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Kafka简介、基本原理、执行流程与使用场景

技术杂谈 勤劳的小蚂蚁 4个月前 (01-03) 80次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码

一、简介

Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务。
几种分布式系统消息系统的对比:
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二、Kafka基本架构

它的架构包括以下组件:
1、话题(Topic):是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名;
2、生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象;
3、服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称为代理(Broker)或Kafka集群;
4、消费者(Consumer):可以订阅一个或多个话题,并从Broker拉数据,从而消费这些已发布的消息;
上图中可以看出,生产者将数据发送到Broker代理,Broker代理有多个话题topic,消费者从Broker获取数据。

三、基本原理

我们将消息的发布(publish)称作 producer,将消息的订阅(subscribe)表述为 consumer,将中间的存储阵列称作 broker(代理),这样就可以大致描绘出这样一个场面:
生产者将数据生产出来,交给 broker 进行存储,消费者需要消费数据了,就从broker中去拿出数据来,然后完成一系列对数据的处理操作。
乍一看返也太简单了,不是说了它是分布式吗,难道把 producer、 broker 和 consumer 放在三台不同的机器上就算是分布式了吗。看 kafka 官方给出的图:
多个 broker 协同合作,producer 和 consumer 部署在各个业务逻辑中被频繁的调用,三者通过 zookeeper管理协调请求和转发。这样一个高性能的分布式消息发布订阅系统就完成了。
图上有个细节需要注意,producer 到 broker 的过程是 push,也就是有数据就推送到 broker,而 consumer 到 broker 的过程是 pull,是通过 consumer 主动去拉数据的,而不是 broker 把数据主懂发送到 consumer 端的。

四、Zookeeper在kafka的作用

上述,提到了Zookeeper,那么Zookeeper在kafka的作用是什么?
(1)无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
(2)Kafka使用zookeeper作为其分布式协调框架,很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。
(3)同时借助zookeeper,kafka能够生产者、消费者和broker在内的所以组件在无状态的情况下,建立起生产者和消费者的订阅关系,并实现生产者与消费者的负载均衡。

五、执行流程

首先看一下如下的过程:
我们看上面的图,我们把 broker 的数量减少,叧有一台。现在假设我们按照上图进行部署:
(1)Server-1 broker 其实就是 kafka 的 server,因为 producer 和 consumer 都要去还它。 Broker 主要还是做存储用。
(2)Server-2 是 zookeeper 的 server 端,它维持了一张表,记录了各个节点的 IP、端口等信息。
(3)Server-3、 4、 5 他们的共同之处就是都配置了 zkClient,更明确的说,就是运行前必须配置 zookeeper的地址,道理也很简单,这之间的连接都是需要 zookeeper 来进行分发的。
(4)Server-1 和 Server-2 的关系,他们可以放在一台机器上,也可以分开放,zookeeper 也可以配集群。目的是防止某一台挂了。
简单说下整个系统运行的顺序:
(1)启动zookeeper 的 server
(2)启动kafka 的 server
(3)Producer 如果生产了数据,会先通过 zookeeper 找到 broker,然后将数据存放到 broker
(4)Consumer 如果要消费数据,会先通过 zookeeper 找对应的 broker,然后消费。

六、Kafka的特性

(1)高吞吐量、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作;
(2)可扩展性:kafka集群支持热扩展;
(3)持久性、可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失;
(4)容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败);
(5)高并发:支持数千个客户端同时读写;
(6)支持实时在线处理和离线处理:可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时进行处理,同时还可以使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理;

七、Kafka的使用场景

(1)日志收集:一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer,例如Hadoop、Hbase、Solr等;
(2)消息系统:解耦和生产者和消费者、缓存消息等;
(3)用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动,如浏览网页、搜索、点击等活动,这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中,然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析,或者装载到Hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘;
(4)运营指标:Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据,生产各种操作的集中反馈,比如报警和报告;
(5)流式处理:比如Spark streaming和storm;
(6)事件源;

参考文章:
1、http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html 
2、http://www.jianshu.com/p/a82b8619e56c 
3、http://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531


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