kafka各个版本的特性

1. kafka-0.8.2 新特性

1.1 异步发送

producer不再区分同步（sync）和异步方式（async），所有的请求以异步方式发送，这样提升了客户端效率。producer请求会返回一个应答对象，包括偏移量或者错误信。

这种异步方地批量的发送消息到kafka broker节点，因而可以减少server端资源的开销。新的producer和所有的服务器网络通信都是异步地，在ack=-1模式下需要等待所有的replica副本完成复制时，可以大幅减少等待时间

1.2 偏移量保存方式

在0.8.2之前，comsumer定期提交已经消费的kafka消息的offset位置到zookeeper中保存。
对zookeeper而言，每次写操作代价是很昂贵的，而且zookeeper集群是不能扩展写能力的。在0.8.2开始，可以把comsumer提交的offset记录在compacted topic（__comsumer_offsets）中，该topic设置最高级别的持久化保证，即ack=-1。__consumer_offsets由一个三元组< comsumer group, topic, partiotion> 组成的key和offset值组成，在内存也维持一个最新的视图view，所以读取很快。

1.3 CheckPoint

kafka可以频繁的对offset做检查点checkpoint，即使每消费一条消息提交一次offset。

在0.8.1中，已经实验性的加入这个功能，0.8.2中可以广泛使用。

1.4 auto rebalancing

auto rebalancing的功能主要解决broker节点重启后，leader partition在broker节点上分布不均匀，比如会导致部分节点网卡流量过高，负载比其他节点高出很多。

auto rebalancing主要配置如下：

1. controlled.shutdown.enable ，是否在在关闭broker时主动迁移leader partition。

基本思想是每次kafka接收到关闭broker进程请求时，主动把leader partition迁移到其存活节点上，即follow replica提升为新的leader partition。如果没有开启这个参数，集群等到replica会话超时，controller节点才会重现选择新的leader partition，这些leader partition在这段时间内也不可读写。如果集群非常大或者partition 很多，partition不可用的时间将会比较长。
　　1）可以关闭unclean.leader.election，也就是不在ISR（IN-Sync Replica）列表中的replica，不会被提升为新的leader partition。unclean.leader.election=false时，kafka集群的持久化力大于可用性，如果ISR中没有其它的replica，会导致这个partition不能读写。
　　2）设置min.isr（默认值1）和 producer使用ack=-1，提高数据写入的持久性。当producer设置了ack=-1，如果broker发现ISR中的replica个数小于min.isr的值，broker将会拒绝producer的写入请求。max.connections.per.ip限制每个客户端ip发起的连接数，避免broker节点文件句柄被耗光。

2. kafka-0.9 新特性

2.1 安全特性

在0.9之前，Kafka安全方面的考虑几乎为0，在进行外网传输时，只好通过Linux的防火墙、或其他网络安全方面进行配置。相信这一点，让很多用户在考虑使用Kafka进行外网消息交互时有些担心。

在0.9之后，kafka集群提高了安全性，目前支持以下的安全措施：

• 客户端连接borker使用SSL或SASL进行验证
• borker连接ZooKeeper进行权限管理
• 数据传输进行加密（需要考虑性能方面的影响）
• 客户端读、写操作可以进行授权管理
• 可以对外部的可插拔模块的进行授权管理

当然，安全配置方面是可选的，可以混合使用。如：做过安全配置的的borkers和没有进行安全配置的borkers放在同一集群，授权的客户端和没有授权的客户端，也可以在同一个集群等等。具体配置详见官方文档。

2.2 Kafka Connect

这个功能模块，也是之前版本没有的。可以从名称看出，它可以和外部系统、数据集建立一个数据流的连接，实现数据的输入、输出。有以下特性：

• 使用了一个通用的框架，可以在这个框架上非常方面的开发、管理Kafka Connect接口
• 支持分布式模式或单机模式进行运行
• 支持REST接口，可以通过REST API提交、管理 Kafka Connect集群
• offset自动管理

同时，官方文档中，也给出了例子。通过配置，往一个文本文件中输入数据，数据可以实时的传输到Topic中。在进行数据流或者批量传输时，是一个可选的解决方案。

2.3 新的Comsumer API

新的Comsumer API不再有high-level、low-level之分了，而是自己维护offset。这样做的好处是避免应用出现异常时，数据未消费成功，但Position已经提交，导致消息未消费的情况发生。通过查看API，新的Comsumer API有以下功能：

• Kafka可以自行维护Offset、消费者的Position。也可以开发者自己来维护Offset，实现相关的业务需求。
• 消费时，可以只消费指定的Partitions
• 可以使用外部存储记录Offset，如数据库之类的。
• 自行控制Consumer消费消息的位置。
• 可以使用多线程进行消费

3. kafka-0.10 新特性

3.1 机架感知

和Hadoop一样，Kafka现在也实现了机架感知。如果所有备份都在单个机架上，那么一旦这个机架出问题，那么所有的备份都将失效。现在Kafka会让备份分布在不同的机架上，显著的提高了可用性。

