27、大数据处理：Kafka与流处理系统深度解析

大数据处理：Kafka与流处理系统深度解析

1. Kafka消费者API线程安全问题

Kafka消费者API并非线程安全的，所有与代理的网络交互都在检索事件的同一客户端线程中进行。若要并发处理事件，消费者需实现线程方案。常见的做法有两种：
- 每个消费者一个线程模型 ：此方法提供了简单的解决方案，但代价是要在代理处管理更多的TCP连接和获取请求。
- 单线程获取事件并将处理工作卸载到处理线程池 ：这种方式可能提供更高的可扩展性，但手动提交事件会更复杂，因为线程需要协调，以确保在提交之前处理完主题的所有事件。

2. Kafka的可扩展性

Kafka的主要可扩展性机制是主题分区。创建主题时，需指定用于存储事件的分区数量，Kafka会在集群的代理之间分配这些分区。这实现了水平可扩展性，生产者和消费者可分别并行地向不同分区写入和读取数据。

生产者启动时，可使用 Properties 对象指定要连接到集群的主机/端口对列表，示例Java代码如下：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "IPbroker1,IPBroker2");

生产者连接到这些服务器，以发现集群的配置，包括代理的IP地址以及哪些分区分配给了哪些代理。

Kafka采用“笨代理”架构，生产者负责选择事件分配到的分区，这使代理能专注于接收、存储和传