update多表 kafka原理解析(6)

消息在broker上的可靠性，因为消息会持久化到磁盘上，所以如果正常stop一个broker，其上的数据不会丢失；但是如果不正常stop，可能会使存在页面缓存来不及写入磁盘的消息丢失，这可以通过配置flush页面缓存的周期、阈值缓解，但是同样会频繁的写磁盘会影响性能，又是一个选择题，根据实际情况配置。

消息消费的可靠性，Kafka提供的是“At least once”模型，因为消息的读取进度由offset提供，offset可以由消费者自己维护也可以维护在zookeeper里，但是当消息消费后consumer挂掉，offset没有即时写回，就有可能发生重复读的情况，这种情况同样可以通过调整commit offset周期、阈值缓解，甚至消费者自己把消费和commit offset做成一个事务解决，但是如果你的应用不在乎重复消费，那就干脆不要解决，以换取最大的性能。

-Partition ack：当ack=1，表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=-1[parition的数量]的时候，表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息。这里需要注意的是，如果ack=1的时候，一旦有个broker宕机导致partition的follower和leader切换，会导致丢数据。

-message状态：在Kafka中，消息的状态被保存在consumer中，broker不会关心哪个消息被消费了被谁消费了，只记录一个offset值（指向partition中下一个要被消费的消息位置），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次。

-message持久化：Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持o(1)极高的效率。我们众所周知IO读取是非常耗资源的性能也是最慢的，这就是为了的瓶颈经常在IO上，需要换SSD硬盘的原因。但是Kafka作为吞吐量极高的MQ，却可以非常高效的message持久化到文件。这是因为Kafka是顺序写入o（1）的时间复杂度，速度非常快。也是高吞吐量的原因。由于message的写入持久化是顺序写入的，因此message在被消费的时候也是按顺序被消费的，保证partition的message是顺序消费的。一般的机器,单机每秒100k条数据。

-Produer :Producer向Topic发送message，不需要指定partition，直接发送就好了。kafka通过partition ack来控制是否发送成功并把信息返回给producer，producer可以有任意多的thread，这些kafka服务器端是不care的。Producer端的delivery guarantee默认是At least once的。也可以设置Producer异步发送实现At most once。Producer可以用主键幂等性实现Exactly once

-Kafka高吞吐量： Kafka的高吞吐量体现在读写上，分布式并发的读和写都非常快，写的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序写入。读的性能体现在以o(1)的时间复杂度进行顺序读取，对topic进行partition分区，consume group中的consume线程可以以很高能性能进行顺序读。

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-68029-6.html