展示Kafka工作方式的简单架构。

什么是Kafka？为什么我们要使用它？它是消息队列吗？

•它是一个 分布式流处理平台或分布式 提交日志*。*•Kafka通常用于实时流数据管道，即在系统之间传输数据，构建不断流动的数据转换系统和构建事件驱动的系统。•它确实可以充当消息队列，但不仅限于此。它可以充当FIFO队列、发布/订阅消息系统、实时流处理平台。由于Kafka的持久性存储能力，甚至可以用作数据库。

那么从上面的定义中，什么是分布式流处理和提交日志？

•Kafka作为一个由一个或多个节点组成的集群工作，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以将数据/负载分布到Kafka集群中的不同节点，它具有固有的可扩展性、可用性和容错性。•Kafka将数据存储为一系列连续的记录，可以以不同的方法进行处理。•当您将数据推送到Kafka时，它会将它们附加到记录流中，就像将日志附加到日志文件中一样。

让我们开始...

为了理解这一点，让我们深入研究关键主题：

消息

•消息是Kafka的原子数据单位。•您可以推送字符串、整数、不同架构的JSON以及其他任何内容，但通常将不同类型的消息推送到不同的主题中。•可以使用一个键（Key），它只是一些元数据，用于确定目标分区。

主题

•我们可以将主题视为Kafka中的消息的逻辑类别，它们是相同类型数据的流。

分区

•这基本上是分片技术，是Kafka的扩展能力背后的概念。•分区是使消息能够并行分布在集群中的多个代理上的机制。使用这种并行性方法，Kafka可以同时支持多个消费者和生产者的线性扩展。这种分区方法允许消费者和生产者的线性扩展。•当我们将主题的数据拆分为多个流时，我们称所有这些较小的流为该主题的“分区”。•系统的性能还取决于设置分区的方式。•消息的偏移量是该消息的数组索引。图中块上的数字表示偏移量，第一个块位于第0个偏移量处，最后一个块位于(n-1)个偏移量处。

生产者

1.将消息发布到Kafka主题的Kafka客户端。

生产者用于决定将消息发送到哪个分区。根据不同的配置和参数，生产者决定目标分区。

让我们检查不同的情况：

1.未指定键：生产者将随机决定分区，并尝试平衡所有分区上的消息总数。2.指定键：生产者使用一致性哈希^[1]将键映射到分区。一致性哈希是一种哈希机制，在相同的键上始终生成相同的哈希值，它最小化了重新哈希情况下键的重新分布。3.指定分区：您也可以硬编码目标分区。4.自定义分区逻辑：我们可以根据分区可以决定的一些规则编写规则。

您可以以3种方式将消息发送到Kafka。

1.发送并忘记 — 我们发送消息到Kafka代理并忘记它。由于Kafka是高可用的，成功的机会很大。2.同步发送 — 您希望等待所有感兴趣的消费者完成您希望它们完成的任何操作3.异步发送 — 您不希望等待所有感兴趣的消费者完成您希望它们完成的任何操作

我们还可以在将消息发送到代理之前在生产者上配置特性。

为了获得更好的性能，我们可以使用Avro序列化/反序列化器。

消费者

•消费者以有序的方式从分区中读取消息。•每次消费者读取一条消息时，它都会将偏移值存储到Kafka或Zookeeper上，表示它是消费者读取的最后一条消息。•因此，如果消费者节点崩溃，它可以恢复到上次读取的位置。此外，如果在任何时候消费者需要回到过去并读取旧消息，它只需重置偏移位置即可。

轮询循环：

您可以配置分区分配策略。

1.范围：消费者获取连续的分区。2.轮询：轮询分配器列出了所有可用的分区和所有可用的

消费者

•消费者以有序的方式从分区中读取消息。

每次消费者读取一条消息时，它都会将偏移值存储到Kafka或Zookeeper上，表示它是消费者读取的最后一条消息。

•因此，如果消费者节点崩溃，它可以恢复到上次读取的位置。此外，如果在任何时候消费者需要回到过去并读取旧消息，它只需重置偏移位置即可。•轮询循环：•您可以配置分区分配策略。

