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坚持不懈，越努力越幸运，大家一起学习鸭~~~
2哥：3妹，干嘛呢，要不要出去吃大餐？
3妹：在学习MQ呢，昨天你不是教了我消息队列的使用场景有哪些？嘛。我想再系统学习下MQ的工作流程是怎样的。
2哥：不错嘛，作为一个有追求的程序媛，就是不仅要知其然，还要知其所以然。
3妹：恩，向2哥大神看齐~
2哥：哈哈，说的我都不好意思了，我也有很多不懂的。只是工作时间长，经验比你丰富一些。
3妹：2哥，kfaka的工作流程是怎样的？你给我讲讲呗
2哥：emm, 肚子饿了，等我吃饱了再说。
3妹：午饭时间还早，先给我讲讲，呆会儿请你吃大餐。
2哥：好呀好呀，不许反悔啊。
1.首先一个kafka集群有很多个kafka的服务器，每个kafka服务器就是一个broker，每一类消息有一个topic，生产者将一个消息发送给broker。
2.每个topic会有一个或者多个分区，broker根据分发机制将这个消息分给这个topic下的某个分区的leader，
分发机制：
- 1.发的消息指定了分区就发到特定分区下
- 2.指定了key，就根据murmur2 哈希算法对key计算得到一个哈希值，将哈希值与分区数量取余，得到分区。
- 3.没有指定分区，也没有指定key，那么就根据一个自增计数与分区数取余得到分区，这样可以让消息分发在每个分区更加均匀。
3.每个分区就是一个目录，目录名是topic+分区编号，在收到消息后会将消息写入到日志文件中，如果一个分区的消息都有存放在一个日志文件中，那么文件会比较大，查询时会比较慢，而且也不便于之后删除旧的消息。所以每个分区对应多个大小相等的segment文件，每个segment的名称是上一个segment最后一条消息的offset，一个segment有两个文件，一个是.index文件，记录了消息的offset及这条消息数据在log文件中的偏移量。一个是.log文件，实际存储每个消息数据，每条消息数据大小不一，每条消息数据包含offset，消息体大小，消息体等等内容。查的时候根据offset先去index文件找到偏移量，然后去log文件中读。
具体的segment切分有很多个触发条件：
- 当log文件>log.segment.bytes时切分，默认是1G。
- 或者是segment文件中最早的消息距离现在的时间>log.roll.ms配置的时间，默认是7天。
- 或者是索引文件index>log.index.size.max.bytes的大小，默认是10M。）
4.分区leader将消息存储到日志文件中后还不能算是写成功，会把消息同步给所有follower，当follower同步好消息之后就会给leader发ack，leader收到所有follower返回的ack之后，这条才算是写成功，然后才会给生产者返回写成功。（依据ACK配置来决定多少follower同步成功才算生产者发送消息成功）
5.消费者读数据时就去分区的leader中去读，一个消费者可以消费多个分区，但是一个分区只能一个消费者来消费，默认消费者取完数据就会自动提交，一般会关闭自动提交，消费者消费成功后，进行手动提交，分区的offset才会向后移动。（默认是会自动提交，一般会关闭自动提交）
注意事项：
1.replication.factor>=2，也就是一个分区至少会有两个副本。
2.min.insync.replicas默认是1，leader至少要有一个follow跟自己保持联系没有掉线。(这个配置只有在ack为all或者-1时有用，也就是ack为all也只是要求生产者发送的消息，被leader以及ISR集合里面的从节点接收到，就算所有节点都接收到了。)
3.一般设置了ack=all就不会丢数据。因为会保证所有的follower都收到消息，才算broker接收成功，默认ack=1。
4.retries=，生产者写入消息失败后的重试次数。
5.每个partition有一个offset，
6.生产者ACK配置：
1（默认） 数据发送到Kafka后，经过leader成功接收消息的的确认，就算是发送成功了。在这种情况下，如果leader宕机了，则会丢失数据。
0 生产者将数据发送出去就不管了，不去等待任何返回。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。
-1 也就是all，producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。
