第一章、Kafka概述

1.1、定义

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，用于大数据实时处理领域

1.2、消息队列

1.2.1、应用场景

异步处理、解耦、削峰

1.2.2、使用消息队列的好处

解耦：允许你独立修改和扩展两边的处理过程，只要他们遵循相同的接口规范
可恢复性：系统的一部分组件失效后，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程之间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉后，加入到队列的消息仍然可能在系统恢复后被处理
缓冲：有效控制消息流的速度，解决生产和消费数据速度不一致的情况
削峰：可以在突发流量的时候扛住压力
异步通信：

1.2.3、消息队列的两种模式

点对点：消费者主动拉取数据，消息收到后将消息从队列中清除
消息生产者生产消息发送到Queue中然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，Queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

发布订阅：一对多模式，消费者消费数据之后不会清除数据；生产者将数据生产到topic中，订阅了该topic的消费者主动从该topic消费数据。发布到topic的消息会被所有消费者消费

1.3、kafka架构

1.3.1关键概念

producer：生产数据的客户端
consumer：消费数据的客户端
consumer group：一组消费数据的客户端，一个消费者只能消费一个分区的数据，消费者之间互不影响
kafka cluster：Kafka的服务器集群
broker：一个broker就是一个kafka服务器。一个集群可以有多台broker，一个broker可以容纳多个topic
topic：相当于一个队列
partition：为了实现系统的延展性，会将一个topic分布到多台broker下，分布到每台broker下的队列就是一个partition。每个partition都是一个有序的队列
replica：为了保证kafka集群的高可用，防止一个broker宕机之后partition的数据丢失，需要对partition做备份
leader：master partition主分区。生产者生产和消费者消费数据的对象都是leader
follower：slave partition从分区。从主分区中同步数据；当leader挂掉之后，某个follower会变成新的leader

Kafka概述