Kafka3.x入门-Kafka概述

kafka概述

1.1 kafak定义

Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。

Kafka 最新定义： Kafka 是一个开源的分布式事件流平台（ Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

 

1.2 消息队列

目前企业中比较常见的消息队列产品主要有Kafka 、ActiveMQ、RabbitMQ、 RocketMQ 等。在大数据场景主要采用Kafka 作为消息队列。在JavaEE 开发中主要采用ActiveMQ、 RabbitMQ、RocketMQ。

传统消息队列的应用场景

传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。

消息队列的应用场景——缓冲/消峰

缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

 

消息队列的应用场景--解耦

解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程 只要确保它们遵守同样的接口约束 。

 

消息队列的应用场景——异步通信

异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。

 

消息队列的两种模式

1）点对点模式

• 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息

 

2）发布/订阅模式

• 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）

• 消费者消费数据后，不删除数据

• 每个消费者相互独立，都可以消费到数据

 

1.3kafka基础架构

1.为了方便扩展，并提高吞吐量，一个topic分为多个partition

2.配合分区的设计，提出消费组的概念，组内每个消费者并行消费

3.为了提高可用性，为每个partition增加若干副本，类似Hadoop架构的NameNode HA

4.Zookeeper中记录谁是leader，Kafka2.8.0以后也可以配置不采用ZK

 

 （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）Replication：副本。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Leader。