1.简介

1.1 概述

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。
Kafka主要设计目标如下：

  • 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
  • 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
  • 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
  • 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
  • Scale out:支持在线水平扩展

    1.2 消息系统介绍

    一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用，应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。分布式消息传递基于可靠的消息队列，在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。有两种主要的消息传递模式：点对点传递模式、发布-订阅模式。大部分的消息系统选用发布-订阅模式。Kafka就是一种发布-订阅模式。

1.3点对点消息传递模式

一个消息系统负责将从一个应用传递到另一个应用,此时,讲一个或多个消费队列中的数据,但是一条消息只能被消费一次,当消费者消费了队列中的某条数据之后,该条数据则从消息队列中删除,该模式即使有多个消费者同时消费数据,也能保证数据处理的顺序,这种架构描述示意图如下:
Kafka详解 - 图1

生产者发送一条数据到queue,只有一个消费者能收到

1.4 发布-订阅消息传递模式

在发布-订阅消息系统中，消息被持久化到一个topic中。与点对点消息系统不同的是，消费者可以订阅一个或多个topic，消费者可以消费该topic中所有的数据，同一条数据可以被多个消费者消费，数据被消费后不会立马删除。在发布-订阅消息系统中，消息的生产者称为发布者，消费者称为订阅者。该模式的示例图如下：
Kafka详解 - 图2
发布者发送到topic的消息，只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。(微信公众号订阅)

1.5 什么是Kafka？

Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。

1.6 好处

以下是Kafka的几个好处 -

  • 可靠性 - Kafka是分布式，分区，复制和容错的。
  • 可扩展性 - Kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。
  • 耐用性 - Kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上，因此它是持久的。
  • 性能 - Kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量。 即使存储了许多TB的消息，它也保持稳定的性能。

Kafka非常快，并保证零停机和零数据丢失。

1.7 用例

Kafka可以在许多用例中使用。 其中一些列出如下 -

  • 指标 - Kafka通常用于操作监控数据。 这涉及聚合来自分布式应用程序的统计信息，以产生操作数据的集中馈送。
  • 日志聚合解决方案 - Kafka可用于跨组织从多个服务收集日志，并使它们以标准格式提供给多个服务器。
  • 流处理 - 流行的框架(如Storm和Spark Streaming)从主题中读取数据，对其进行处理，并将处理后的数据写入新主题，供用户和应用程序使用。 Kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常有用。

    1.8 需要Kafka

    Kafka是一个统一的平台，用于处理所有实时数据Feed。 Kafka支持低延迟消息传递，并在出现机器故障时提供对容错的保证。 它具有处理大量不同消费者的能力。 Kafka非常快，执行2百万写/秒。 Kafka将所有数据保存到磁盘，这实质上意味着所有写入都会进入操作系统(RAM)的页面缓存。 这使得将数据从页面缓存传输到网络套接字非常有效。