1.范围：消费者获取连续的分区2.轮询：轮询分配器列出了所有可用的分区和所有可用的

尝试在重新平衡时最小化影响，保持大部分分配不变，但允许协作重新平衡批处理大小。我们可以配置每次轮询调用返回多少条记录和多少数据。

提交偏移量：

在读取消息时，我们可以更新消费者的偏移位置，这称为提交偏移量。可以启用自动提交，或者应用程序可以显式地提交偏移量。这可以同步和异步两种方式完成。

消费者组

一组消费者一起工作，从一个主题中读取消息。

1. 扇出交换： 可以由多个消费者组订阅单个主题。

一个实时示例是OTP发送服务，可以在号码上发送OTP，也可以发送到电子邮件。

Otp示例

1.订单保证： 一个分区不能由同一个消费者组中的多个消费者读取。这由消费者组启用，只有消费者组中的一个消费者可以从单个分区读取。

•在这里，生产者生成6条消息。每条消息都是键值对，假设键“A”的值为“1”，“C”的值为“1”，“B”的值为“1”，“C”的值为“2”……“B”的值为“2”。•我们的主题有3个分区，由于一致性哈希，具有相同键的消息始终进入同一分区，因此所有键为“A”的消息都会在一起分组，键为B和C的消息也是如此。•现在，由于每个分区只有一个消费者，它们只按顺序接收消息。因此，消费者将在A2之前接收A1，在B2之前接收B1，因此保持了顺序。•因此，对于3个分区，您可以最多拥有3个消费者，如果有4个消费者，一个消费者将处于空闲状态。但对于3个分区，您可以有2个消费者，然后一个消费者将从一个分区读取，另一个消费者将从两个分区读取。

代理

•单个Kafka服务器。•代理接收来自生产者的消息，为它们分配偏移量，然后将它们提交到分区日志，基本上是将数据写入磁盘，这赋予了Kafka其持久性特性。

集群

•由多个代理节点协同工作以提供可扩展性、可用性和容错性的集群。集群中的一个代理充当控制器，负责将分区分配给代理，•当一个分区被复制到3个代理时，其中一个代理将充当该分区的领导者，其余两个将成为追随者。•数据始终写入领导者代理，然后复制到追随者。通过这种方式，我们既不会丢失数据，也不会丢失集群的可用性，如果领导者崩溃，将选举出另一个领导者。

让我们深入一些编程内容：

1.创建一个主题，创建该主题的5个分区，并将所有5个主题的数据复制到总共3个节点。2.kafka-topics — create — zookeeper zookeeper:2181 — topic applog — partitions 5 — replication-factor 3

Zookeeper

在集群中多次听到这个术语，让我们看看它是什么？

•Zookeeper作为Kafka的中央配置和共识管理系统。它跟踪代理、主题和分区分配、领导者选举，基本上是有关集群的所有元数据。

结束语：

Kafka是一款出色的软件，具有丰富的功能，可以在各种用例中使用。Kafka非常适合现代分布式系统，因为它是通过设计分布式的。它最初由LinkedIn创建，目前由Confluent维护。像Uber、Netflix、Activision、Spotify、Slack、Pinterest、Coursera等顶级科技公司都在使用它。我们了解了Kafka的核心概念，以帮助您入门。还有很多其他东西，比如Kafka Stream API或kSql，由于时间有限，我们没有讨论。

参考资料：

1.《Kafka权威指南》（其中一些图片来自此处）2.https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-intro-how-kafka-works/^[2]

感谢阅读！

引用链接

[1] 一致性哈希: https://www.toptal.com/big-data/consistent-hashing?ref=hackernoon.com
[2] https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-intro-how-kafka-works/: https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-intro-how-kafka-works/?ref=hackernoon.com