了解 Kafka

什么是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，订阅者指接受自己感兴趣的消息。
戳这里：了解消息队列

现在的定义：Kafka是一个 开源 的 分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

Kafka诞生背景

kafka 的诞生，是为了解决linkedin的数据管道问题，起初linkedin采用了ActiveMQ来进行数据交换，大约是在2010年前后，那时的ActiveMQ还远远无法满足linkedin对数据传递系统的要求，经常由于各种缺陷而导致消息阻塞或者服务无法正常访问，为了能够解决这个问题，linkedin决定研发自己的消息传递系统，当时 linkedin 的首席架构师jay kreps便开始组织团队进行消息传递系统的研发。

Kafka基础结构

• 为方便扩展，并提高吞吐量，一个topic分为多个partiton
• 配合分区的设计，提高消费者组的概念，组内每个消费者并行消费
• 为提高可用性，为每一个partition 增加若干副本，类似NameNode HA
• ZK中记录谁是leader，Kafka 2.8.0以后的版本也可以配置不采用ZK

1. Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
2. Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。

Kafka 的优势

在大数据技术领域，一些重要的组件、框架都支持Apache Kafka，不论成成熟度、社区、性能、可靠性，Kafka都是非常有竞争力的一款产品。