一、简介

1.1 概述

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统。它可以作为消息系统和日志收集系统使用。Kafka在设计时主要考虑了以下目标：

• 提供消息持久化能力，以时间复杂度为O(1)，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
• 高吞吐率，即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
• 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
• 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
• 支持在线水平扩展。

Kafka采用发布-订阅模式，消息被持久化到一个topic中。一个topic可以有一个或多个订阅者，订阅者可以消费该topic中所有的数据，同一条数据可以被多个订阅者消费，数据被消费后不会立马删除。

Kafka的优点包括解耦、冗余、扩展性、灵活性、峰值处理能力、可恢复性、顺序保证、缓冲和异步通信。常见的MQ对比包括RabbitMQ、Redis和ZeroMQ。

主要应用场景

• 日志收集系统
• 消息系统。

1.2 消息系统介绍

一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用，应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。分布式消息传递基于可靠的消息队列，在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。

有两种主要的消息传递模式：点对点传递模式、发布-订阅模式。大部分的消息系统选用发布-订阅模式。Kafka就是一种发布-订阅模式。

• 点对点消息传递

  在点对点消息系统中，消息持久化到一个队列中。此时，将有一个或多个消费者消费队列中的数据。但是一条消息只能被消费一次。当一个消费者消费了队列中的某条数据之后，该条数据则从消息队列中删除。该模式即使有多个消费者同时消费数据，也能保证数据处理的顺序。这种架构描述示意图如下：

  

  生产者发送一条消息到queue，只有一个消费者能收到。

• 发布-订阅消息传递

  在发布-订阅消息系统中，消息被持久化到一个topic中。与点对点消息系统不同的是，消费者可以订阅一个或多个topic，消费者可以消费该topic中所有的数据，同一条数据可以被多个消费者消费，数据被消费后不会立马删除。在发布-订阅消息系统中，消息的生产者称为发布者，消费者称为订阅者。该模式的示例图如下：

  

  发布者发送到topic的消息，只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。

1.3 Kafka中的术语解释

在深入理解Kafka之前，先介绍一下Kafka中的术语。下图展示了Kafka的相关术语以及之间的关系：

上图中一个topic配置了3个partition。Partition1有两个offset：0和1。Partition2有4个offset。Partition3有1个offset。副本的id和副本所在的机器的id恰好相同。

如果一个topic的副本数为3，那么Kafka将在集群中为每个partition创建3个相同的副本。集群中的每个broker存储一个或多个partition。多个producer和consumer可同时生产和消费数据。

1、Broker代理

消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。

broker存储topic的数据。如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。

如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。

如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。

2、Topic主题

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）类似于数据库的表名

3、Partition分区

topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。

topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。

4、Producer生产者

生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。

5、Consumer消费者

消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。

6、Consumer Group消费者组

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个Consumer Group。topic的消息会复制-给consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个Consumer Group。用Consumer Group还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。

7、Leader主副本

每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写partition。

8、Follower从副本

Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从“in sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个Follower。

9、Offset偏移量

每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.

10、Segment

partition物理上由多个segment组成

1.4 Kafka的优点

Kafka是一种高性能、高吞吐量的分布式消息队列系统，具有以下优点：

• 高吞吐量：Kafka能够支持每秒数百万条消息的处理能力，具有很高的吞吐量，适合处理大量数据。
• 可靠性：Kafka具有高度的可靠性，能够保证消息不会丢失或重复，支持数据备份和副本。
• 可扩展性：Kafka能够轻松地扩展到集群规模，便于应对不断增长的数据量和流量。
• 灵活性：Kafka支持多种数据格式和协议，能够与各种应用程序无缝集成。
• 持久化存储：Kafka能够将消息持久化存储，保证数据的可靠性和持久性。
• 实时数据处理：Kafka能够支持实时数据处理和分析，能够处理大规模的数据流和实时事件。
• 顺序保证：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。

