這種方式比直接使用點(diǎn)對點(diǎn)的連接要好得多，但這里有太多重復(fù)的地方。你的公司因此要為數(shù)據(jù)隊(duì)列維護(hù)多個(gè)系統(tǒng)，每個(gè)系統(tǒng)又有各自的缺陷和不足。而且，接下來可能會(huì)有更多的場景需要用到消息系統(tǒng)。 此時(shí)，你真正需要的是一個(gè)單一的集中式系統(tǒng)，它可以用來發(fā)布通用類型的數(shù)據(jù)，其規(guī)?？梢噪S著公司業(yè)務(wù)的增長而增長。這時(shí)Kafka登場了。

Kafka登場

Kafka就是為了解決上述問題而設(shè)計(jì)的一款基于發(fā)布與訂閱的消息系統(tǒng)。它一般被稱為 “分布式提交日志”或者“分布式流平臺”。文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫提交日志用來提供所有事務(wù) 的持久記錄 ， 通過重放這些日志可以重建系統(tǒng)的狀態(tài)。同樣地， Kafka 的數(shù)據(jù)是按照 一定順序持久化保存的，可以按需讀取 。 此外， Kafka 的數(shù)據(jù)分布在整個(gè)系統(tǒng)里，具備數(shù)據(jù)故障保護(hù)和性能伸縮能力。

消息和批次

Kafka的數(shù)據(jù)單元被稱為消息。如果你在使用 Kafka之前已經(jīng)有數(shù)據(jù)庫使用經(jīng)驗(yàn)，那么可 以把消息看成是數(shù)據(jù)庫里的一個(gè)“數(shù)據(jù)行”或一條“記錄”。消息由字節(jié)數(shù)組組成，所以 對于 Kafka來說，消息里的數(shù)據(jù)沒有特別的格式或含義。消息可以有一個(gè)可選的元數(shù)據(jù)， 也就是鍵(key)。鍵也是一個(gè)字節(jié)數(shù)組，與消息一樣，對于 Kafka來說也沒有特殊的含義。 當(dāng)消息以一種可控的方式寫入不同的分區(qū)時(shí)，會(huì)用到鍵。最簡單的例子就是為鍵生成一個(gè)一致 性散列值，然后使用散列值對主題分區(qū)數(shù)進(jìn)行取模，為消息選取分區(qū) 。這樣可 以保證具有 相同鍵的消息總是被寫到相同的分區(qū)上。

為了提高效率，消息被分批次寫入 Kafka。 批次就是一組消息，這些消息屬于同一個(gè)主題 和分區(qū)。如果每一個(gè)消息都單獨(dú)穿行于網(wǎng)絡(luò)，會(huì)導(dǎo)致大量的網(wǎng)絡(luò)開銷，把消息分成批次傳 輸可以減少網(wǎng)絡(luò)開銷。不過，這要在時(shí)間延遲和吞吐量之間作出權(quán)衡；批次越大，單位時(shí)間內(nèi)處理的消息就越多，單個(gè)消息的傳輸時(shí)間就越長。批次數(shù)據(jù)會(huì)被壓縮，這樣可以提升 數(shù)據(jù)的傳輸和存儲能力，但要做更多的計(jì)算處理。

主題(topic)和分區(qū)(partition)

Kafka 的悄息通過 主題進(jìn)行分類。主題就好比數(shù)據(jù)庫的表，或者文件系統(tǒng)里的文件夾。主題可以被分為若干個(gè)分區(qū) ， 一個(gè)分區(qū)就是一個(gè)提交日志。消息以追加的方式寫入分區(qū)，然后以先入先出的順序讀取。要注意，由于一個(gè)主題一般包含幾個(gè)分區(qū)，因此無法在整個(gè)主題范圍內(nèi)保證消息的順序，但可以保證消息在單個(gè)分區(qū)內(nèi)的順序。下圖 所示的主題有 4 個(gè)分區(qū)，消息被迫加寫入每個(gè)分區(qū)的尾部。 Kaflca通過分區(qū)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余和伸縮性。分區(qū)可以分布在不同的服務(wù)器上，也就是說， 一個(gè)主題可以橫跨多個(gè)服務(wù)器，以此來提供比 單個(gè)服務(wù)器更強(qiáng)大的性能。

