kafka简介及应用场景、架构
1、简介kafka是最初由linkedin公司开发的,使用scala语言编写,kafka是一个分布式,分区的,多副本的,多订阅者的日志系统(分布式MQ系统),可以用于搜索日志,监控日志,访问日志等。1.2、支持的语言kafka目前支持多种客户端的语言:java、python、c++、php等1.3、apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统apache kafka是一个分布式发布-订阅
1、简介
kafka是最初由linkedin公司开发的,使用scala语言编写,kafka是一个分布式,分区的,多副本的,多订阅者的日志系统(分布式MQ系统),可以用于搜索日志,监控日志,访问日志等。
1.2、支持的语言
kafka目前支持多种客户端的语言:java、python、c++、php等
1.3、apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统
apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列,可以处理大量的数据,并使能够将消息从一个端点传递到另一个端点,kafka适合离线和在线消息消费。kafka消息保留在磁盘上,并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与apache和spark非常好的集成,应用于实时流式数据分析。
1.4、其他的消息队列
RabbitMQ
Redis
ZeroMQ
ActiveMQ
1.5、kafka的好处
可靠性:分布式的,分区,复制和容错的。
可扩展性:kafka消息传递系统轻松缩放,无需停机。
耐用性:kafka使用分布式提交日志,这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上,因此它是持久的。
性能:kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息,他也爆出稳定的性能。
kafka非常快:保证零停机和零数据丢失。
2 kafka应用场景
2.1、指标分析
kafka 通常用于操作监控数据。这设计聚合来自分布式应用程序的统计信息, 以产生操作的数据集中反馈
2.2、日志聚合解决方法
kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志,并使他们以标准的合适提供给多个服务器。
2.3、流式处理
流式处理框架(spark,storm,flink)重主题中读取数据,对齐进行处理,并将处理后的数据写入新的主题,供 用户和应用程序使用,kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常的有用。
3 kafka架构
3.1 kafka的架构图
官方文档架构图:
kafka四大核心
- 生产者API
允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题(topics)。 - 消费者API
允许应用程序订阅一个或者多个主题,并处理这些主题接收到的记录流。 - StreamsAPI
允许应用程序充当流处理器(stream processor),从一个或者多个主题获取输入流,并生产一个输出流到一个或 者多个主题,能够有效的变化输入流为输出流。
- ConnectorAPI
允许构建和运行可重用的生产者或者消费者,能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。例如:一个连 接到关系数据库的连接器可能会获取每个表的变化。
架构关系图:
说明:kafka支持消息持久化,消费端为拉模型来拉取数据,消费状态和订阅关系有客户端负责维护,消息消费完 后,不会立即删除,会保留历史消息。因此支持多订阅时,消息只会存储一份就可以了。
kafka整体架构图
kafka架构说明
一个典型的kafka集群中包含若干个Producer,若干个Broker,若干个Consumer,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(负载均 衡);Producer使用push模式将消息发布到Broker;Consumer使用pull模式从Broker中订阅并消费消息。
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