总之，Kafka是一个高性能、可靠、可扩展和灵活的分布式消息队列系统，适用于处理大量数据和实时流式数据处理。

1.5 常用MQ对比

• ActiveMQ

  ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。

• Kafka 优点： 吞吐量⾮常⼤，性能⾮常好，集群⾼可⽤。 缺点：会丢数据，功能⽐较单⼀。 使⽤场景：⽇志分析、⼤数据采集。

• RabbitMQ 优点： 消息可靠性⾼，功能全⾯。 缺点：吞吐量⽐较低，消息积累会严重影响性能。erlang语⾔不好定制。 使⽤场景：⼩规模场景。

• RocketMQ 优点：⾼吞吐、⾼性能、⾼可⽤，功能⾮常全⾯。 缺点：开源版功能不如云上商业版。官⽅⽂档和周边⽣态还不够成熟。客户端只⽀持java。 使⽤场景：⼏乎是全场景。

特性	ActiveMq	RabbitMq	RocketMQ	Kafka
成熟度	成熟	成熟	比较成熟	成熟的日志领域
时效性		微秒级	毫秒级	毫秒级
社区活跃度	低	高	高	高
单机吞吐量	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ	10万级别，这是kafka最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景
topic数量对吞吐量的影响			topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic	topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源
可用性	高，基于主从架构实现高可用性	高，基于主从架构实现高可用性	非常高，分布式架构	非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性	有较低的概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，消息可以做到0丢失
功能支持	MQ领域的功能极其完备	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准
优劣势总结	非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用偶尔会有较低概率丢失消息而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现维护越来越少，几个月才发布一个版本而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用	rlang语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ功能比较完备而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些但是问题也是显而易见的，RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。而且erlang开发，国内有几个公司有实力做erlang源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复bug。而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。	接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是ok的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景而且一个很大的优势在于，阿里出品都是java系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的MQ，可以掌控社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用RocketMQ挺好的	kafka的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量而且kafka唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集

二、Kafka的架构

如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory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模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

分布式模型

Kafka每个主题的多个分区日志分布式地存储在Kafka集群上，同时为了故障容错，每个分区都会以副本的方式复制到多个消息代理节点上。其中一个节点会作为主副本（Leader），其他节点作为备份副本（Follower，也叫作从副本）。主副本会负责所有的客户端读写操作，备份副本仅仅从主副本同步数据。当主副本出现故障时，备份副本中的一个副本会被选择为新的主副本。因为每个分区的副本中只有主副本接受读写，所以每个服务器端都会作为某些分区的主副本，以及另外一些分区的备份副本，这样Kafka集群的所有服务端整体上对客户端是负载均衡的。

Kafka的生产者和消费者相对于服务器端而言都是客户端。

Kafka生产者客户端发布消息到服务端的指定主题，会指定消息所属的分区。生产者发布消息时根据消息是否有键，采用不同的分区策略。消息没有键时，通过轮询方式进行客户端负载均衡；消息有键时，根据分区语义（例如hash）确保相同键的消息总是发送到同一分区。

Kafka的消费者通过订阅主题来消费消息，并且每个消费者都会设置一个消费组名称。因为生产者发布到主题的每一条消息都只会发送给消费者组的一个消费者。所以，如果要实现传统消息系统的“队列”模型，可以让每个消费者都拥有相同的消费组名称，这样消息就会负责均衡到所有的消费者；如果要实现“发布-订阅”模型，则每个消费者的消费者组名称都不相同，这样每条消息就会广播给所有的消费者。

分区是消费者现场模型的最小并行单位。如下图（图1）所示，生产者发布消息到一台服务器的3个分区时，只有一个消费者消费所有的3个分区。在下图（图2）中，3个分区分布在3台服务器上，同时有3个消费者分别消费不同的分区。假设每个服务器的吞吐量时300MB，在下图（图1）中分摊到每个分区只有100MB，而在下图（图2）中，集群整体的吞吐量有900MB。可以看到，增加服务器节点会提升集群的性能，增加消费者数量会提升处理性能。

同一个消费组下多个消费者互相协调消费工作，Kafka会将所有的分区平均地分配给所有的消费者实例，这样每个消费者都可以分配到数量均等的分区。Kafka的消费组管理协议会动态地维护消费组的成员列表，当一个新消费者加入消费者组，或者有消费者离开消费组，都会触发再平衡操作。

