大数据Kafka有哪些优势能力呢？

Kafka的高吞吐能力、缓存机制能有效的解决高峰流量冲击问题。实践表明，在未将kafka引入系统前，当互联网关发送的数据量较大时，往往会挂起关系数据库，数据常常丢失。在引入kafka后，更新程序能够结合能力自主处理消息，不会引起数据丢失，关系型数据库的压力波动不会发生过于显著的变化，不会出现数据库挂起锁死现象。

依靠kafka的订阅分发机制，实现了一次发布，各分支依据需求自主订阅的功能。避免了各分支机构直接向数据中心请求数据，或者数据中心依次批量向分支机构传输数据以致实时性不足的情况。kafka提高了实时性，减轻了数据中心的压力，提高了效率。为了帮助大家让学习变得轻松、高效，给大家免费分享一大批资料，帮助大家在成为大数据工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘。在这里给大家推荐一个大数据学习交流圈：658558542 欢迎大家进群交流讨论，学习交流，共同进步。

当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有有效资源还是很有必要的。

消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。

消费方式

consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。

push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。

消费者组的偏移量等信息存储在zookeeper中的consumers节点中。

6.1 Kafka Producer 压力测试

record-size 是一条信息有多大，单位是字节。

num-records 是总共发送多少条信息。

throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，可测出生产者最大吞吐量。