本文目录
太平洋中间是什么
太平洋中间就是个“”平字“”，只有平常人怀平常心做平常事，才能太平无事，才能有宽阔的心装下太平洋
女字中间加一点是什么字来的
很多人把这叫 bi 是大家造的一个字.事实上是没有这个字的.真正是 这个字不给打.你自己可以打一下试试.是 尸 旁里包个 穴.
架构师之路-如何建立高可用消息中间件kafka
1 概述
Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：
它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；
它同时为发布和订阅提供高吞吐量；
它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL以及实时应用程序。
Kafka凭借着自身的优势，越来越受到互联网企业的青睐，唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一。Kafka作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。如何确保消息的精确传输？如何确保消息的准确存储？如何确保消息的正确消费？这些都是需要考虑的问题。本文首先从Kafka的架构着手，先了解下Kafka的基本原理，然后通过对kakfa的存储机制、复制原理、同步原理、可靠性和持久性保证等等一步步对其可靠性进行分析，最后通过benchmark来增强对Kafka高可靠性的认知。
2 Kafka体系架构
如上图所示，一个典型的Kafka体系架构包括若干Producer（可以是服务器日志，业务数据，页面前端产生的page view等等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer (Group)，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。Producer使用push(推)模式将消息发布到broker，Consumer使用pull(拉)模式从broker订阅并消费消息。
名词解释：
2.1 Topic & Partition
一个topic可以认为一个一类消息，每个topic将被分成多个partition，每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset(偏移量)，offset为一个long型的数字，它唯一标记一条消息。每条消息都被append到partition中，是顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
每一条消息被发送到broker中，会根据partition规则选择被存储到哪一个partition。如果partition规则设置的合理，所有消息可以均匀分布到不同的partition里，这样就实现了水平扩展。（如果一个topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个topic的性能瓶颈，而partition解决了这个问题）。在创建topic时可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中指定这个partition的数量（如下所示），当然可以在topic创建之后去修改partition的数量。
在发送一条消息时，可以指定这个消息的key，producer根据这个key和partition机制来判断这个消息发送到哪个partition。partition机制可以通过指定producer的partition.class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。
有关Topic与Partition的更多细节，可以参考下面的“Kafka文件存储机制”这一节。
3 高可靠性存储分析
Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本（replication）策略。通过调节其副本相关参数，可以使得Kafka在性能和可靠性之间运转的游刃有余。Kafka从0.8.x版本开始提供partition级别的复制,replication的数量可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置（default.replication.refactor）。
这里先从Kafka文件存储机制入手，从最底层了解Kafka的存储细节，进而对其的存储有个微观的认知。之后通过Kafka复制原理和同步方式来阐述宏观层面的概念。最后从ISR，HW，leader选举以及数据可靠性和持久性保证等等各个维度来丰富对Kafka相关知识点的认知。
3.1 Kafka文件存储机制
Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者通过topic向Kafka broker发送消息，消费者通过topic读取数据。然而topic在物理层面又能以partition为分组，一个topic可以分成若干个partition，那么topic以及partition又是怎么存储的呢？partition还可以细分为segment，一个partition物理上由多个segment组成，那么这些segment又是什么呢？下面我们来一一揭晓。
为了便于说明问题，假设这里只有一个Kafka集群，且这个集群只有一个Kafka broker，即只有一台物理机。在这个Kafka broker中配置（$KAFKA_HOME/config/server.properties中）log.dirs=/tmp/kafka-logs，以此来设置Kafka消息文件存储目录，与此同时创建一个topic：topic_vms_test，partition的数量为4（$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --partitions 4 --topic topic_vms_test --replication-factor 4）。那么我们此时可以在/tmp/kafka-logs目录中可以看到生成了4个目录：
在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同的partition，每个partiton为一个目录，partition的名称规则为：topic名称+有序序号，第一个序号从0开始计，最大的序号为partition数量减1，partition是实际物理上的概念，而topic是逻辑上的概念。
上面提到partition还可以细分为segment，这个segment又是什么？如果就以partition为最小存储单位，我们可以想象当Kafka producer不断发送消息，必然会引起partition文件的无限扩张，这样对于消息文件的维护以及已经被消费的消息的清理带来严重的影响，所以这里以segment为单位又将partition细分。每个partition(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等的segment(段)数据文件中（每个segment 文件中消息数量不一定相等）这种特性也方便old segment的删除，即方便已被消费的消息的清理，提高磁盘的利用率。每个partition只需要支持顺序读写就行，segment的文件生命周期由服务端配置参数（log.segment.bytes，log.roll.{ms,hours}等若干参数）决定。
segment文件由两部分组成，分别为“.index”文件和“.log”文件，分别表示为segment索引文件和数据文件。这两个文件的命令规则为：partition全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值，数值大小为64位，20位
