(一)kafka的介绍

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(一)Kafka介绍

此文档为本人学习kafka记录
官方文档: https://kafka.apache.org/documentation/
参考资料:

Kafka简介

​ kafka 起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区,多副本，且基于ZK分布式消息系统,

现在已经被捐献给了Apache基金会.

  • kafka定义

    • Apache Kafka® is a distributed streaming platform. (分布式Stream平台)

Kafka功能

  • 消息订阅和发布

    • 类似于消息队列,企业消息传递

  • 消息的存储

    • Kafka会把接收到消息存储到磁盘上然后在进行操作

  • Process streams of records as they occur.(流式处理平台)

    • 这个作用暂时不是很清楚,待向后学习清楚来补回

Kafka中的几个概念

  • Kafka作为一个集群运行在一个或者多个可跨多个数据中心的服务器上
  • kafka集群以Topic类别来存储消息
  • 每一条记录由[key,value,timeStamp]组成

Kafka中的4个核心API

  • Producer API
    • 允许一个程序生产多个Topic
  • Consumer API
    • 允许消费者消费一个或多个Topic
  • Streams API
    • 从一个或多个Topic消耗的输入流，并产生一个输出流至一个或多个输出的主题，有效地变换所述输入流，以输出流。
  • Connector API
    • 允许构建和运行Kafka的Topic连接到现有的应用或者是数据系统中重用生产者和消费者

Kafka客户端和服务器端的的通讯协议

  • TCP

在这里插入图片描述

kafka操作命令详解
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principal: 代表用户或服务主体，例如 User:Alice。host: 允许或拒绝访问的主机地址，* 表示任意主机。operation: 允许或拒绝的操作类型，例如 READ, WRITE, ALL。permissionType: 权限类型，可以是 ALLOW 或 DENY。resourceType: 资源类型，例如 TOPIC 或 GROUP。name: 资源名称，例如 example-topic。patternType: 资源模式类型，LITERAL 表示字面模式。
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<think>嗯，用户想了解Apache Kafka的基本概念和核心功能。首先，我需要回忆一下Kafka的定义和主要用途。Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于处理实时数据流，支持发布-订阅模式，这在消息队列系统中很常见。根据引用[1]和[3]，Kafka具有高吞吐量、可扩展性和容错性，适合企业级消息传递和大规模数据处理。 接下来，核心功能方面，用户可能需要知道Kafka的四个核心API，如生产者API、消费者API等，这些在引用[1]和[4]里提到过。另外，Kafka的架构包括Broker、Topic、Partition这些概念，需要详细解释。比如，Topic是消息的分类，Partition用于横向扩展和并行处理，引用[3]和[4]中的信息可以支持这部分内容。 用户可能还会关心Kafka的存储机制，比如它的高性能存储模块，这部分在引用[3]里有提到。另外，Kafka与其他系统的集成能力，比如通过Kafka Connect进行数据导入导出，以及流处理能力如Kafka Streams，这些也是核心功能的一部分。 需要注意的是，用户的问题可能涉及Kafka的分布式特性，比如ZooKeeper的作用和KRaft模式的引入，引用[5]中提到Kafka 3.0开始使用KRaft替代ZooKeeper，这一点要说明清楚。 此外，应用场景部分需要举例说明，比如在微服务架构中的异步通信，日志聚合，实时分析等，引用[4]中的例子可以作为参考。还要提到Kafka在数据管道中的作用，连接不同系统进行数据流转。 最后，生成相关问题时要覆盖用户可能进一步想了解的内容，比如架构组件、消息模式、存储机制、ZooKeeper和KRaft的区别，以及应用场景。确保问题有针对性，帮助用户深入理解Kafka的不同方面。</think>### Apache Kafka 简介及核心功能 #### 1. **基本概念** Apache Kafka 是一个**分布式流处理平台**，主要用于实时数据流的处理、存储和传输。其核心设计目标是实现高吞吐量、水平扩展和容错能力，适用于大规模数据处理场景[^1][^3]。 #### 2. **核心功能** - **分布式流系统** Kafka 通过分布式架构将数据分片存储在多个节点（Broker）上，支持横向扩展。每个 Topic 分为多个 Partition，每个 Partition 可在不同 Broker 上复制以提高容错性[^3][^5]。 - **发布-订阅模式** 生产者（Producer）将消息发布到 Topic，消费者（Consumer）订阅 Topic 并按需消费消息。例如，微服务中可用 Kafka 实现服务间异步通信，确保解耦和可靠传输[^4]。 - **高性能存储** Kafka 采用顺序读写和零拷贝技术优化磁盘 I/O，支持高吞吐量（百万级消息/秒）。数据按时间或大小策略持久化存储，便于回溯和批量处理。 - **流处理能力** 通过 Kafka Streams API 或集成外部框架（如 Flink），可直接对数据流进行实时处理（如聚合、过滤）。 #### 3. **核心组件** - **Broker**：Kafka 集群中的单个节点，负责消息存储和转发。 - **Topic**：逻辑上的消息分类，例如 `user_activity` 或 `payment_events`。 - **Partition**：Topic 的分区，每个 Partition 是一个有序、不可变的消息队列。 - **Producer/Consumer**：生产者推送消息到 Topic，消费者按需拉取消息[^3]。 #### 4. **关键特性** - **容错性**：通过副本机制（Replication）保障数据可靠性，即使部分节点故障，数据仍可用。 - **扩展性**：新增 Broker 可自动分配负载，无需停机。 - **持久化**：消息可配置保留时间（如 7 天），支持历史数据重放[^3]。 #### 5. **应用场景** - **日志聚合**：集中收集多服务的日志数据。 - **实时分析**：结合流处理框架进行实时指标计算（如用户行为分析）。 - **事件溯源**：记录系统状态变化事件，用于审计或回放[^4]。 ```plaintext 示例架构： 生产者 → Kafka Topic（Partition 1, Partition 2） → 消费者组 ``` #### 6. **生态集成** - **Kafka Connect**：工具库，支持与数据库、Hadoop 等系统集成。 - **KRaft 模式**：Kafka 3.0+ 版本支持去 ZooKeeper 的元数据管理，简化集群运维。 ---
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