modify

README.md

@@ -124,12 +124,11 @@ TODO
 
 ## 七、Kafka
 
-1. [Kafka 核心概念介绍](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka核心概念介绍.md)
+1. [Kafka 简介](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka简介.md)
 2. [基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群.md)
-3. [Kafka生产者详解](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka生产者详解.md)
+3. [Kafka 生产者详解](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka生产者详解.md)
-4. [Kafka消费者详解](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka消费者详解.md)
+4. [Kafka 消费者详解](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka消费者详解.md)
-5. Kafka 副本机制以及选举原理剖析
+5. [深入理解Kafka副本机制](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Kafka深入理解分区副本机制.md)
-6. Kafka的数据可靠性
 
 ## 八、Zookeeper
 

code/Kafka/kafka-basis/pom.xml

@@ -27,6 +27,11 @@
             <artifactId>kafka-clients</artifactId>
             <version>2.2.0</version>
         </dependency>
+        <dependency>
+            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
+            <artifactId>kafka_2.12</artifactId>
+            <version>2.2.0</version>
+        </dependency>
         <dependency>
             <groupId>org.slf4j</groupId>
             <artifactId>slf4j-nop</artifactId>

notes/Kafka消费者详解.md

@@ -79,7 +79,7 @@ try {
 }
 ```
 
-> 本片文章的所有示例代码可以从Github上进行下载：[kafka-basis](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/code/Kafka/kafka-basis)
+> 本篇文章的所有示例代码可以从Github上进行下载：[kafka-basis](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/code/Kafka/kafka-basis)
 
 ## 三、 自动提交偏移量
 

notes/Kafka深入理解分区副本机制.md

@@ -0,0 +1,161 @@
+# 深入理解Kafka副本机制
+
+<nav>
+<a href="#一Kafka集群">一、Kafka集群</a><br/>
+<a href="#二副本机制">二、副本机制</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#21-分区和副本">2.1 分区和副本</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#22-ISR机制">2.2 ISR机制</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#23-不完全的首领选举">2.3 不完全的首领选举</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#24-最少同步副本">2.4 最少同步副本</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#25-发送确认">2.5 发送确认</a><br/>
+<a href="#三数据请求">三、数据请求</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#31-元数据请求机制">3.1 元数据请求机制</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#32-数据可见性">3.2 数据可见性</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#33-零拷贝">3.3 零拷贝</a><br/>
+<a href="#四物理存储">四、物理存储</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#41-分区分配">4.1 分区分配</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#42-分区数据保留规则">4.2 分区数据保留规则</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#43-文件格式">4.3 文件格式</a><br/>
+&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#"></a><br/>
+</nav>
+
+
+## 一、Kafka集群
+
+Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息。每个broker都有一个唯一标识`broker.id`，用于标识自己在集群中的身份，可以在配置文件`server.properties`中进行配置，或者由程序自动生成。下面是Kafka brokers集群自动创建的过程：
