kafka优化攻略
1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；
3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4）Broker ：一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker可以容纳多个 topic。
5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic；
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列；
7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 leader。
9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 leader 中同步数据，保持和 leader 数据的同步。leader 发生故障时，某个 follower 会成为新的 follower。
kafka设置队列优先级
将优先级统一设定为高、中、低三个级别。具体操作方案如下：
1. 对某个优先级根据 task (单次推送任务)维度，存入不同的 Topic，一个 task 只写入一个 Topic，一个 Topic 可存多个 task；
2. 消费模块根据优先级配额(如 6:3:1)，获取不同优先级的消息数，同一优先级轮询获取消息；这样既保证了高优先级用户可以更快地发送消息，又避免了低优先级用户出现没有下发的情况。
kafka怎么保证数据不丢失
Kafka 是一个分布式消息队列系统，旨在处理大量数据，具有高吞吐量和容错能力。为了确保数据不丢失，Kafka 使用了以下策略：
1. 副本机制（Replication）：Kafka 使用分布式副本机制来实现数据的冗余存储。每个主题的分区都有多个副本，每个副本分布在不同的 broker 上。Kafka 会定期对副本进行同步，确保副本之间的数据一致性。当某个副本出现故障时，其他副本可以继续提供服务。
2. 数据同步：Kafka 确保每个分区的多个副本之间的数据同步。为了实现这一点，Kafka 使用了一种称为“ISR”（In-Sync Replicas）的机制。ISR 是一组与主副本保持同步的副本集合。只有当所有 ISR 中的副本都与主副本同步时，消费者才能读取数据。这样可以确保在副本发生故障时，可以从其他副本获取数据，从而避免数据丢失。
3. ZooKeeper：Kafka 使用 ZooKeeper 来管理和协调 broker、副本以及其他组件。ZooKeeper 会监控 broker 的状态和副本的同步情况，并在发现异常时通知 Kafka 的协调器。协调器会处理这些异常，并尝试恢复 broker 和副本，从而确保数据不丢失。
4. 消费者缓存：消费者在读取数据时，可以将读取到的数据缓存在本地。这样，如果消费者在读取数据时发生故障，可以从缓存中恢复数据。同时，消费者还可以设置自动提交偏移量，以确保消息的持久性。
通过这些策略，Kafka 可以确保在发生故障或其他异常情况时，数据不会丢失。然而，需要注意的是，Kafka 并不能保证数据一定能够被消费者消费。为了确保消息被成功处理，消费者需要确保在处理消息时不会出现故障。
到此，以上就是小编对于kafka消息队列的实现原理的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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