Kafka流处理内幕详解

1.概述

流处理是一种用来处理无穷数据集的数据处理引擎。通常无穷数据集具有以下几个特点：

• 无穷数据：持续产生的数据，它们通常会被称为流数据。例如：银行信用卡交易订单、股票交易就、游戏角色移动产生的数据等；
• 低延时：流数据通常都是实时处理，数据实时产生，然后流处理引擎实时处理流数据，因此延时很短。

2.内容

2.1 什么是流处理

对于存储在Kafka系统内的数据，Kafka系统提供了一种进行处理和分析的功能——流处理，它具有以下特性。

1. 是一个轻量级的类库

Kafka流处理提供了一个非常轻量级的Java类库，它能够轻而易举地集成到任意的Java应用程序中，打包和部署的方式也没有特殊的要求。

2. 拥有良好的可扩展性和容错性

Kafka流处理除了依赖Kafka系统外，对外界不存在任何依赖。在系统达到瓶颈时，Kafka流处理可以使用Kafka系统的分区机制，轻松地实现水平扩展来解决瓶颈问题。同时，通过记录状态（窗口操作、聚合操作等）来实现高效的操作。

3. 拥有丰富的应用接口

Kafka流处理对底层的应用接口进行了封装，同时，对拓扑结构进行了高度抽象。

4. 具有灵活的弹性伸缩功能

在只读取数据一次的情况下，流处理应用程序无需用户介入，也能自动修改参数，实现应用程序的自动扩容和减容。

2.2 什么是流式计算

通常情况下，流式计算与批处理计算会放在一起做比较分析。
（1）在流式计算模型中，数据的输入是持续不断的，这意味着永远不知道数据的上限是多少，因此，计算产生的结果也是持续输出的，流程如下图所示。流式计算一般对实时性要求较高，为了提升计算效率，通常会采用增量计算来替代全量计算。

（2）在批处理计算模型中，通常数据上限是可知的，一般会先定义计算逻辑，然后进行全量计算，并将计算结果一次性输出。流程如下图所示。