kafka簡單介紹
Kafka 是一個訊息系統,原本開發自 LinkedIn,用作 LinkedIn 的活動流(Activity Stream)和運營資料處理管道(Pipeline)的基礎
使用kafka的優勢:實現瞭解耦合
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Kafka 專用術語
Broker:Kafka 叢集包含一個或多個伺服器,這種伺服器被稱為 broker。(多個broker解決負載問題,當然也可以只有一個broker)
Topic:每條釋出到 Kafka 叢集的訊息都有一個類別,這個類別被稱為 Topic。(物理上不同 Topic 的訊息分開儲存,邏輯上一個 Topic 的訊息雖然保存於一個或多個 broker 上,但使用者只需指定訊息的 Topic 即可生產或消費資料而不必關心資料存於何處)。
Partition:Partition 是物理上的概念,每個 Topic 包含一個或多個 Partition。
Producer:負責釋出訊息到 Kafka broker。(可以是其他元件也可以是自定義的服務等,只要需要訊息傳遞都可以使用)
Consumer:訊息消費者,向 Kafka broker 讀取訊息的客戶端。
Consumer Group:每個 Consumer 屬於一個特定的 Consumer Group(可為每個 Consumer 指定 group name,若不指定 group name 則屬於預設的 group)。
Kafka各元件說明
Broker
每個kafka server稱為一個Broker,多個borker組成kafka cluster。
一個機器上可以部署一個或者多個Broker,這多個Broker連線到相同的ZooKeeper就組成了Kafka叢集。
Topic
Kafka是一個釋出訂閱訊息系統,它的邏輯結構如下:
Topic 就是訊息類別名,一個topic中通常放置一類訊息。每個topic都有一個或者多個訂閱者,也就是訊息的消費者consumer。
Producer將訊息推送到topic,由訂閱該topic的consumer從topic中拉取訊息。
Topic 與broker
一個Broker上可以建立一個或者多個Topic。同一個topic可以在同一叢集下的多個Broker中分佈。
Partition log
Kafka會為每個topic維護了多個分割槽(partition),每個分割槽會對映到一個邏輯的日誌(log)檔案:
每當一個message被髮布到一個topic上的一個partition,broker應會將該message追加到這個邏輯log檔案的最後一個segment上。這些segments 會被flush到磁碟上。Flush時可以按照時間來進行,也可以按照message 數來執行。
每個partition都是一個有序的、不可變的結構化的提交日誌記錄的序列。在每個partition中每一條日誌記錄都會被分配一個序號——通常稱為offset,offset在partition內是唯一的。論點邏輯檔案會被化分為多個檔案segment(每個segment的大小一樣的)。
Broker叢集將會保留所有已釋出的message records,不管這些訊息是否已被消費。保留時間依賴於一個可配的保留週期。例如:如果設定了保留策略是2day,那麼每一條訊息釋出兩天內是被保留的,在這個2day的保留時間內,訊息是可以被消費的。過期後不再保留。
Partition distribution
日誌分割槽是分散式的存在於一個kafka叢集的多個broker上。每個partition會被複制多份存在於不同的broker上。這樣做是為了容災。具體會複製幾份,會複製到哪些broker上,都是可以配置的。經過相關的複製策略後,每個topic在每個broker上會駐留一到多個partition。如圖:
如果要了解kafka如何進行partition、replica 分配的,可以參考:
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