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Kafka是消息中间件的核心，也是大型架构和高并发的必备中间件，本篇我就全面来详解Kafka@mikechen

本文作者：mikechen

文章来源：mikechen.cc

Kafka

Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，Kafka最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

1.高吞吐量、低延迟

kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。

2.可扩展性

kafka集群支持热扩展。

3.持久性、可靠性

消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。

4.容错性

允许集群中节点失败，若副本数量为n，则允许n-1个节点失败。

5.高并发

支持数千个客户端同时读。

Kafka原理

Kafka的工作原理可以概括为生产者将消息发布到主题，然后消费者订阅主题并消费其中的消息。

如下图所示：

上图基本都是目前主流消息中间件的原型，可以很清楚的看见三者的关系。

生产者将数据生产出来，交给 broker 进行存储。

如下图所示：

消费者需要消费数据了，就从broker中去拿出数据来，然后完成一系列对数据的处理操作。

备注：图上有个细节需要注意：producer 到 broker 的过程是 push也就是有数据就推送到 broker，而 consumer 到 broker 的过程是 pull是通过 consumer 主动去拉数据的。

多个 broker 协同合作，producer 和 consumer 部署在各个业务逻辑中被频繁的调用，三者通过 zookeeper管理协调请求和转发。

Kafka使用zookeeper作为其分布式协调框架，很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。

如下图所示：

这样一个高性能的分布式消息发布订阅系统就完成了。

（1）无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

（2）Kafka使用zookeeper作为其分布式协调框架，很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。

（3）同时借助zookeeper，kafka能够生产者、消费者和broker在内的所以组件在无状态的情况下，建立起生产者和消费者的订阅关系，并实现生产者与消费者的负载均衡。

备注：Kafka最新版本，开始逐步摆脱对Zookeeper的依赖，引入了KRaft元数据模式来替换。

Kafka架构

Kafka架构，包括以下组件：

上图中可以看出，生产者将数据发送到Broker代理，Broker代理有多个话题topic，消费者从Broker获取数据。

整个流程，会涉及到如下组件：

1. Broker（代理）：
2. Kafka集群由多个独立的Broker节点组成，每个Broker都是一个Kafka服务器。
3. 每个Broker都负责存储和处理消息，消息以主题（Topic）的形式进行分类和组织。
4. 每个主题可以被分为多个分区（Partition），每个分区都会在多个Broker节点上进行副本复制。
5. Topic（主题）：
6. Topic是消息的逻辑分类单元，相当于一个消息队列或主题类别。
7. 生产者（Producer）将消息发布到特定的主题中，消费者（Consumer）订阅主题并从中接收消息。
8. 每个主题可以被划分为多个分区，以实现消息的并行处理和负载均衡。
9. Partition（分区）：
10. Partition是一个主题的分片，用于水平扩展和并行处理。
11. 每个分区都是有序且持久化的消息序列，以日志文件的形式存储在Broker节点上。
12. 每个分区在集群中的不同Broker节点上具有一个副本（Replica），其中一个副本为领导者（Leader），其余副本为追随者（Follower）。
13. Producer（生产者）：
14. 生产者负责向Kafka集群发布消息。
15. 生产者将消息发送到指定的主题，可以选择将消息发送到特定的分区，或者由Kafka自动选择分区。
16. 生产者可以对消息进行批量发送和压缩，以提高性能和吞吐量。
17. Consumer（消费者）：
18. 消费者订阅一个或多个主题，并从Broker节点中拉取和消费消息。
19. 消费者可以以消费者组（Consumer Group）的形式组织，每个消费者组可以有多个消费者。
20. 在消费者组内，每个分区只能由一个消费者进行消费，从而实现负载均衡和扩展性。
21. Consumer Group（消费者组）：
22. 消费者组是一组具有相同消费者组ID的消费者的集合。
23. 每个分区只能由消费者组内的一个消费者进行消费，但一个消费者组可以消费多个分区。
24. 如果消费者组内的消费者数量多于分区数量，一些消费者将处于空闲状态。
25. ZooKeeper：
26. Kafka使用ZooKeeper来进行集群的协调和元数据管理。

Kafka应用场景

下面是一些Kafka常见的应用场景：

1.实时数据流处理

Kafka适用于实时数据流处理，可以接收和传输大规模的实时数据。

2.日志收集

Kafka可用于收集分布式系统中的日志数据，并将其聚合到中心化的存储和分析系统中。

生产者可以将日志数据发布到Kafka，而消费者可以订阅并将日志数据发送到日志存储、数据仓库或实时监控系统。

3.消息队列

Kafka的高吞吐量和低延迟使其成为可靠的消息队列和任务队列。

生产者将任务发布到Kafka中，而消费者可以从中获取任务并进行处理，实现分布式任务调度和并行处理。

4.应用解耦

也可以使用Kafka来实现应用解耦。

5.流式处理

Kafka可以将数据从生产者快速传递给消费者，支持实时数据分析、流式处理和复杂事件处理。

比如：spark streaming和storm

以上

本文作者：mikechen

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