走近kafka-文件存储

过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。

Kafka只维护在Partition中的offset值，因为这个offsite标识着这个partition的message消费到哪条了。Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以跟踪和重设这个offset值，这样的话Consumer就可以读取任意位置的消息。

Kafka提供了两套consumer api，分为high-level api和sample-api。Sample-api 是一个底层的API，它维持了一个和单一broker的连接，并且这个API是完全无状态的，每次请求都需要指定offset值，因此，这套API也是最灵活的。

在kafka中，当前读到哪条消息的offset值是由consumer来维护的，因此，consumer可以自己决定如何读取kafka中的数据。比如，consumer可以通过重设offset值来重新消费已消费过的数据。不管有没有被消费，kafka会保存数据一段时间，这个时间周期是可配置的，只有到了过期时间，kafka才会删除这些数据。

High-level API封装了对集群中一系列broker的访问，可以透明的消费一个topic。它自己维持了已消费消息的状态，即每次消费的都是下一个消息。

High-level API还支持以组的形式消费topic，如果consumers有同一个组名，那么kafka就相当于一个队列消息服务，而各个consumer均衡的消费相应partition中的数据。若consumers有不同的组名，那么此时kafka就相当与一个广播服务，会把topic中的所有消息广播到每个consumer。

High level api和Low level api是针对consumer而言的，和producer无关。

High level api是consumer读的partition的offsite是存在zookeeper上。High level api 会启动另外一个线程去每隔一段时间，offsite自动同步到zookeeper上。换句话说，如果使用了High level api，每个message只能被读一次，一旦读了这条message之后，无论我consumer的处理是否ok。High level api的另外一个线程会自动的把offiste+1同步到zookeeper上。如果consumer读取数据出了问题，offset也会在zookeeper上同步。因此，如果consumer处理失败了，会继续执行下一条。这往往是不对的行为。因此，Best Practice是一旦consumer处理失败，直接让整个conusmer group抛Exception终止，但是最后读的这一条数据是丢失了，因为在zookeeper里面的offset已经+1了。等再次启动conusmer group的时候，已经从下一条开始读取处理了。

Low level api是consumer读的partition的offsite在consumer自己的程序中维护。不会同步到zookeeper上。但是为了kafka manager能够方便的监控，一般也会手动的同步到zookeeper上。这样的好处是一旦读取某个message的consumer失败了，这条message的offset我们自己维护，我们不会+1。下次再启动的时候，还会从这个offset开始读。这样可以做到exactly once对于数据的准确性有保证。

下一节我会重点说明一下topic分配partition和partition replica的算法以及消息投递的可靠性

巴特西

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