。也可以根据某种算法依照权重选择分区。开发者负责如何选择分区的算法。
通常来讲，消息模型可以分为两种， 队列和发布-订阅式。 队列的处理方式是 一组消费者从服务器读取消息，一条消息只有其中的一个消费者来处理。在发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型： 消费者组 （consumer group）。 消费者用一个消费者组名标记自己。 一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者。 假如所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型。 假如所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型。 更通用的， 我们可以创建一些消费者组作为逻辑上的订阅者。每个组包含数目不等的消费者， 一个组内多个消费者可以用来扩展性能和容错。正如下图所示：
通过并行topic的parition —— kafka提供了顺序保证和负载均衡。每个partition仅由同一个消费者组中的一个消费者消费到。并确保消费者是该partition的唯一消费者，并按顺序消费数据。每个topic有多个分区，则需要对多个消费者做负载均衡，但请注意，相同的消费者组中不能有比分区更多的消费者，否则多出的消费者一直处于空等待，不会收到消息。
也就是说，在一个消费者组中，消费者与分区是一对多的关系。
关于kafka更多的信息，请参见这里。
