高性能消息中间件Kafka实战

最新推荐文章于 2025-11-24 08:45:00 发布

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最新推荐文章于 2025-11-24 08:45:00 发布 · 1.2k 阅读

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#kafka #分布式 #big data

本文介绍了Kafka的起源、设计特点、核心概念（主题、分区、消息队列与消费组），以及如何搭建和使用Kafka集群，包括日志收集、消息系统、用户活动跟踪和运营指标的应用场景。此外，文章详细讲解了生产者和消费者的工作原理，以及集群配置和故障容错。最后，展示了Java客户端和Spring Boot整合Kafka的示例代码。

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写， Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

Kafka的使用场景

日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种 consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到 hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

Kafka基本概念

kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。

首先，让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语：

因此，从一个较高的层面上来看，producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费，如下图：

服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。

主题Topic和消息日志Log

让我们首先深入理解Kafka提出一个高层次的抽象概念-Topic。

可以理解Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区 (Partition)日志文件:

Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。

提示：每个partition，都对应一个commit log文件。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的 partition中的message的offset可能是相同的。

可以这么来理解Topic，Partition和Broker

一个topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic，订单相关操作消息放入订单topic，用户相关操作消息放入用户topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在 topic内部划分多个partition来分片存储数据，不同的partition可以位于不同的机器上，每台机器上都运行一个Kafka的进程Broker。

kafka集群，在配置的时间范围内，维护所有的由producer生成的消息，而不管这些消息有没有被消费。例如日志保留( log retention )时间被设置为2天。kafka会维护最近2天生产的所有消息，而2天前的消息会被丢弃。kafka的性能与保留的数据量的大小没有关系，因此保存大量的数据(日志信息)不会有什么影响。

每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，消费offset由consumer自己来维护；一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息。这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer 来说，都是没有影响的，因为每个consumer维护各自的offset。所以说kafka集群是无状态的，性能不会因为 consumer数量受太多影响。kafka还将很多关键信息记录在zookeeper里，保证自己的无状态，从而在水平扩容时非常方便。

为什么要对Topic下数据进行分区存储？

commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制，分区之后，理论上一个topic可以处理任意数量的数据。
为了提高并行度

分布式Distribution

log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上，每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka 集群支持配置一个partition备份的数量。

针对每个partition，都有一个broker起到“leader”的作用，0个或多个其他的broker作为“follwers”的作用。 leader处理所有的针对这个partition的读写请求，而followers被动复制leader的结果。如果这个leader失效了，其中的一个follower将会自动的变成新的leader。