全网最通俗易懂的Kafka入门

本文从Kafka的定义出发,详细解释了Kafka如何作为一个分布式消息队列工作,包括生产者、消费者、Topic和Partition的概念。讨论了Kafka的分布式特性、数据持久化和高可用性,以及消费者组的消费机制。此外,还介绍了Kafka如何通过顺序写入和缓存提高性能,以及如何处理数据顺序和重复消费问题。

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前言

只有光头才能变强。

文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:
https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y

在这篇之前已经写过两篇基础文章了,强烈建议先去阅读:

众所周知,消息队列的产品有好几种,这里我选择学习Kafka的原因,无他,公司在用。

我司使用的是Kafka和自研的消息队列(Kafka和RocketMQ)改版,于是我就想学学Kafka这款消息队列啦。本篇文章对Kafka入门,希望对大家有所帮助。

本文知识点提前预览:

提前预览

这篇文章花了我很长时间画图,目的是希望以最通俗易懂的方式带大家入门,如果觉得不错,希望能给我点个赞

一、什么是Kafka?

首先我们得去官网看看是怎么介绍Kafka的:

  • https://kafka.apache.org/intro

在收集资料学习的时候,已经发现有不少的前辈对官网的介绍进行翻译和总结了,所以我这里就不重复了,贴下地址大家自行去学习啦:

  • https://scala.cool/2018/03/learning-kafka-1/
  • https://colobu.com/2014/08/06/kafka-quickstart/

我之前写过的

### 关于 Apache Kafka 的简介 Apache Kafka 是一种分布式流处理平台,能够高效地处理大量实时数据。Kafka 设计之初是为了构建可扩展的、持久化的日志系统,现在广泛应用于各种场景中的消息传递和事件驱动架构中[^1]。 #### 架构组件概述 - **Broker**: 负责接收来自生产者的消息并将其写入磁盘上的特定主题(Topic),以及向消费者提供这些消息。 - **Producer (生产者)**: 客户端应用程序负责发送消息到指定的主题。值得注意的是,生产者并不直接与 ZooKeeper 进行交互而是通过 Broker 实现通信[^3]。 - **Consumer (消费者)**: 订阅一个或多个主题来读取消息。为了协调不同消费者的活动,它们会组成 Consumer Groups 并在其中共享订阅关系。每个分区内的消息只能由同一组内的单一成员消费以保持顺序性[^5]。 - **ZooKeeper**: 尽管新版本减少了对其依赖程度,但在早期设计里它扮演着至关重要的角色——用于管理和服务发现目的,比如维护集群元数据信息等[^2]。 #### 数据模型特点 当创建一个新的 Topic 时,可以根据需求定义其 Partition 数量。每条记录会被分配给某个具体的 Partition,并按照 Key 值进行哈希计算决定归属位置。这种机制不仅提高了系统的吞吐能力还增强了容错性能因为即使部分节点失效也不会影响整体服务正常运作[^4]。 ```python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') future = producer.send('my-topic', b'raw_bytes') result = future.get(timeout=60) print(result) ``` 上述代码展示了如何利用 Python 库 `kafka-python` 创建简单的 Kafka 生产者实例并向目标 topic 发布一条消息。
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