kafka基本介绍_kafka的作用定义特点

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简述

Kafka：Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，之后成为Apache项目的一部分。号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。

一、优缺点

优点：

• 高吞吐、低延迟：kakfa 最大的特点就是收发消息非常快，kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的最低延迟只有几毫秒；
• 高伸缩性：每个主题(topic) 包含多个分区(partition)，主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中；
• 持久性、可靠性：Kafka 能够允许数据的持久化存储，消息被持久化到磁盘，并支持数据备份防止数据丢失，Kafka 底层的数据存储是基于
  Zookeeper 存储的，Zookeeper 我们知道它的数据能够持久存储；
• 容错性：非常高，kafka是分布式的，一个数据多个副本，某个节点宕机，Kafka 集群能够正常工作；
• 消息有序：消费者采用Pull方式获取消息，消息有序，通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次；
• 有优秀的第三方Kafka Web管理界面Kafka-Manager，在日志领域比较成熟，被多家公司和多个开源项目使用；
• 功能支持：功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用。

缺点：

• Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长；
• 使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间；
• 消费失败不支持重试；
• 支持消息顺序，但是一台代理宕机后，就会产生消息乱序； 社区更新较慢。

总结：

• Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费，追求高吞吐量，一开始的目的就是用于日志收集和传输，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务。
• 大型公司建议可以选用，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka。

二、基本概念

1.架构

一个典型的 Kafka 集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

2.基本含义

• 消息：Kafka 中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行的记录。

• 批次：为了提高效率， 消息会分批次写入 Kafka，批次就代指的是一组消息。

• 主题：消息的种类称为 主题（Topic），可以说一个主题代表了一类消息，相当于是对消息进行分类。主题就像是数据库中的表。

• 分区：主题可以被分为若干个分区（partition），同一个主题中的分区可以不在一个机器上，有可能会部署在多个机器上，由此来实现
  kafka 的伸缩性，单一主题中的分区有序，但是无法保证主题中所有的分区有序。

• 消费者群组：生产者与消费者的关系就如同餐厅中的厨师和顾客之间的关系一样，一个厨师对应多个顾客，也就是一个生产者对应多个消费者，消费者群组（Consumer
  Group）指的就是由一个或多个消费者组成的群体。

• 偏移量：偏移量（Consumer
  Offset）是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，用来记录消费者发生重平衡时的位置，以便用来恢复数据。

• broker: 一个独立的 Kafka 服务器就被称为 broker，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 集群：broker 是集群 的组成部分，broker 集群由一个或多个 broker 组成，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）。

• 副本：Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica），副本的数量是可以配置的，Kafka 定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica） 和 追随者副本（Follower Replica），前者对外提供服务，后者只是被动跟随。

• 重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是
  Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。

分区策略

Kafka 对于数据的读写是以分区为粒度的，分区可以分布在多个主机（Broker）中，这样每个节点能够实现独立的数据写入和读取，并且能够通过增加新的节点来增加 Kafka 集群的吞吐量，通过分区部署在多个 Broker 来实现负载均衡的效果，下面我们看看数据如何选择分区。

方式1：顺序轮询

顺序分配，消息是均匀的分配给每个 partition，即每个分区存储一次消息，见下图。轮训策略是 Kafka Producer 提供的默认策略，如果你不使用指定的轮训策略的话，Kafka 默认会使用顺序轮训策略的方式。

方式2：随机轮询

本质上看随机策略也是力求将数据均匀地打散到各个分区，但从实际表现来看，它要逊于轮询策略，所以如果追求数据的均匀分布，还是使用轮询策略比较好。事实上，随机策略是老版本生产者使用的分区策略，在新版本中已经改为轮询了。

方式3：key hash

这个策略也叫做 key-ordering 策略，Kafka 中每条消息都会有自己的key，一旦消息被定义了 Key，那么你就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区里面，由于每个分区下的消息处理都是有顺序的，故这个策略被称为按消息键保序策略，如下图所示

特性分析

这里才是内容的重点，不仅需要知道Kafka的特性，还需要知道支持这些特性的原因：

• 消息路由（不支持）：Kafka在处理消息之前是不允许消费者过滤一个主题中的消息。一个订阅的消费者在没有异常情况下会接受一个分区中的所有消息。
• 消息有序（支持）：当消费消息时，如果消费失败，消息不会被放回，所以整个消费过程都是有序进行；
• 消息时序（不支持）：消息直接发送，不会延迟发送，或者指定消息的TTL。
• 容错处理（集群支持/消息不支持）：集群容错能力高，因为是分布式部署，但是消息容错处理弱，因为消息消费失败，需要程序员手动处理，Kafka不支持消息重新进行消费。
• 伸缩（非常好）：通过扩充分区和消费者数量，实现分区扩容，并提升消费速度。
• 持久化（非常好）：数据存储在磁盘，可以随时订阅消费，消费完后，数据仍然保留。
• 消息回溯（支持）：因为消息支持持久化，就支持回溯，可以理解是附带的功能。
• 高吞吐（非常好）：因为Kafka内部同一个主题包含多个分区，所以实现分布式存储，然后消费者数量可以扩充到和分区数量一致，保证了Kafka的高吞吐。

参考

感谢：5 种主流消息队列