1.1． Kafka中topic的Partition
在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。默认保留7天的数据。
每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。（什么时候创建，什么时候删除）
数据有序的讨论？
一个partition的数据是否是有序的？ 间隔性有序，不连续
针对一个topic里面的数据，只能做到partition内部有序，不能做到全局有序。
特别加入消费者的场景后，如何保证消费者消费的数据全局有序的？伪命题。
只有一种情况下才能保证全局有序？就是只有一个partition。
其它：
2.Kafka为什么这么快
2.1． 首先简单介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词：
- Topic：用于划分Message的逻辑概念，一个Topic可以分布在多个Broker上。
- Partition：是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础，每个Topic都至少被切分为1个Partition。
- Offset：消息在Partition中的编号，编号顺序不跨Partition。
- Consumer：用于从Broker中取出/消费Message。
- Producer：用于往Broker中发送/生产Message。
- Replication：Kafka支持以Partition为单位对Message进行冗余备份，每个Partition都可以配置至少1个Replication(当仅1个Replication时即仅该Partition本身)。
- Leader：每个Replication集合中的Partition都会选出一个唯一的Leader，所有的读写请求都由Leader处理。其他Replicas从Leader处把数据更新同步到本地，过程类似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。
- Broker：Kafka中使用Broker来接受Producer和Consumer的请求，并把Message持久化到本地磁盘。每个Cluster当中会选举出一个Broker来担任Controller，负责处理Partition的Leader选举，协调Partition迁移等工作。
- ISR(In-Sync Replica)：是Replicas的一个子集，表示目前Alive且与Leader能够“Catch-up”的Replicas集合。由于读写都是首先落到Leader上，所以一般来说通过同步机制从Leader上拉取数据的Replica都会和Leader有一些延迟(包括了延迟时间和延迟条数两个维度)，任意一个超过阈值都会把该Replica踢出ISR。每个Partition都有它自己独立的ISR。
以上几乎是我们在使用Kafka的过程中可能遇到的所有名词，同时也无一不是最核心的概念或组件，感觉到从设计本身来说，Kafka还是足够简洁的。这次本文围绕Kafka优异的吞吐性能，逐个介绍一下其设计与实现当中所使用的各项“黑科技”。
Broker
不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失，“规规矩矩”的抄了一条“近道”。
首先，说“规规矩矩”是因为Kafka在磁盘上只做Sequence I/O，由于消息系统读写的特殊性，这并不存在什么问题。关于磁盘I/O的性能，引用一组Kafka官方给出的测试数据(Raid-5，7200rpm)：
Sequence I/O: 600MB/s
Random I/O: 100KB/s
所以通过只做Sequence I/O的限制，规避了磁盘访问速度低下对性能可能造成的影响。
接下来我们再聊一聊Kafka是如何“抄近道的”。
首先，Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。同时如果有其他进程申请内存，回收PageCache的代价又很小，所以现代的OS都支持PageCache。
使用PageCache功能同时可以避免在JVM内部缓存数据，JVM为我们提供了强大的GC能力，同时也引入了一些问题不适用与Kafka的设计。
· 如果在Heap内管理缓存，JVM的GC线程会频繁扫描Heap空间，带来不必要的开销。如果Heap过大，执行一次Full GC对系统的可用性来说将是极大的挑战。
· 所有在在JVM内的对象都不免带有一个Object Overhead(千万不可小视)，内存的有效空间利用率会因此降低。
· 所有的In-Process Cache在OS中都有一份同样的PageCache。所以通过将缓存只放在PageCache，可以至少让可用缓存空间翻倍。
· 如果Kafka重启，所有的In-Process Cache都会失效，而OS管理的PageCache依然可以继续使用。
PageCache还只是第一步，Kafka为了进一步的优化性能还采用了Sendfile技术。在解释Sendfile之前，首先介绍一下传统的网络I/O操作流程，大体上分为以下4步。
- OS 从硬盘把数据读到内核区的PageCache。
- 用户进程把数据从内核区Copy到用户区。
- 然后用户进程再把数据写入到Socket，数据流入内核区的Socket Buffer上。
- OS 再把数据从Buffer中Copy到网卡的Buffer上，这样完成一次发送。
整个过程共经历两次Context Switch，四次System Call。同一份数据在内核Buffer与用户Buffer之间重复拷贝，效率低下。其中2、3两步没有必要，完全可以直接在内核区完成数据拷贝。这也正是Sendfile所解决的问题，经过Sendfile优化后，整个I/O过程就变成了下面这个样子。
通过以上的介绍不难看出，Kafka的设计初衷是尽一切努力在内存中完成数据交换，无论是对外作为一整个消息系统，或是内部同底层操作系统的交互。如果Producer和Consumer之间生产和
费进度上配合得当，完全可以实现数据交换零I/O。
3.Consumer的负载均衡
当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力，步骤如下：
1、 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2、 加入group中,有如下consumer: C1,C2
3、 首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
4、 根据consumer.id排序: C0,C1
5、 计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
6、 然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]