3.2 Message中加入Timestamp

在Message中加入了Timestamp，如果没有被用户声明，该字段会被自动设为被发送的时间。这使得Kafka Streams实现了基于时间事件的流处理，你也可以使用Timestamp来实现消息的追踪查找。除次之外Message中还加入了checksum（但并不是保存在Kafka中，只是取出来之后计算），可以以比较小的代价比对Message。

3.3 引入新的安全特性

Apache Kafka 0.9.0.0版本引入了新的安全特性，包括通过SASL支持Kerberos。Apache Kafka 0.10.0.0现在支持更多的SASL特性，包括外部授权服务器，在一台服务器上支持多种类型的SASL认证以及其他的改进。

3.4 协议版本改进

Kafka brokers支持返回所有支持的协议版本的请求API，这个特点的好处就是以后将允许一个客户端支持多个broker版本。在Kafka 0.10.2.0之前，Kafka服务器端和客户端版本之间的兼容性是“单向”的，即高版本的broker可以处理低版本client的请求。反过来，低版本的broker不能处理高版本client的请求。

可以运行命令先查看当前broker支持的协议版本，然后再选择broker支持的最高版本封装请求即可。命令格式如下(在client端运行该命令)：

1. /usr/hdp/2.3.4.0-3485/kafka/bin/kafka-broker-api-versions.sh --bootstrap-server broker_ip:port

下面两张图分别表示查看0.10.2.0和0.10.0.1的broker所支持各协议的版本范围，注意我标红了FETCH请求以示区别：

4. kafka-0.11 新特性

Apache Kafka近日推出0.11版本。这是一个里程碑式的大版本，特别是Kafka从这个版本开始支持“exactly-once”语义(下称EOS， exactly-once semantics)。本文简要介绍一下0.11版本主要的功能变更。

4.1 修改unclean.leader.election.enabled默认值

Kafka社区终于下定决心要把这个参数的默认值改成false，即不再允许出现unclean leader选举的情况，在正确性和高可用性之间选择了前者。如果依然要启用它，用户需要显式地设置server.properties=true

4.2 确保offsets.topic.replication.factor参数被正确应用

__consumer_offsets这个topic是Kafka自动创建的，在创建的时候如果集群broker数 < offsets.topic.replication.factor，原先的版本取其小者，但这会违背用户设置该参数的初衷。因此在0.11版本中这个参数会被强制遵守，如果不满足该参数设定的值，会抛出GROUP_COORDINATOR_NOT_AVAILABLE。

4.3 优化了对Snappy压缩的支持

之前由于源代码中硬编码了block size，使得producer使用Snappy时的表现比LZ4相差很多，但其实Snappy和LZ4两者之差距不应该很大。故此0.11版本中对Snappy的默认block size做了调整。不过这一点需要详尽的性能测试报告来证明此改动是有效的。

4.4 消息增加头部信息(Header)

Record增加了Header，每个header是一个KV存储。具体的header设计参见KIP-82

4.5 空消费者组延时rebalance

为了缩短多consumer首次rebalance的时间，增加了“group.initial.rebalance.delay.ms”用于设置group开启rebalance的延时时间。这段延时期间允许更多的consumer加入组，避免不必要的JoinGroup与SyncGroup之间的切换。当然凡事都是trade-off，引入这个必然带来消费延时。

4.6 消息格式变更

增加最新的magic值：2。增加了header信息。同时为了支持幂等producer和EOS，增加一些与事务相关的字段，使得单个record数据结构体积增加。但因为优化了RecordBatch使得整个batch所占体积反而减少，进一步降低了网络IO开销。

4.7 新的分配算法：StickyAssignor

比range和round-robin更加平衡的分配算法。指定partition.assignment.strategy = org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor可以尝尝鲜。不过根据我的经验，分配不均匀的情况通常发生在每个consumer订阅topic差别很大的时候。比如consumer1订阅topic1, topic2, topic4, consumer2订阅topic3, topic4这种情况

4.8 controller重设计

Controller原来的设计非常复杂，使得社区里面的人几乎不敢改动controller代码。老版本controller的主要问题在我看来有2个：1. controller需要执行1，2，3，4，5，6步操作，倘若第3步出错了，无法回滚前两步的操作；2. 多线程访问，多个线程同时访问Controller上下文信息。0.11版本部分重构了controller，采用了单线程+基于事件队列的方式。具体效果咱们拭目以待吧~~

4.9 支持EOS

0.11最重要的功能，没有之一！EOS是流式处理实现正确性的基石。主流的流式处理框架基本都支持EOS（如Storm Trident, Spark Streaming, Flink），Kafka streams肯定也要支持的。0.11版本通过3个大的改动支持EOS：1.幂等的producer（这也是千呼万唤始出来的功能）；2. 支持事务；3. 支持EOS的流式处理(保证读-处理-写全链路的EOS)

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来源： https://www.cnblogs.com/exmyth/p/16529976.html