我們通常會(huì)使用流這個(gè)詞來描繪Kafka這類系統(tǒng)對數(shù)據(jù)。很多時(shí)候，人們把一個(gè)主題的數(shù)據(jù)看成一個(gè)流，不管它有多少個(gè)分區(qū)。流是一組從生產(chǎn)者移動(dòng)到消費(fèi)者的數(shù)據(jù)。當(dāng)我們討 論流式處理時(shí)，一般都是這樣描述消息的。 Kaflca Streams、 Apache Samza 和 Storm 這些框 架以實(shí)時(shí)的方式處理消息，也就是所謂的流式處理。我們可以將流式處理與離線處理進(jìn)行比較，比如 Hadoop 就是被設(shè)計(jì)用于在稍后某個(gè)時(shí)刻處理大量的數(shù)據(jù)。

生產(chǎn)者和消費(fèi)者

Kafka 的客戶端就是 Kafka 系統(tǒng)的用戶，它們被分為兩種基本類型 : 生產(chǎn)者和消費(fèi)者。除此之外，還有其他高級客戶端 API——用于數(shù)據(jù)集成的 Kaflca Connect API 和用于流式處理 的 Kaflca Streams。這些高級客戶端 API 使用生產(chǎn)者和消費(fèi)者作為內(nèi)部組件，提供了高級的 功能。

生產(chǎn)者創(chuàng)建消息。在其他發(fā)布與訂閱系統(tǒng)中，生產(chǎn)者可能被稱為發(fā)布者或?qū)懭胝?。一般?況下，一個(gè)消息會(huì)被發(fā)布到一個(gè)特定的主題(topic)上。生產(chǎn)者在默認(rèn)情況下把消息均衡地分布到主題的所有分區(qū)上，而并不關(guān)心特定消息會(huì)被寫到哪個(gè)分區(qū)。不過，在某些情況下，生產(chǎn)者會(huì)把消息直接寫到指定的分區(qū)。這通常是通過消息鍵和分區(qū)器來實(shí)現(xiàn)的，分區(qū)器為鍵生 成一個(gè)散列值，并將其映射到指定的分區(qū)上。這樣可以保證包含同一個(gè)鍵的消息會(huì)被寫到 同一個(gè)分區(qū)上。生產(chǎn)者也可以使用自定義的分區(qū)器，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)規(guī)則將消息映射到分 區(qū)。下一章將詳細(xì)介紹生產(chǎn)者。

消費(fèi)者讀取消息。在其他發(fā)布與訂閱系統(tǒng)中，消費(fèi)者可能被稱為訂閱者或讀者 。 消費(fèi)者訂閱一個(gè)或多個(gè)主題，并按照消息生成的順序讀取它們。消費(fèi)者通過檢查消息的偏移盤來區(qū) 分已經(jīng)讀取過的消息。 偏移量是另一種元數(shù)據(jù)，它是一個(gè)不斷遞增的整數(shù)值，在創(chuàng)建消息 時(shí)， Kafka 會(huì)把它添加到消息里。在給定的分區(qū)里，每個(gè)悄息的偏移量都是唯 一 的。消費(fèi) 者把每個(gè)分區(qū)最后讀取的悄息偏移量保存在 Zookeeper或 Kafka上，如果悄費(fèi)者關(guān)閉或重 啟，它的讀取狀態(tài)不會(huì)丟失。

