Kafka的架构：揭秘这个引人入胜的消息系统

最新推荐文章于 2025-12-15 22:17:04 发布
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Kafka作为一个分布式流处理平台，以其高吞吐、可扩展和容错性著名。通过主题和分区实现数据逻辑分类与分布，生产者和消费者保证消息的发布与消费。Kafka集群通过Broker的复制实现容错，同时支持批量处理和压缩提升效率，消息保留策略确保磁盘空间管理。消费者组实现负载均衡，确保系统灵活性和可伸缩性。

Kafka是一个分布式流式处理平台，以其高吞吐量、可扩展性和容错性而闻名。它的架构设计旨在处理大规模的实时数据流，并为各种应用场景提供可靠的消息传递。让我们来揭秘Kafka的秘密，看看它是如何实现这些卓越特性的。

  1. 主题和分区：
    Kafka通过主题（Topic）将消息进行逻辑上的分类。每个主题可以被分成一个或多个分区（Partition），每个分区是消息的有序序列。分区允许Kafka在集群中分布数据，并实现高吞吐量和可扩展性。每个分区可以在不同的服务器上进行复制，以提供容错性。

以下是创建主题和分区的示例源代码：

import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
imp
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如何防止 Kafka 消息在提交过程中丢失？Spring Boot 实战指南
qq_45202803的博客
12-11 546
本文详细讲解了如何防止Kafka消费端消息丢失问题。核心要点包括：1)问题根源在于消费者提前提交offset导致业务未完成时消息丢失；2)解决方案是关闭自动提交、采用手动ACK模式，确保业务成功后再提交offset；3)需要实现幂等消费以处理可能的重复消息；4)给出了SpringBoot+Kafka的具体实现代码和配置示例；5)对比了自动提交和手动提交的差异，强调了业务处理顺序的重要性。通过正确配置和幂等设计，可以确保关键业务消息不丢失。
kafka和其他消息队列的区别
qq_52531977的博客
12-13 848
摘要： Kafka与其他消息队列（RabbitMQ、RocketMQ等）的核心差异源于设计目标不同。Kafka定位为高吞吐分布式日志系统，侧重持久化存储与批量处理，通过分区扩展、顺序写磁盘和零拷贝实现百万级TPS，适配大数据流处理；而RabbitMQ等侧重即时消息投递，提供灵活路由、低延迟（微秒级）和事务支持，适合业务解耦。RocketMQ则平衡吞吐与可靠性，支持金融级场景。选型需权衡吞吐、延迟、功能（如事务/回溯）及生态适配（如Kafka整合Flink）。关键区别在于Kafka是“存储优先”，其他MQ是“
kafka选型
qq_52531977的博客
12-15 478
本文针对秒杀项目中的Kafka选型问题，从业务需求和技术特性两方面进行结构化分析。重点对比了Kafka与RabbitMQ在高并发场景下的表现，突出Kafka在吞吐量（百万级TPS）、可靠性（多副本机制）和扩展性（分区机制）方面的优势。同时阐述了Kafka消息回溯能力对故障恢复的帮助，以及其与SpringBoot技术栈的良好兼容性。最终结论表明，Kafka的高吞吐、高可靠和易扩展特性完美契合秒杀项目需求，是更优的选型方案。
Kafka 客户端 Offset Explore 配置
u011962508的博客
12-13 340
Offset Explore 配置
kafka--基础知识点--3.2--消息的磁盘存储文件结构
Chasing__Dreams的博客
12-12 824
每个分区实际上由多个日志段（LogSegment）组成。日志段是Kafka数据存储的最小单元，包括一个日志文件（存储消息）和两个索引文件（偏移量索引和时间戳索引）。例如，假设日志段的BaseOffset是100，那么偏移量105的索引条目中，相对偏移量为5，物理位置为1050（表示从日志文件的第1050字节开始）。日志段不会无限增长，当达到一定条件时会滚动创建新的日志段。消息格式（V2版本，Kafka 0.11.0之后）主题（Topic）和分区（Partition）消息批次（RecordBatch）
分布式消息队列kafka【四】—— 消费者进阶提升
