如今绝大部分项目，大部分都是采用的分布式系统架构。分布式系统可以防止系统突然宕机导致服务整体不可用，可以从容的应对高并发请求，从而提高系统的可用性。但是如果实现一个分布式系统，经过一段时间的编码和设计，其实会发现并没有这么简单。

相比于单机系统，分布式系统需要多台服务器，而服务器之间的通信是需要绝对保障的；如果通信超时，会影响项目的正常运行；如果是分布式存储系统（不仅仅是），写入的数据也需要被同步到多台服务器上，数据更新肯定是有一定的延迟的，怎么权衡延迟时间和数据实时性的要求更需要被考虑；如果是Leader服务器宕机了，follower服务器需要立刻自动切换角色，提供服务，且要保证数据一致性等等，这些都是在分布式系统设计中需要被面对的问题。

有没有一个架构或框架，能够解决在分布式系统中面临的问题？答案是没有。这个问题起源于加州大学柏克莱分校（University of California, Berkeley）的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer），在2000年的分布式计算原理研讨会（PODC）上提出的猜想。但在2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇证明了布鲁尔的猜想，使之成为一个定理，这个就是CAP定理（CAP theorem），也被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem）。

Kafka是一个典型的分布式系统，涉及到数据存储和数据传递（通信），Kafka在设计和开发的过程中，是怎么合理的解决分布式系统普遍面临的这些问题的呢？那么今天的这篇文章，来谈谈CAP理论在Kafka中的实践。

我们知道，写入kafka的消息都需要指定一个Topic（主题），Kafka可以根据Topic来对消息进行区分，每个Topic分为多个Partition（分区）。

Partition的概念是为了实现高伸缩性和提供负载均衡的作用，可以很好的让一个比较大的（数据量级）Topic中的消息可以分布到多台broker机器上。不仅如此，也可以提高并行能力，因为水平扩展后可以以Partition为粒度进行读写，这样每个broker节点都能独立执行各自分区的读写请求；

Partition下就是Log的消息体，每条消息都只会保存在某一个分区中，而且在每个Partition下消息都是append模式写入的，也就是说，每个Partition下的消息都是顺序性的。

Kafka消息设计方式就是这样的三层结构：主题-分区-消息；说到设计，不同的分布式系统对分区的叫法也不大一样，在Kafka中的概念是Partition（分区），在ES中叫做Shard（分片），而在HBase中被称为Region。从表面上来看实现原理可能不尽相同，但对底层实现的思想却都是一致的。

话题扯回来，今天这篇文章分享的主题是：Kafka消息格式。

今天这篇文章分享的主题是：Kafka无消息丢失配置，以及分析一些常见的消息丢失案例。

在这之前，我们需要清楚，Kafka丢失消息的几种场景。比如：producer生产者把消息写入topic中，broker端并没有接收到，消息在去的路上丢失了；broker端接收到了消息，但是consumer并没有消费到这条数据，消息在broker端丢失了；broker端接收到了消息，但是consumer消费者并没有消费到，消息在来的路上丢失了。

这几种场景其实就是Kafka架构决定的。

今天这篇文章分享的主题是：Kafka为什么速度这么快？

快是基于比较得出来的，相对与其它消息队列或消息引擎，在很多讲解Kafka的文章都会提到这一点：Kafka可以很轻松的支持每秒百万级的TPS请求，其实在实际的基准测试中，每秒写入速率高达两百万，这远远高于其它消息队列的测试数据，Kafka在大数据消息队列组件中也是不二之选，并且绝大多数的大数据计算组件都与kafka进行集成。

但实际生产中的性能数据会受很多参数和环境的影响，比如acks设置：在保证数据不丢失的情况下，设置acks=all，吞吐量会明显降低；replication副本数量：副本数越多，吞吐量越低；batch大小：batch-size大小达到阈值时，会达到吞吐量峰值，超过阈值后，并不会提升性能；和压缩设置等等因素都可以影响Kafka吞吐量。

我们知道，Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写是相对而言是较慢的，因为磁盘寻址是相对需要消耗大量的时间，那为什么Kafka速度还是这么快？我们得从Kafka写入为什么这么快和Kafka消费为什么这么快两方面，深入解析下Kafka主要的技术原理。

最近经历挫折教育，今天闲得时间，整理状态管理之解析mapWithState。今天说道的mapWithState是从Spark1.6开始引入的一种新的状态管理机制，支持输出全量的状态和更新的状态，支持对状态超时的管理，和自主选择需要的输出。

说到Spark Streaming的状态管理，就会想到updateStateByKey，还有mapWithState。今天整理了一下，着重了解一下前者。

状态管理的需求

举一个最简单的需求例子来解释状态（state）管理，现在有这样的一个需求：计算从数据流开始到目前为止单词出现的次数。是不是看起来很眼熟，这其实就是一个升级版的wordcount，只不过需要在每个batchInterval计算当前batch的单词计数，然后对各个批次的计数进行累加。每一个批次的累积的计数就是当前的一个状态值。我们需要把这个状态保存下来，和后面批次单词的计数结果来进行计算，这样我们就能不断的在历史的基础上进行次数的更新。

SparkStreaming提供了两种方法来解决这个问题：updateStateByKey和mapWithState。mapWithState是1.6版本新增的功能，官方说性能较updateStateByKey提升10倍。