消費(fèi)者是消費(fèi)者群組的一部分，也就是說，會(huì)有一個(gè)或多個(gè)消費(fèi)者共同讀取一個(gè)主題。 群組保證每個(gè)分區(qū)只能被一個(gè)消費(fèi)者使用 。下圖所示的群組中，有 3 個(gè)消費(fèi)者同時(shí)讀取一 個(gè)主題。其中的兩個(gè)消費(fèi)者各自讀取一個(gè)分區(qū)，另外一個(gè)消費(fèi)者讀取其他兩個(gè)分區(qū)。消費(fèi) 者與分區(qū)之間的映射通常被稱為悄費(fèi)者對分區(qū)的所有權(quán)關(guān)系 。

通過這種方式，消費(fèi)者可以消費(fèi)包含大量消息的主題。而且，如果一個(gè)消費(fèi)者失效，群組 里的其他消費(fèi)者可以接管失效悄費(fèi)者的工作。第 4章將詳細(xì)介紹消費(fèi)者和悄費(fèi)者群組。

broker和集群

一個(gè)獨(dú)立的 Kafka服務(wù)器被稱為 broker。 broker接收來自 生產(chǎn)者的消息，為消息設(shè)置偏移 量，并提交消息到磁盤保存。 broker 為消費(fèi)者提供服務(wù)，對讀取分區(qū)的請求作出響應(yīng)，返 回已經(jīng)提交到磁盤上的消息。根據(jù)特定的硬件及其性能特征，單個(gè) broker可以輕松處理數(shù) 千個(gè)分區(qū)以及每秒百萬級的消息量。

Broker可以看作是消息中間件處理節(jié)點(diǎn)，一個(gè)Kafka節(jié)點(diǎn)就是一個(gè)broker，一個(gè)或者多個(gè)Broker可以組成一個(gè)Kafka集群。

broker是集群的組成部分。每個(gè)集群都有一個(gè) broker 同時(shí)充當(dāng)了集群控制器的角色(自動(dòng) 從集群的活躍成員中選舉出來)?？刂破髫?fù)責(zé)管理工作，包括將分區(qū)分配給 broker和監(jiān)控 broker. 在集群中， 一個(gè)分區(qū)從屬于一個(gè) broker, i亥 broker被稱為分區(qū)的首領(lǐng)。一個(gè)分區(qū) 可以分配給多個(gè) broker，這個(gè)時(shí)候會(huì)發(fā)生分區(qū)復(fù)制(見下圖)。這種復(fù)制機(jī)制為分區(qū)提供 了消息冗余，如果有一個(gè) broker失效，其他 broker可以接管領(lǐng)導(dǎo)權(quán)。不過，相關(guān)的消費(fèi)者 和生產(chǎn)者都要重新連接到新的首領(lǐng)。

保留消息(在一定期限內(nèi))是 Kafka的一個(gè)重要特性。 Kafka broker默認(rèn)的消息保留策略 是這樣的：要么保留一段時(shí)間(比如 7天)，要么保留到消息達(dá)到一定大小的字節(jié)數(shù)(比 如 1GB)。當(dāng)消息數(shù)量達(dá)到這些上限時(shí)，舊消息就會(huì)過期井被刪除，所以在任何時(shí)刻， 可 用消息的總量都不會(huì)超過配置參數(shù)所指定的大小。主題可以配置自己的保留策略，可以將 悄息保留到不再使用它們?yōu)橹?。例如，用于跟蹤用戶活?dòng)的數(shù)據(jù)可能需要保留幾天，而應(yīng) 用程序的度量指標(biāo)可能只需要保留幾個(gè)小時(shí)?？梢酝ㄟ^配置把主題當(dāng)作 緊湊型日志， 只有 最后一個(gè)帶有特定鍵的消息會(huì)被保留下來。這種情況對于變更日志類型的數(shù)據(jù)來說比較適 用，因?yàn)槿藗冎魂P(guān)心最后時(shí)刻發(fā)生的那個(gè)變更。

