带你涨姿势,认识一下Kafka!

什么是 Kafka

Kafka 是一个分布式流式平台,它有三个关键能力

  • 订阅发布记录流,它类似于企业中的消息队列 或 企业消息传递系统

  • 以容错的方式存储记录流

  • 实时记录流

Kafka 的应用

  • 作为消息系统

  • 作为存储系统

  • 作为流处理器

Kafka 可以建立流数据管道,可靠性的在系统或应用之间获取数据。

建立流式应用传输和响应数据。

Kafka 作为消息系统

Kafka 作为消息系统,它有三个基本组件

image
  • Producer : 发布消息的客户端

  • Broker:一个从生产者接受并存储消息的客户端

  • Consumer : 消费者从 Broker 中读取消息

在大型系统中,会需要和很多子系统做交互,也需要消息传递,在诸如此类系统中,你会找到源系统(消息发送方)和 目的系统(消息接收方)。为了在这样的消息系统中传输数据,你需要有合适的数据管道

image

这种数据的交互看起来就很混乱,如果我们使用消息传递系统,那么系统就会变得更加简单和整洁

image
  • Kafka 运行在一个或多个数据中心的服务器上作为集群运行

  • Kafka 集群存储消息记录的目录被称为 topics

  • 每一条消息记录包含三个要素:键(key)、值(value)、时间戳(Timestamp)

核心 API

Kafka 有四个核心API,它们分别是

  • Producer API,它允许应用程序向一个或多个 topics 上发送消息记录

  • Consumer API,允许应用程序订阅一个或多个 topics 并处理为其生成的记录流

  • Streams API,它允许应用程序作为流处理器,从一个或多个主题中消费输入流并为其生成输出流,有效的将输入流转换为输出流。

  • Connector API,它允许构建和运行将Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。例如,关系数据库的连接器可能会捕获对表的所有更改

image

Kafka 基本概念

Kafka 作为一个高度可扩展可容错的消息系统,它有很多基本概念,下面就来认识一下这些 Kafka 专属的概念

topic

Topic 被称为主题,在 kafka 中,使用一个类别属性来划分消息的所属类,划分消息的这个类称为 topic。topic 相当于消息的分配标签,是一个逻辑概念。主题好比是数据库的表,或者文件系统中的文件夹。

partition

partition 译为分区,topic 中的消息被分割为一个或多个的 partition,它是一个物理概念,对应到系统上的就是一个或若干个目录,一个分区就是一个 提交日志。消息以追加的形式写入分区,先后以顺序的方式读取。

image

分区可以分布在不同的服务器上,也就是说,一个主题可以跨越多个服务器,以此来提供比单个服务器更强大的性能。

segment

Segment 被译为段,将 Partition 进一步细分为若干个 segment,每个 segment 文件的大小相等。

broker

Kafka 集群包含一个或多个服务器,每个 Kafka 中服务器被称为 broker。broker 接收来自生产者的消息,为消息设置偏移量,并提交消息到磁盘保存。broker 为消费者提供服务,对读取分区的请求作出响应,返回已经提交到磁盘上的消息。

broker 是集群的组成部分,每个集群中都会有一个 broker 同时充当了 集群控制器(Leader)的角色,它是由集群中的活跃成员选举出来的。每个集群中的成员都有可能充当 Leader,Leader 负责管理工作,包括将分区分配给 broker 和监控 broker。集群中,一个分区从属于一个 Leader,但是一个分区可以分配给多个 broker(非Leader),这时候会发生分区复制。这种复制的机制为分区提供了消息冗余,如果一个 broker 失效,那么其他活跃用户会重新选举一个 Leader 接管。

image

producer

生产者,即消息的发布者,其会将某 topic 的消息发布到相应的 partition 中。生产者在默认情况下把消息均衡地分布到主题的所有分区上,而并不关心特定消息会被写到哪个分区。不过,在某些情况下,生产者会把消息直接写到指定的分区。

consumer

消费者,即消息的使用者,一个消费者可以消费多个 topic 的消息,对于某一个 topic 的消息,其只会消费同一个 partition 中的消息

image
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,686评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,668评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,160评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,736评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,847评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,043评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,129评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,872评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,318评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,645评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,777评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,470评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,126评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,861评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,095评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,589评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,687评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容

  • Kafka系列一- Kafka背景及架构介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。...
    raincoffee阅读 2,196评论 0 22
  • 一、入门1、简介Kafka is a distributed,partitioned,replicated com...
    HxLiang阅读 3,345评论 0 9
  • Design 1. Motivation 我们设计Kafka用来作为统一的平台来处理大公司可能拥有的所有实时数据源...
    BlackManba_24阅读 1,361评论 0 8
  • 一、Kafka简介 Kafka (科技术语)。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规...
    边学边记阅读 1,727评论 0 14
  • MQ(消息队列)是跨进程通信的方式之一,可理解为异步rpc,上游系统对调用结果的态度往往是重要不紧急。使用消息队列...
    allin8116阅读 506评论 0 0