最新发布
qq_46601365的博客
12-15 388
本文介绍了Kafka消费者与消费者组的概念及其应用。Kafka消费者组采用一对多关系，一个消费者组可包含多个消费者，每个分区只能被组内一个消费者消费。文章阐述了Kafka如何同时支持点对点（P2P）和发布/订阅（Pub/Sub）两种消息投递模式：当消费者同属一组时为P2P模式（消息均衡分配）；当消费者分属不同组时为Pub/Sub模式（消息广播）。通过Java代码示例展示了生产者发送消息和两种消费模式的实现，其中P2P模式消费者通过订阅主题实现消息独占消费。文中还通过图示说明了消费者动态增减时分区重新分配的过
分布式消息队列kafka【二】—— 基础概念介绍和快速入门
qq_46601365的博客
12-15 573
本文介绍了分布式消息队列Kafka的核心概念与应用场景。Kafka作为高吞吐量的消息系统，其高性能源于顺序写、PageCache缓存和零拷贝技术。文章详细解析了Kafka的集群架构、Topic与Partition关系，以及通过分区实现消息有序性的机制。在应用层面，Kafka可有效实现异步处理、服务解耦、削峰填谷、海量日志收集、数据同步和实时计算等功能。特别强调了Kafka在日志收集和数据同步场景中的优势，同时指出其权衡可靠性与性能的特点。最后，文章通过架构图直观展示了Kafka的核心组件和消息流转过程。
Kafka副本管理核心：ReplicaManager揭秘
m0_37607945的博客
12-15 617
Apache Kafka Broker 端核心组件 它是 Kafka 实现 副本管理、ISR（In-Sync Replicas）维护、Leader/Follower 同步、日志存储协调 的中枢。下面我将从 整体定位、关键字段、核心机制、工作流程 四个维度，帮你系统性理解这段代码的含义和设计思想。每个 Kafka Broker 启动时都会创建一个 实例，它： ：本 Broker 所有托管分区的容器。 是一个密封类（sealed trait），有三种状态： ：正常在线 ：所在日志目录故障，分区不可用 ：
kafka--基础知识点--17--如何保证顺序消费
Chasing__Dreams的博客
12-10 323
Kafka本身不保证整个Topic的全局消息顺序，但能保证单个分区(Partition)内的消息是有序的。这就像一个快递站，所有包裹（消息）都先送到总站(Topic)，但总站内部会分给不同的快递员（分区）去送，每个快递员手里的包裹顺序是固定的，但不同快递员之间的顺序就乱了。
Amazon Redshift 与 MSK (Kafka) 实时数据集成指南
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
12-12 392
本文介绍如何使用 Amazon Redshift 的流式摄取功能，从 Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) 实时读取数据并创建物化视图。通过 Redshift 的流式摄取功能，可以轻松实现从 MSK 到数据仓库的实时数据管道。配置 IAM 权限：创建具有适当 MSK 访问权限的 IAM 角色创建外部 Schema：连接到 MSK 集群创建物化视图：定义数据转换和过滤逻辑刷新和查询：定期刷新视图并查询最新数据实时数据分析和报表。
Kafka副本管理核心机制解析
m0_37607945的博客
12-15 700
功能说明Leader 管理识别本机 Leader 分区，提供 LEO/HW持久化定期 checkpoint 高水位容错处理磁盘故障，自动下线分区指标暴露副本健康状态关闭优雅 shutdown，保证一致性扩展性可插拔的 fetcher / selector协议支持支持 LeaderEpoch 查询、Leader 选举如果你是在阅读 Kafka 源码、调试副本问题、或开发自定义存储层，理解这些方法非常关键。需要更深入某一部分（比如或），可以继续提问！
Kafka核心揭秘：ReplicaManager如何保障高可用
m0_37607945的博客
12-15 420
是 Kafka Broker 的“副本大脑”它既是数据管道的枢纽（协调读写与复制），也是一致性协议的执行者（维护 HW/LEO/ISR），更是故障自愈的守门人（处理磁盘失效、触发重平衡）。其设计体现了 Kafka 对高性能、强一致性、高可用的综合权衡，是理解 Kafka 内部机制的关键入口。
