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1 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，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，用于数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

2 消息队列

常见的消息队列主要有：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。
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。

2.1 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。

2.1.1 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。
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2.1.2 解耦

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2.1.3 异步通信

允许一个用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，在需要的时候再去处理。
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2.2 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

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  1. 发布/订阅模式
  • 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
  • 消费者消费数据之后，不删除数据
  • 每个消费者相互独立，都可以消费到数据

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3 Kafka基础架构

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  • Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
  • Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • Replica：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
  • 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。
  • 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。