Kafka 入门：流式数据平台（一）

流式数据平台的三个特点

• 具备数据注入功能，类似消息系统，提供事件流的发布订阅
• 具备数据存储功能，存储事件流数据的节点具有故障容错的特点
• 具备流处理功能，能够对实时的事件流进行流式的处理和分析

Kafka 如何实现这三个特点？

消息系统

• Kafka 使用 Consumer Group (消费组) 统一了队列和发布-订阅这两种消息模型
• 使用队列模型时，将处理工作平均分配给消费组中的成员
  • 多个消费者读取，每条消息只发给一个消费者，如每个消费者的消费组名称都相同
• 使用发布-订阅模型时，将消息广播给多个消费组
  • 多个消费者订阅主题，每条消息会发布给所有消费者，如每个消费者的消费组名称都不同
• 消费组结合多个消费者，线性扩展消息的处理能力，消息也可以被多个消费组订阅

存储系统

• 数据写入 Kafka 集群的时候，还会复制多份来保证出现故障时仍能使用，ack 机制可用保证消息都写入

流处理系统

• Kafka 提供了完整的流处理 API，同时内部解决了很多乱序和迟到的数据、重新处理输入数据、窗口和状态操作等

核心 API

• 生产者 producer：应用程序发布事件流到 Kafka 的一个或多个 topic
• 消费者 consumer：应用程序订阅 Kafka 的一个或多个 topic，并处理事件流
• 连接器 connector：将 Kafka topic 和已有的数据进行连接，数据可以相互导入导出
• 流处理 processor：从 Kafka topic 消费输入流，经过处理后，产生输出流到输出 topic

Kafka 的 ack 机制
   ack = 0 时，不需要确认是否送达
   ack = 1 时，需要将消息写入 Leader replica 时才会返回成功
   ack = -1 时，将消息写入 Leader replica 后还需要将消息复制到 Follower replica 才会返回成功