Kafka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(Message Queue)，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(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。

消息队列

目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、 RocketMQ 等。在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。

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。

  • 消息队列的应用场景——缓冲**/**消峰

image-20221226194857048

  • 消息队列的应用场景——解耦

image-20221226194931200

  • 消息队列的应用场景——异步通信

image-20221226195014147

消息队列的两种模式

点对点模式
  • 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息

image-20221226195124583

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

image-20221226195350893

Kafka 基础架构

image-20221226195821733

  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快速入门