本篇教程探讨了大数据技术全面解读 storm上游数据源 之kafka详解（三）其他问题，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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一、kafka文件存储机制　

　1.topic存储

　　　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。

　　以上面创建的topic_1为例，在mini1这台机器上的目录如下：

　　

　　综合查看3台机器的分布，如下所示：


mini1:
    1    2    3
mini2:
    0    2    3
mini3:
    0    1



 // 这里是设置了副本数量，如果为了看清楚分配情况，可以设置一个副本来进行查看，其中，分区的分配是通过以下一个简单的小算法进行确认的：

list(mini1,mini2,mini3)
for(int i = 0; i < partitionNum; i++) {
    broIdx = i%broker;
    hostname = list.get(broIdx);//borIdx+1?
}

// 最好的方式是试验验证！

　　2.segment

　　每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等（有一个默认的滚动的大小，可以手动去设置）的数据文件，
　　每一个数据文件都被称为一个段（segment file），但每个段消息数量不一定相等，这种特性能够使得老的segment可以被快速清除。
　　默认保留7天的数据。

　　

　　滚动的示意如下：

　　
二、其他问题

　　主要是第一篇kafka入门中提出的几个问题


1、kafka是什么
    类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。
    kafka是一个生产-消费模型。
    Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。 
              数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
    Broker：当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条。只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。
            在集群中每个broker都有一个唯一brokerid，不得重复。
    Topic:目标发送的目的地，这是一个逻辑上的概念，落到磁盘上是一个partition的目录。
　　　　　　　　partition的目录中有多个segment组合(index,log)
            一个Topic对应多个partition[0,1,2,3]，一个partition对应多个segment组合。一个segment有默认的大小是1G。
            每个partition可以设置多个副本(replication-factor 1),会从所有的副本中选取一个leader出来。
　　　　　　　　所有读写操作都是通过leader来进行的。
            特别强调，和mysql中主从有区别，mysql做主从是为了读写分离，在kafka中读写操作都是leader。
    ConsumerGroup：数据消费者组，ConsumerGroup可以有多个，每个ConsumerGroup消费的数据都是一样的。
                   可以把多个consumer线程划分为一个组，组里面所有成员共同消费一个topic的数据，组员之间不能重复消费。
                   
2、kafka生产数据时的分组策略
    默认是defaultPartition（在kafka的productor.properties中有相关配置）  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
    上文中的key是producer在发送数据时传入的，produer.send(KeyedMessage(topic,myPartitionKey,messageContent))

3、kafka如何保证数据的完全生产
    ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。
    0：不等待broker返回确认消息
    1：等待topic中某个partition leader保存成功的状态反馈
    -1：等待topic中某个partition 所有副本都保存成功的状态反馈
    
4、broker如何保存数据
    在理论环境下，broker按照顺序读写的机制，可以每秒保存600M的数据。主要通过pagecache机制，
　　尽可能的利用当前物理机器上的空闲内存来做缓存。
    当前topic所属的broker，必定有一个该topic的partition，partition是一个磁盘目录。
　　partition的目录中有多个segment组合(index,log)

5、partition如何分布在不同的broker上
    int i = 0
    list{kafka01,kafka02,kafka03}
    
    for(int i=0;i<5;i++){
        brIndex = i%broker;
        hostName = list.get(brIndex) // brIndex+1?
    }
    
6、consumerGroup的组员和partition之间如何做负载均衡
    最好是一一对应，一个partition对应一个consumer。
    如果consumer的数量过多，必然有空闲的consumer。
    
    算法：
        假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
        加入group中,有如下consumer: C1,C2
        首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
        根据consumer.id排序: C0,C1
        计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
        然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

7、如何保证kafka消费者消费数据是全局有序的
    伪命题
    如果要全局有序的，必须保证生产有序，存储有序，消费有序。
    由于生产可以做集群，存储可以分片，消费可以设置为一个consumerGroup，要保证全局有序，就需要保证每个环节都有序。
    只有一个可能，就是一个生产者，一个partition，一个消费者。这种场景和大数据应用场景相悖。    

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