Kafka 设计之生产者与消费者

已于 2024-05-22 08:17:07 修改
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分类专栏： Kafka 文章标签： kafka 生产者设计 负载均衡 异步发送 消费者设计 推送和拉取 离线数据加载
于 2024-03-07 07:30:00 首次发布
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版权
本文深入探讨 Kafka 的生产者和消费者设计，包括生产者如何通过负载均衡和异步发送优化效率，以及消费者如何通过推送与拉取模式、消费者定位、离线数据加载和静态成员身份实现高效稳定的数据消费。文中详细阐述了 Kafka 的设计原理和策略，为理解 Kafka 的核心功能提供了宝贵见解。

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目录

一. 前言

二. 生产者设计

2.1. 负载均衡（Load balancing）

2.2. 异步发送（Asynchronous send）

三. 消费者设计

3.1. 推送（Push） vs 拉取（Pull）

3.2. 消费者定位（Consumer Position）

3.3. 离线数据加载（Offline Data Load）

3.4. 静态成员身份（Static Membership）

一. 前言

    接上一篇《Kafka 设计之效率》。本文将介绍 Kafka 设计中的生产者与消费者，通过对官方文档的阅读，来加深对 Kafka 生产者和消费者设计的理解。

二. 生产者设计

2.1. 负载均衡（Load balancing）

原文引用：The producer sends data directly to the broker that is the leader for the partition without any intervening routing tier. To h

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我热爱学习，也乐于分享。无论是科技前沿的洞见，还是生活中的小技巧，我都会在这里与你分享。我相信，知识就是力量，而分享则能让这份力量得到更好的传递。
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Kafka是一个分布式的流处理平台，主要用于发布和订阅实时数据流。以下是Kafka的基本概念：1. Producer（生产者）：负责将数据发布到Kafka集群中的特定主题（topic）。2. Consumer（消费者）：从Kafka集群中的特定主题中订阅数据，并进行相应的处理。3. Topic（主题）：一个主题可以被看作是一个数据流的类别或名称，用于区分不同类型的数据。4. Partition（分区）：一个主题可以被分为多个分区，每个分区可以在不同的服务器上。
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