摘要

在本文中，我将从为什么需要消息队列开始讲起，举两个小例子，跟你聊聊目前消息队列的一些使用场景。

比如消息队列在复杂系统中的解耦，又比如消息队列在高并发下的场景如果让流量变得更平缓。

随后我会跟你介绍一下Kafka中的一些重要的名词，比如主题、Broker、分区等。

注意，Kafka不仅仅是消息中间件，他还是优秀的分布式流处理平台，不过在本文中重点还是研究Kafka在消息队列中的应用，以及原理。

1. 使用场景

在我们学习Kafka之前，先想一想什么地方需要用到消息中间件。

然后，我将举两个小例子，简单的说一说消息中间件的使用场景。

1.1 解耦

比如我们在一个系统中，需要调用其他的很多个系统，我们当然可以在这个系统中挨个调用其他的系统。但是问题就来了，如果我们需要调用的其他系统有变动，比如增加了新的系统，或者有一些系统不再提供服务了，那么应该怎么办呢？修改系统调用的代码，然后再次上线？

这样显得特别的麻烦，而且也使得这个系统与其他的系统完完全全的耦合在了一起。

所以我们可以把我们的”服务调用“，封装成一个消息，发送到消息中间件上。

对于其他的系统，只需要去这个消息中间件上面拉取自己需要的消息，然后进行处理。

此外，对于用户来说，也不需要等待这么长的时间，只要这个系统将消息丢进了消息中间件就可以返回了，这就保证了更快的响应速度。

这就是我们所说的解耦，一个系统只管把数据发送到中间件中，另外的系统只管从中间件中拿到数据，然后处理。

1.2 削峰填谷

一开口就知道老高并发了。

这个名词我们其实并不陌生，但凡你搜过”高并发“、”秒杀”这一类的关键词，就一定会查到这样的结果。

那么削峰填谷的关键就在于让流量变得更加的平缓。

咱们就拿“秒杀”举例。

那么对于这个商城来讲，这个“秒杀”活动的上游服务就是下单。而这个上游服务需要调用很多的下游服务，比如库存服务生成库存，订单服务生成订单，支付服务，而支付服务又可能需要调用第三方的支付接口等等。简单来讲，就是上游服务的处理速度远远大于下游服务的处理速度。

那么这个时候如果我们不对上游服务做任何的限制，所有的请求直接打到下游服务，那么整个系统都可能挂掉。

所以，我们可以用消息中间件来做“削峰填谷”这件事情。

上游服务只需要将“某某用户在某某时间购买了某某商品”等这些必要的信息，丢进消息中间件中，然后下游服务按照自己的速度，从消息中间件中拉取信息，然后消费。这样，整个系统的处理就能有条不紊了。

在这里，我只是举了一些小例子，省略了很多细节，真正的业务并没有这么简单，还有很多东西是需要考虑的，比如我们把消息放进了消息中间件中，什么时候才能被消费呢，会不会一直饥饿，这个时候需不需要再次发送信息呢？

再比如，如果我再次发送了信息，有没有可能重复消费呢？

又或者，我们发送的信息有没有可能丢了？

诸如此类的问题其实还有很多，我们带着这些问题往下看。

2. 概念

说完了消息队列的用途，我准备跟你介绍一下在Kafka中的几个常见的名词。

但是有一点是需要注意的，虽然在本篇，甚至本系列的文章中，我可能都在讲消息队列这个概念，但是Kafka不仅仅只是个消息引擎系统，他还是一个很优秀的分布式流处理平台。

只不过作者能力学识都有限，所以目前只能先研究消息队列这个方面的内容。

2.1 生产者与消费者

这个很容易理解，生产者就是发送消息的对象。

生产者负责把需要处理的消息或者记录，发送到消息队列中，剩下的事情就与他无关了。

消费者是处理消息的对象。

消费者负责从消息队列中拉取待处理的消息，然后进行处理。

2.2 主题

在上面的内容中，我只说到了“把消息丢到消息队列”以及“从消息队列中拉取消息”这么两种说法，那么现在我们要解决的问题是：

• 怎么确定我该把消息发送到哪/我该从哪里拿消息？

• 如果有不同种类的消费者，会不会把消息搞混？

其实如果只有一种消息，那么是不会有这个问题的。但是如果有不同种类的消息呢，比如我有下单的消息，也有日志的消息，那么会不会存在订单服务拿到了日志消息这种情况呢？难道我应该配置多个Kafka吗？

所以在Kafka中有了主题这种说法。

在解释原理之前，你可以这么理解，一个主题，对应一个队列。我们在发送消息的时候，选择合适的主题，将消息发送到这个主题中。

生产者将消息发送到设定好的主题中，消费者负责从特定的主题拉取消息，然后进行处理。

如此一来，我们的消息队列就可以处理更多种类的消息了。

2.3 Broker

上面我们提到了生产者与消费者，他们被称为Kafka的客户端。

既然有客户端，那么就一定有服务端，就是我们这一小节提到的Broker。

Broker相当于Kafka的服务端，你可以理解为是队列存在的地方，生产者把消息发送到Broker中，消费者从Broker中获取消息。

2.4 分区

在上面我们提到了，在Broker中有好几个主题，生产者向Broker中的某一个主题发送信息，消费者从Broker中的某一个主题拉取信息。

那么我们很容易的可以发现，这个消息队列是存在性能瓶颈的。

在这里，Broker所在的机器的IO速度，可能会使得这个消息队列存在性能上的瓶颈。

假设我们的Broker上面有特别多的主题，那么这个时候如果由于IO速度不够，可能会导致生产者无法及时的将消息发送到Broker中，消费者无法及时的从Broker中拉取消息。

所以就有了分区这个概念，相当于我们可以把一个主题分成很多份。但是，当生产者往某一个主题中发送消息的时候，并不会把这个消息发送给这个主题的所有分区，而是会发送到这个主题的某一个分区下。

也就是说，这里的分区，是扩展的概念，而不是副本的概念。所以，这里的分区，也被称为数据分区、数据分片。

此外，这些分区可以部署在不同的机器上，性能也就提升了好几倍。

2.5 Replica

“高可用”这个概念，在互联网中也特别的重要。

而通常来讲，可用性通常都是通过冗余来实现的。

上面我们提到了分区这个概念，利用分区，把一个主题分成多个部分进行扩展。

但是如果某一个分区挂了，是不是就这个主题的很多信息就丢失了呢？

因此有了Replica这个概念。简单的来说，就是把每一个分区，都备份几份，也就是说，Replica是副本的概念。 通常来讲，我们理解的副本，都是有一个leader，若干个follower，且一般leader负责写，follower负责读。不过在Kafka中跟MySQL这些不太一样，在Kafka中follower就仅仅只是作冗余使用，所有的读写还是发生在了leader身上。

写在最后

首先，谢谢你能看到这里。

在《Kafka入门》系列的文章中，我的打算是跟MySQL系列的文章一样，尽可能的把复杂的概念讲得更加简单易懂一些。另外，也会稍微的深入一点点原理，尽可能的在会用的情况下，知道他是怎么实现的，以及为什么要这么设计。

在这期间我如果有哪些理解的不够到位，或者解释的不对，欢迎留言指正！

再次感谢你能看到这里！

PS：如果有其他的问题，也可以在公众号找到我，欢迎来找我玩~