Kafka的消费者消费消息时，只保证在一个分区内的消息的完全有序性，并不保证同一个主题汇中多个分区的消息顺序。而且，消费者读取一个分区消息的顺序和生产者写入到这个分区的顺序是一致的。比如，生产者写入“hello”和“Kafka”两条消息到分区P1，则消费者读取到的顺序也一定是“hello”和“Kafka”。如果业务上需要保证所有消息完全一致，只能通过设置一个分区完成，但这种做法的缺点是最多只能有一个消费者进行消费。一般来说，只需要保证每个分区的有序性，再对消息假设键来保证相同键的所有消息落入同一分区，就可以满足绝大多数的应用。

副本（replicated ）

kafka 还可以配置 partitions 需要备份的个数(replicas),每个 partition 将会被备份到多台机器上,以提高可用性，备份的数量可以通过配置文件指定。

这种冗余备份的方式在分布式系统中是很常见的，那么既然有副本，就涉及到对同一个文件的多个备份如何进行管理和调度。kafka 采取的方案是：每个 partition 选举一个 server 作为“leader”，由 leader 负责所有对该分区的读写，其他 server 作为 follower 只需要简单的与 leader 同步，保持跟进即可。如果原来的 leader 失效，会重新选举由其他的 follower 来成为新的 leader。

至于如何选取 leader，实际上如果我们了解 ZooKeeper，就会发现其实这正是 Zookeeper 所擅长的，Kafka 使用 ZK 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。

另外，这里我们可以看到，实际上作为 leader 的 server 承担了该分区所有的读写请求，因此其压力是比较大的，从整体考虑，有多少个 partition 就意味着会有多少个leader，kafka 会将 leader 分散到不同的 broker 上，确保整体的负载均衡。

Topics 和 Partition

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。因为每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，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）。

对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略删除旧数据。一是基于时间，二是基于Partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可在Partition文件超过1GB时删除旧数据。

因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高Kafka性能无关。选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个Consumer Group保留一些metadata信息——当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由Consumer控制。正常情况下Consumer会在消费完一条消息后递增该offset。当然，Consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

生产者生产数据

Producer发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。如果Partition机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了负载均衡。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，而有了Partition后，不同的消息可以并行写入不同broker的不同Partition里，极大的提高了吞吐率。可以在config/server.properties中通过配置项num.partitions来指定新建Topic的默认Partition数量，也可在创建Topic时通过参数指定，同时也可以在Topic创建之后通过Kafka提供的工具修改。

对于生产者要写入的一条记录，可以指定四个参数：分别是 topic、partition、key 和 value，其中 topic 和 value（要写入的数据）是必须要指定的，而 key 和 partition 是可选的。

对于一条记录，先对其进行序列化，然后按照 Topic 和 Partition，放进对应的发送队列中。如果 Partition 没填，那么情况会是这样的：a、Key 有填。按照 Key 进行哈希，相同 Key 去一个 Partition。b、Key 没填。Round-Robin 来选 Partition。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mB6yK1NY-1677756723667)(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/e1b44697-30b5-4cfc-a323-b319e9f20789/Untitled.png)]

producer 将会和Topic下所有 partition leader 保持 socket 连接，消息由 producer 直接通过 socket 发送到 broker。其中 partition leader 的位置( host : port )注册在 zookeeper 中，producer 作为 zookeeper client，已经注册了 watch 用来监听 partition leader 的变更事件，因此，可以准确的知道谁是当前的 leader。

producer 端采用异步发送：将多条消息暂且在客户端 buffer 起来，并将他们批量的发送到 broker，小数据 IO 太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。

消费者消费数据

对于消费者，不是以单独的形式存在的，每一个消费者属于一个 consumer group，一个 group 包含多个 consumer。特别需要注意的是：订阅 Topic 是以一个消费组来订阅的，发送到 Topic 的消息，只会被订阅此 Topic 的每个 group 中的一个 consumer 消费。

如果所有的 Consumer 都具有相同的 group，那么就像是一个点对点的消息系统；如果每个 consumer 都具有不同的 group，那么消息会广播给所有的消费者。