+
++ 每一个broker启动的时候，它会在Zookeeper的`/brokers/ids`路径下创建一个`临时节点`，并将自己的`broker.id`写入，从而将自身注册到集群；
++ 当有多个broker时，所有broker会竞争性地在Zookeeper上创建`/controller`节点，由于Zookeeper上的节点不会重复，所以必然只会有一个broker创建成功，此时该broker称为controller broker。它除了具备其他broker的功能外，**还负责管理主题分区及其副本的状态**。
++ 当broker出现宕机或者主动退出从而导致其持有的Zookeeper会话超时时，会触发注册在Zookeeper上的watcher事件，此时Kafka会进行相应的容错处理；如果宕机的是controller broker时，还会触发新的controller选举。
+
+## 二、副本机制
+
+为了保证高可用，kafka的分区是多副本的，如果一个副本丢失了，那么还可以从其他副本中获取分区数据。但是这要求对应副本的数据必须是完整的，这是Kafka数据一致性的基础，所以才需要使用`controller broker`来进行专门的管理。下面将详解介绍Kafka的副本机制。
+
+### 2.1 分区和副本
+
+Kafka 的主题被分为多个分区 ，分区是Kafka最基本的存储单位。每个分区可以有多个副本(可以在创建主题时使用` replication-factor`参数进行指定)。其中一个副本是首领副本(Leader replica)，所有的事件都直接发送给首领副本；其他副本是跟随者副本(Follower replica)，需要通过复制来保持与首领副本数据一致，当首领副本不可用时，其中一个跟随者副本将成为新首领。 
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-cluster.png"/> </div>
+
+### 2.2 ISR机制
+
+每个分区都有一个ISR(in-sync Replica)列表，用于维护所有同步的、可用的副本。首领副本必然是同步副本，而对于跟随者副本来说，它需要满足以下条件才能被认为是同步副本：
+
++ 与Zookeeper之间有一个活跃的会话，即必须定时向Zookeeper发送心跳；
++  在规定的时间内从首领副本那里低延迟地获取过消息。
+
+如果副本不满足上面条件的话，就会被从ISR列表中移除，直到满足条件才会被再次加入。
+
+这里给出一个主题创建的示例：使用`--replication-factor`指定副本系数为3，创建成功后使用`--describe `命令可以看到分区0的有0,1,2三个副本，且三个副本都在ISR列表中，其中1为首领副本。
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-分区副本.png"/> </div>
+
+### 2.3 不完全的首领选举
+
+对于副本机制，在broker级别有一个可选的配置参数`unclean.leader.election.enable`，默认值为fasle，代表禁止不完全的首领选举。这是针对当首领副本挂掉且ISR中没有其他可用副本时，是否允许某个不完全同步的副本成为首领副本，这可以会导致数据丢失或者数据不一致，在某些对数据一致性要求较高的场景(如金融领域)，这可能无法容忍的，所以其默认值为false，如果你能够允许部分数据不一致的话，可以配置为true。
+
+### 2.4 最少同步副本
+
+ISR机制的另外一个相关参数是`min.insync.replicas` , 可以在broker或者主题级别进行配置，代表ISR列表中至少要有几个可用副本。这里假设设置为2，那么当可用副本数量小于该值时，就认为整个分区处于不可用状态。此时客户端再向分区写入数据时候就会抛出异常`org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required。`
+
+### 2.5 发送确认
+
+Kafka在生产者上有一个可选的参数ack，该参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的：
+
+- acks=0 ：消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
+- acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
+- acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
+
+## 三、数据请求
+
+### 3.1 元数据请求机制
+
+在所有副本中，只有领导副本才能进行消息的读写处理。由于不同分区的领导副本可能在不同的broker上，如果某个broker收到了一个分区请求，但是该分区的领导副本并不在该broker上，那么它就会向客户端返回一个`Not a Leader for Partition`的错误响应。 为了解决这个问题，Kafka提供了元数据请求机制。
+
+首先集群中的每个broker都会缓存所有主题的分区副本信息，客户端会定期发送发送元数据请求，然后将获取的元数据进行缓存。定时刷新元数据的时间间隔可以通过为客户端配置`metadata.max.age.ms`来进行指定。
+
+如果在定时请求的时间间隔内发生的分区副本的选举，则意味着原来缓存的信息可能已经过时了，此时有可能会收到`Not a Leader for Partition`的错误响应，这种情况下客户端会再次求发出元数据请求，然后刷新本地缓存，之后再去正确的broker上执行对应的操作，过程如下图：
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-元数据请求.png"/> </div>
+
+### 3.2 数据可见性
+
+需要注意的是，并不是所有保存在分区首领上的数据都可以被客户端读取到，为了保证数据一致性，只有被所有同步副本(ISR中所有副本)都保存了的数据才能被客户端读取到。
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-数据可见性.png"/> </div>
