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Kafka是一款基于发布和订阅的消息系统。一般被称为分布式提交日志或分布式流平台。 Kafka系统是按照一定的顺序持久化保存的，可以按需读取。 Kafka的数据单元被称为消息。类似于数据库中表的一行记录，消息由字节组成，所以没有特别的格式和含义。 消息有一个可选的元数据，就是键，键也是一个字节数组。当消息以一种可控的方式写入分区时，会用到键，最简单的方式就是为键生成一个散列值，然后使用散列值对主题的分区属进行取模。这样可以保证具有相同键的消息总是会写到相同的分区。 批次时一组消息，这些消息属于同一个主题和分区，将消息分批次传输可以减少网络开销。 消息模式有很多选项，比如json,xml,但Kafka的开发者喜欢使用Apache Avro。 Kafka的消息通过主题进行分类，主题就好比数据库中的表。或者文件系统中的文件夹。 主题还可以分成若干个分区，消息以追加方式写入分区，按照先入先出的顺序被消费，因此无法在整个主题范围内保持顺序，但可以保证在单个分区内的顺序。 Kafka通过分区实现数据冗余和伸缩性，分区可分布在不同的服务器上，以此来提供比单个服务器更强大的性能。 通常使用流来描述Kafka的数据，流是一组从生产者到消费者的数据。Kafka以实时的方式处理数据，这叫流失处理，通常与批量处理（Hadoop）做区别。 Kafka的客户端就是Kafka的用户，他们被分为两种：生产者和消费者。除此之外还有其他高级客户端API——用于数据集成的Kafka Connect API和用于流失处理的Kafka streams.这些高级客户端API使用生产者和消费者作为内部组件，提供了更高级的功能。 生产者创建消息，一般一个消息会被发布到一个特定的主题上，生产者默认会把消息均衡地分布到主题的所有分区，这通常是由消息键和分区器来实现。 消费者读取消息，消费者订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序消费它们。消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读过的消息。偏移量是另一种元数据，它是一个不断递增的整数值。在创建消息时，Kafka会把它添加到消息里，在给定分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。 消费者把每个分区最后读取的偏移量保存到zookeeper或Kafka上，如果消费者关闭或者重启，它的读取状态不好丢失。 消费者是消费者群组的一部分，一般会有多个消费者共同读取一个主题，群组保证每个分区只被一个消费者使用。 一个独立的Kafka服务器称为一个broker，broker接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存。broker为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回提交到磁盘上的消息。 broker是集群的组成部分，每个集群都会有一个broker充当集群控制器角色（自动选举），控制器负责管理工作。在集群中，一个分区从属于一个broker，该broker被称为分区的首领，一个分区可以复制到多个broker，这种复制机制为分区提供了消息冗余。 保留消息时Kafka的一个重要特性，默认的保留策略时这样的：要么保留一段时间，要么保留一定的字节数。在任一时刻，达到其中一个标准，消息就会被删除。 Kafka可以无缝支持多个生产者，也可以支持多个消费者。 Kafka有五个使用场景： 1.跟踪用户的活动。 2.传递消息。 3.度量指标和日志记录。 4.提交日志。 5.流处理。 来源：http://www./content-4-108701.html |
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