為什么選擇 Kafka

多個(gè)生產(chǎn)者

Kafka 可以無縫地支持多個(gè)生產(chǎn)者，不管客戶端在使用單個(gè) 主題還是多個(gè)主題。所以它很 適合用來從多個(gè)前端系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，并以統(tǒng)一的格式對外提供數(shù)據(jù)。例如， 一個(gè)包含了 多 個(gè)微服務(wù)的網(wǎng)站，可以為頁面視圖創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的主題，所有服務(wù)都以相同的消息格式向 該主題寫入數(shù)據(jù)。消費(fèi)者應(yīng)用程序會(huì)獲得統(tǒng)一的頁面視圖，而無需協(xié)調(diào)來自不同生產(chǎn)者的 數(shù)據(jù)流。

多個(gè)消費(fèi)者

除了支持多個(gè)生產(chǎn)者外， Kafka也支持多個(gè)消費(fèi)者從一個(gè)單獨(dú)的消息流上讀取數(shù)據(jù)，而且 消費(fèi)者之間直不影響。這與其他隊(duì)列系統(tǒng)不同，其他隊(duì)列系統(tǒng)的消息一旦被一個(gè)客戶端讀 取，其他客戶端就無法再讀取它。另外，多個(gè)消費(fèi)者可以組成一個(gè)群組，它們共享一個(gè)消息流，并保證整個(gè)群組對每個(gè)給定的消息只處理一次。

基于磁盤的數(shù)據(jù)存儲

Kafka不僅支持多個(gè)消費(fèi)者，還允許消費(fèi)者非實(shí)時(shí)地讀取消息，這要?dú)w功于 Kafka的數(shù)據(jù) 保留特性。?肖息被提交到磁盤，根據(jù)設(shè)置的保留規(guī)則進(jìn)行保存。每個(gè)主題可以設(shè)置單獨(dú)的 保留規(guī)則，以便滿足不同消費(fèi)者的需求，各個(gè)主題可以保留不同數(shù)量的消息。消費(fèi)者可能 會(huì)因?yàn)樘幚硭俣嚷蛲话l(fā)的流量高峰導(dǎo)致無陸及時(shí)讀取消息，而持久化數(shù)據(jù)可以保證數(shù)據(jù) 不會(huì)丟失。?肖費(fèi)者可以在進(jìn)行應(yīng)用程序維護(hù)時(shí)離線一小段時(shí)間，而無需擔(dān)心消息丟失或堵 塞在生產(chǎn)者端。 消費(fèi)者可以被關(guān)閉，但消息會(huì)繼續(xù)保留在 Kafka里。消費(fèi)者可以從上次中 斷的地方繼續(xù)處理消息。

伸縮性

為了能夠輕松處理大量數(shù)據(jù)， Kafka 從一開始就被設(shè)計(jì)成一個(gè)具有靈活伸縮性的系統(tǒng)。用 戶在開發(fā)階段可以先使用單個(gè) broker，再擴(kuò)展到包含 3 個(gè) broker 的小型開發(fā)集群，然后隨 著數(shù)據(jù)鹽不斷增長，部署到生產(chǎn)環(huán)境的集群可能包含上百個(gè) broker。對在線集群進(jìn)行擴(kuò)展 絲毫不影響整體系統(tǒng)的可用性。也就是說， 一個(gè)包含多個(gè) broker的集群，即使個(gè)別 broker 失效，仍然可以持續(xù)地為客戶提供服務(wù)。要提高集群的容錯(cuò)能力，需要配置較高的復(fù)制系 數(shù)。

高性能

上面提到的所有特性，讓 Kafka成為了一個(gè)高性能的發(fā)布與訂閱消息系統(tǒng)。通過橫向擴(kuò)展 生產(chǎn)者、消費(fèi)者和 broker, Kafka可以輕松處理巨大的消息流。在處理大量數(shù)據(jù)的同時(shí)， 它還能保證亞秒級的消息延遲。

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