+
+### 3.3 零拷贝
+
+Kafka所有数据的写入和读取都是通过零拷贝来实现的。传统拷贝与零拷贝的区别如下：
+
+#### 传统模式下的四次拷贝与四次上下文切换
+
+以将磁盘文件通过网络发送为例。传统模式下，一般使用如下伪代码所示的方法先将文件数据读入内存，然后通过Socket将内存中的数据发送出去。
+
+```java
+buffer = File.read
+Socket.send(buffer)
+```
+
+这一过程实际上发生了四次数据拷贝。首先通过系统调用将文件数据读入到内核态Buffer（DMA拷贝），然后应用程序将内存态Buffer数据读入到用户态Buffer（CPU拷贝），接着用户程序通过Socket发送数据时将用户态Buffer数据拷贝到内核态Buffer（CPU拷贝），最后通过DMA拷贝将数据拷贝到NIC Buffer。同时，还伴随着四次上下文切换，如下图所示：
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-BIO.png"/> </div>
+
+#### sendfile和transferTo实现零拷贝
+
+Linux 2.4+内核通过`sendfile`系统调用，提供了零拷贝。数据通过DMA拷贝到内核态Buffer后，直接通过DMA拷贝到NIC Buffer，无需CPU拷贝。这也是零拷贝这一说法的来源。除了减少数据拷贝外，因为整个读文件到网络发送由一个`sendfile`调用完成，整个过程只有两次上下文切换，因此大大提高了性能。零拷贝过程如下图所示：
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-零拷贝.png"/> </div>
+
+从具体实现来看，Kafka的数据传输通过TransportLayer来完成，其子类`PlaintextTransportLayer`的`transferFrom`方法通过调用Java NIO中FileChannel的`transferTo`方法实现零拷贝，如下所示：
+
+```java
+@Override
+public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {
+    return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
+}
+```
+
+**注：** `transferTo`和`transferFrom`并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供`sendfile`这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。
+
+## 四、物理存储
+
+### 4.1 分区分配
+
+在创建主题时，Kafka会首先决定如何在broker间分配分区副本，它遵循以下原则：
+
++ 在所有broker上均匀地分配分区副本；
++ 确保分区的每个副本分布在不同的broker上；
++ 如果使用了`broker.rack`参数为broker指定了机架信息，那么会尽可能的把每个分区的副本分配到不同机架的broker上，以避免一个机架不可用而导致整个分区不可用。
+
+基于以上原因，如果你在一个单节点上创建一个3副本的主题，通常会抛出下面的异常：
+
+```properties
+Error while executing topic command : org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactor         Exception: Replication factor: 3 larger than available brokers: 1.
+```
+
+### 4.2 分区数据保留规则
+
+保留数据是 Kafka 的一个基本特性， 但是Kafka不会一直保留数据，也不会等到所有消费者都读取了消息之后才删除消息。相反， Kafka为每个主题配置了数据保留期限，规定数据被删除之前可以保留多长时间，或者清理数据之前可以保留的数据量大小。分别对应以下四个参数： 
+
+- `log.retention.bytes` ：删除数据前允许的最大数据量；默认值-1，代表没有限制；
+- `log.retention.ms`：保存数据文件的毫秒数，如果未设置，则使用`log.retention.minutes`中的值，默认为null；
+- `log.retention.minutes`：保留数据文件的分钟数，如果未设置，则使用`log.retention.hours`中的值，默认为null；
+- `log.retention.hours`：保留数据文件的小时数，默认值为168，也就是一周。
+
+因为在一个大文件里查找和删除消息是很费时的，也很容易出错，所以Kafka把分区分成若干个片段，当前正在写入数据的片段叫作活跃片段。活动片段永远不会被删除。如果按照默认值保留数据一周，而且每天使用一个新片段，那么你就会看到，在每天使用一个新片段的同时会删除一个最老的片段，所以大部分时间该分区会有7个片段存在。 
+
+### 4.3 文件格式
+
+通常保存在磁盘上的数据格式与生产者发送过来消息格式是一样的。 如果生产者发送的是压缩过的消息，那么同一个批次的消息会被压缩在一起，被当作“包装消息”进行发送(格式如下所示) ，然后保存到磁盘上。之后消费者读取后再自己解压这个包装消息，获取每条消息的具体信息。
+
+<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-compress-message.png"/> </div>
+
+### 
+
+## 参考资料
+
+1. Neha Narkhede, Gwen Shapira ,Todd Palino(著) , 薛命灯(译) . Kafka权威指南 . 人民邮电出版社 . 2017-12-26
+
+2. [Kafka高性能架构之道](http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/)

notes/Kafka生产者详解.md

@@ -73,7 +73,7 @@ public class SimpleProducer {
 }
 ```
 