具体说来，这实际上是根据 partition 来分的，一个 Partition，只能被消费组里的一个消费者消费，但是可以同时被多个消费组消费，消费组里的每个消费者是关联到一个 partition 的，因此有这样的说法：对于一个 topic,同一个 group 中不能有多于 partitions 个数的 consumer 同时消费,否则将意味着某些 consumer 将无法得到消息。

同一个消费组的两个消费者不会同时消费一个 partition。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kHrLgTSs-1677756723667)(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/94cd1652-54e1-4dc8-9caf-b8f93e45f7f2/Untitled.png)]

Consumer Group

使用Consumer high level API时，同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。

这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。

实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer属于不同的Consumer Group即可。

三、Push模式和Pull模式

作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。一些logging-centric system，比如Facebook的Scribe和Cloudera的Flume，采用push模式。事实上，push模式和pull模式各有优劣。

push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成Consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据Consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

消息传送机制：

Kafka 支持 3 种消息投递语义,在业务中，常常都是使用 At least once 的模型。

• At most once：消息可能会丢，但绝不会重复传输
• At least one：消息绝不会丢，但可能会重复传输
• Exactly once：每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的。

当Producer向broker发送消息时，一旦这条消息被commit，因数replication的存在，它就不会丢。但是如果Producer发送数据给broker后，遇到网络问题而造成通信中断，那Producer就无法判断该条消息是否已经commit。虽然Kafka无法确定网络故障期间发生了什么，但是Producer可以生成一种类似于主键的东西，发生故障时幂等性的重试多次，这样就做到了Exactly once。

接下来讨论的是消息从broker到Consumer的delivery guarantee语义。（仅针对Kafka consumer high level API）。Consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中保存该Consumer在该Partition中读取的消息的offset。该Consumer下一次再读该Partition时会从下一条开始读取。如未commit，下一次读取的开始位置会跟上一次commit之后的开始位置相同。当然可以将Consumer设置为autocommit，即Consumer一旦读到数据立即自动commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那Kafka是确保了Exactly once。但实际使用中应用程序并非在Consumer读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与commit的顺序在很大程度上决定了消息从broker和consumer的delivery guarantee semantic。

Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置Producer异步提交来实现At most once。而Exactly once要求与外部存储系统协作，幸运的是Kafka提供的offset可以非常直接非常容易得使用这种方式。

四、ZooKeeper 的作用

Kafka 的一个关键依赖是 Apache Zookeeper，它是一个分布式配置和同步服务。

Zookeeper 是 Kafka 代理和消费者之间的协调接口。Kafka 服务器通过 Zookeeper 集群共享信息

Kafka 在 Zookeeper 中存储基本元数据，例如关于主题，代理，消费者偏移(队列读取器)等的信息。

Zookeeper主要为kafka提供元数据的管理功能。

1、Broker注册：在Zookeeper上有专门进行Broker服务器列表记录的节点，Broker启动时都会到Zookeeper上进行注册。每个Broker都会将自己的IP和端口等信息记录在节点上。

2、Topic注册：在kafka上，同一个Topic的消息会被分成多个分区，分布到多个Broker上，这些分区信息与Broker的对应关系都是由Zookeeper管理。

3、负载均衡：kafka给特定的Topic指定多个partition，各个partition分布在不同的Broker上，提供更好的并发能力，对于同一个Topic不同partition，kafka会将partition分布在不同的Broker服务器上，生产者生产的消息会尽力分布在不同的Broker的partition中，消费时Zookeeper会根据partition数量和消费者数量实现动态负载均衡。

由于所有关键信息存储在 Zookeeper 中，并且它通常在其整体上复制此数据，因此Kafka代理/ Zookeeper 的故障不会影响 Kafka 集群的状态。Kafka 将恢复状态，一旦 Zookeeper 重新启动。 这为Kafka带来了零停机时间。Kafka 代理之间的领导者选举也通过使用 Zookeeper 在领导者失败的情况下完成。

在2021年4月19日，Kafka 2.8.0正式发布！这次升级包括了很多重要的改动，其中最引人瞩目的就是kafka通过自我管理的仲裁来替代ZooKeeper，通俗的说，Kafka将不再需要ZooKeeper，正式分手！