kafka相关概念和特点

kafka相关概念与特点

概念

消息(Message):kafka的数据单元,相当于数据库里面的一个数据行或一条记录。消息由字节数组组成,所以对于Kafka 来说,消息里的数据没有特别的格式或含义。消息可以有一个可选的元数据,也就是键。键也是一个字节数组,与消息一样,对于Kafka来说也没有特殊的含义。当消息以一种可控的方式写入不同的分区时,会用到键。最简单的例子就是为键生成一个一致性散列值,然后使用散列值对主题分区数进行取模,为消息选取分区。这样可以保证具有相同键的消息总是被写到相同的分区上。

主题和分区(Topic and Partitions):kafka的消息通过主题进行分类,相当于数据库的表,或文件系统的文件夹。主题可以被分为若干个分区, 一个分区就是一个提交日志。消息以追加的方式写入分区,然后以先入先出的顺序读取。由于一个主题一般包含几个分区,因此无法在整个主题范围内保证消息的顺序,但可以保证消息在单个分区内的顺序。kafka通过分区来实现数据冗余和伸缩性。分区可以分布在不同的服务器上,也就是说,一个主题可以横跨多个服务器。

生产者(Producer):创建消息。

消费者(Consumer):读取消息。而消费者是消费者群组的一部分,也就是说,会有一个或多个消费者共同读取一个主题。群组保证每个分区只能被一个消费者使用。

偏移量(offset):消费者通过检查消息的偏移盘来区分已经读取过的消息。偏移量是另一种元数据,它是一个不断递增的整数值,在创建消息时,Kafka会把它添加到消息里。在给定的分区里,每个消息的偏移量都是唯一的。消费者把每个分区最后读取的消息偏移量保存在Zookeeper或Kafka上,如果消费者关闭或重启,它的读取状态不会丢失。

broker和集群:一个独立的Kafka 服务器被称为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。根据特定的硬件及其性能特征,单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。broker是集群的组成部分。每个集群都有一个broker同时充当了集群控制器的角色(自动从集群的活跃成员中选举出来)。控制器负责管理工作,包括将分区分配给broker和监控broker在集群中, 一个分区从属于一个broker,该broker被称为分区的首领。一个分区可以分配给多个broker,这个时候会发生分区复制。这种复制机制为分区提供了消息冗余,如果有一个broker失效,其他broker可以接管领导权。不过,相关的消费者和生产者都要重新连接到新的首领。


特点

支持多个生产者:Kafka可以无缝地支持多个生产者,不管客户端在使用单个主题还是多个主题。所以它很适合用来从多个前端系统收集数据,并以统一的格式对外提供数据。例如, 一个包含了多个微服务的网站,可以为页面视图创建一个单独的主题,所有服务都以相同的消息格式向该主题写入数据。消费者应用程序会获得统一的页面视图,而无需协调来自不同生产者的数据流。

支持多个消费者:Kafka也支持多个消费者从一个单独的消息流上读取数据,而且消费者之间直不影响。这与其他队列系统不同,其他队列系统的消息一旦被一个客户端读取,其他客户端就无法再读取它。另外,多个消费者可以组成一个群组,它们共享一个悄息流,并保证整个群组对每个给定的消息只处理一次。

基于磁盘存储:消费者可能会因为处理速度慢或突发的流量高峰导致无陆及时读取消息,而持久化数据可以保证数据不会丢失。消费者可以在进行应用程序维护时离线一小段时间,而无需担心消息丢失或堵塞在生产者端。消费者可以被关闭,但消息会继续保留在Kafka 里。消费者可以从上次中断的地方继续处理消息。

可伸缩,高性能:通过横向扩展生产者、消费者和broker, Kafka可以轻松处理巨大的消息流。在处理大量数据的同时,它还能保证亚秒级的消息延迟。

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