-> 本片文章的所有示例代码可以从Github上进行下载：[kafka-basis](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/code/Kafka/kafka-basis)
+> 本篇文章的所有示例代码可以从Github上进行下载：[kafka-basis](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/code/Kafka/kafka-basis)
 
 ### 2.3 测试
 
@@ -124,6 +124,17 @@ bin/kafka-topics.sh --create \
 
 
 
+### 2.4 可能出现的问题
+
+在这里可能出现的一个问题是：即使你在程序中配置的服务器地址是完全正确的，但是生产者程序在启动后，却一直处于等待状态，然后抛出连接超时的异常。这通常出现在你使用默认配置启动Kafka的情况下，这时候只需要对`server.properties`中`listeners`配置进行如下修改即可：
+
+```shell
+# hadoop001 为我启动kafka服务的主机名，你可以换成自己的主机名或者ip地址
+listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9092
+```
+
+
+
 ## 二、发送消息
 
 上面的示例程序调用了`send`方法发送消息后没有做任何操作，在这种情况下，我们是没有办法知道消息发送的结果。想要知道消息发送的结果，可以使用同步发送或者异步发送来实现。
@@ -296,7 +307,7 @@ score:5, partition=0,
 
 acks 参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的：
 
-- acks=0 ： 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应；
+- acks=0 ： 消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
 - acks=1 ： 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
 - acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
 

notes/Kafka简介.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Kafka核心概念介绍
+# Kafka简介
 
 <nav>
 <a href="#一Kafka简介">一、Kafka简介</a><br/>
@@ -10,7 +10,7 @@
 </nav>
 
 
-## 一、Kafka简介
+## 一、简介
 
 ApacheKafka是一个分布式的流处理平台。它具有以下特点：
 
@@ -20,7 +20,7 @@ ApacheKafka是一个分布式的流处理平台。它具有以下特点：
 + 高吞吐率，单broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量；
 + 能保证消息的可靠性投递。
 
-## 二、Kafka核心概念
+## 二、基本概念
 
 ### 2.1 Messages And Batches
 

notes/installation/基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群.md

@@ -1,5 +1,6 @@
 # 基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群
-
<nav>
+
+<nav>
 <a href="#一Zookeeper集群搭建">一、Zookeeper集群搭建</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#11-下载--解压">1.1 下载 & 解压</a><br/>
 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#12-修改配置">1.2 修改配置</a><br/>
@@ -176,7 +177,7 @@ server-1.properties：
 broker.id=0
 # 监听地址
 listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9092
-# 日志文件存放位置 
+# 数据的存储位置
 log.dirs=/usr/local/kafka-logs/00
 # Zookeeper连接地址
 zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
@@ -200,6 +201,8 @@ log.dirs=/usr/local/kafka-logs/02
 zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
 ```
 
+针对上面配置，需要特别说明的是`log.dirs`指的是数据日志的存储位置，确切的说，就是分区数据的存储位置，而不是程序运行日志的位置。程序运行日志的位置是通过同一目录下的`log4j.properties`进行配置的。
+
 ### 2.4 启动集群
 
 分别指定不同配置文件，启动三个Kafka节点。启动后可以使用jps查看进程，此时应该有三个zookeeper进程和三个kafka进程。
@@ -226,15 +229,9 @@ bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic my-repl
 
 <div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-cluster-shell.png"/> </div>
 
-你也可以创建一个消费者和生产者进行连通测试：
 
-```shell
-# 创建生产者
-bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop001:9093 --topic my-replicated-topic
-```
 
-```shell
+可以看到分区0的有0,1,2三个副本，且三个副本都是可用副本，都在ISR(in-sync Replica 同步副本)列表中，其中1为首领副本，此时代表集群已经搭建成功。
-# 创建消费者
+
-bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
+
-```