kafka的topic积压的问题汇总
托塔天王的博客
12-11 308
Kafka 主题积压的原因主要有以下几点：解决 Kafka 主题积压的方法有以下几种：
Kafka如何提高读写效率
lydms的博客
12-14 814
摘要 Kafka高效读写数据的关键在于分布式分区、稀疏索引、顺序写磁盘及页缓存+零拷贝技术。通过合理设置副本数(2-3个)平衡可靠性与网络IO。提升吞吐量可从生产者缓冲区、批次大小、延迟时间、压缩类型等参数优化，以及增加分区和调整消费者参数。数据可靠性方面，生产者acks参数控制应答级别，broker需配置足够副本数。数据去重通过幂等性和事务实现，涉及5个核心API。整体需从生产者、broker、消费者三端协同配置，包括应答机制、副本设置、事务处理等，确保数据可靠传输。
docker一键部署kafka
曼陀罗的博客
12-11 919
Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。它具有水平可扩展性、容错性、高吞吐量等特性，被广泛用于大数据和实时流处理场景。
爬虫+消息队列：RabbitMQ vs Kafka vs RocketMQ选型
weixin_41943766的博客
12-13 1019
摘要：本文对比分析RabbitMQ、Kafka和RocketMQ三种主流消息队列在爬虫系统中的应用。爬虫系统需要高吞吐量、削峰填谷、可靠持久化等特性，三款消息队列各有优势：RabbitMQ适合中小型爬虫，路由灵活；Kafka吞吐量高，适合海量数据；RocketMQ功能全面，适合企业级应用。建议根据爬虫规模选择匹配方案，小型选RabbitMQ，大型分布式选Kafka，企业级选RocketMQ，也可采用混合架构发挥各自优势。实践中需注意消息分片、批量处理、重试机制和系统监控。
seata事务集成kafka
qingwei201314的专栏
12-11 209
方法可以加@Transactional本地事务注解，也可以加@GlobalTransactional全局事务注解。seata事务或本地事务，完成commit后，发送kafka消息；如果事务回滚，不发送消息。
Kafka 集群上云新突破：腾讯云 CKafka 联邦迁移方案
qq_36668144的博客
12-10 719
当前版本方案在迁移完成后，仍需客户手动切换接入点，对于部分全量切换的客户而言，盘点 Kafka 集群的上下游的接入情况，修改接入点并重启是异常困难的。本文主要介绍自建 Kafka 集群平滑无损上云的场景，腾讯云 CKafka 联邦集群迁移方案支持通过将自建 Kafka 集群与云上 CKafka 集群构建成一个逻辑统一的联邦集群，实现平滑无损的集群迁移。通过自建 Kafka 集群的信息，腾讯云联邦工具会将 CKafka 集群与自建集群构建成联邦集群，同一个联邦集群内的节点可互相通讯。
实习面试题-Kafka 面试题
CXY00000的博客
12-13 53
Kafka是一种分布式流处理平台，具有高吞吐量、低延迟和可扩展性。其核心架构包括Producer、Consumer、Broker和Zookeeper组件。Topic作为消息分类单位，通过分区实现并行处理，副本机制确保高可用性。Producer负责消息生产并支持多种分区策略，Consumer通过消费组实现负载均衡。Kafka广泛应用于消息队列、日志收集、流计算等场景，其高效I/O模型和零拷贝技术保障了高性能表现。系统通过分区、副本和Zookeeper协调实现可靠的消息传递和处理。
kafka的 RoundRobin（轮询） 以及再平衡
2301_80954266的博客
12-14 432
RoundRobin 是一种追求负载均衡的分区分配策略，适用于消费者能力相似的场景。再平衡是 Kafka 消费者组实现高可用性和动态扩展的关键机制，但会带来消费暂停的开销。优化：为了减少再平衡的影响，可以：保持消费者稳定，避免频繁启停。合理设置和，避免消费者因处理时间过长或网络问题被误判失效。使用（静态成员）功能（Kafka 2.3+），允许消费者在重启后保持相同的，从而在某些情况下避免再平衡。对于处理能力不同的消费者，可以考虑自定义分配策略。
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