Kafka整体架构

最新推荐文章于 2025-07-14 17:01:35 发布
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分类专栏： Kafka
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Apache Kafka是一个分布式流平台，最初由LinkedIn开发，现已成为最广泛使用的开源消息系统。Kafka的特点包括分布式、高吞吐量、多订阅者、消息持久化等。它采用拉取模型进行消费，支持分布式数据存储与读取，通过副本机制实现高可用。Kafka的高可用模型及幂等特性确保了数据的准确传递。

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Kafka整体架构图解

 

1.概述

Apache Kafka最早是由LinkedIn开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。Kafka社区非常活跃,从0.9版本开始，Kafka的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。

Kafka和传统的消息系统不同在于:

  • kafka是一个分布式系统，易于向外扩展。
  • 它同时为发布和订阅提供高吞吐量
  • 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者
  • 消息的持久化

kafka和其他消息队列的对比:

Kafka整体架构图解

 

2.入门实例

2.1生产者

producer

Kafka整体架构图解

 

2.2 消费者

Kafka整体架构图解

 

3.Kafka架构原理

对于kafka的架构原理我们先提出几个问题?

1.Kafka的topic和分区内部是如何存储的，有什么特点？

2.与传统的消息系统相比,Kafka的消费模型有什么优点?

3.Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取?

3.1Kafka架构图

Kafka整体架构图解

 

3.2kafka名词解释

在一套kafka架构中有多个Producer，多个Broker,多个Consumer，每个Producer可以对应多个Topic，每个Consumer只能对应一个ConsumerGroup。

整个Kafka架构对应一个ZK集群，通过ZK管理集群配置，选举Leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。

Kafka整体架构图解

 

3.3Topic和Partition

在Kafka中的每一条消息都有一个topic。一般来说在我们应用中产生不同类型的数据，都可以设置不同的主题。一个主题一般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写入的新消息。

kafka为每个主题维护了分布式的

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04-25 1026
Apache Kafka 是一个强大的开源分布式事件流平台。它最初由 LinkedIn 开发，最初是一个消息队列，后来发展成为处理各种场景数据流的工具。Kafka 的分布式系统架构支持水平扩展，使消费者能够按照自己的节奏检索消息，并可以轻松地将 Kafka 节点（服务器）添加到集群中。Kafka 旨在快速低延迟地处理大量数据。虽然它是用 Scala 和 Java 编写的，但它支持多种编程语言。现在我们将讨论 Kafka 的架构和基本组件。下图是 Kafka 的架构示意图。
你需要知道的kafka
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关于Kafka，你需要知道的都在这
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03-22 193
文章目录1.消息系统消息队列发布订阅模式kafka架构一致性原则消费者分配策略文件存储结构常见问题2.安装配置Kafka常用操作3.开发环境API1.ProducerAPI：在windows端发送消息，指定partition接收2.ConsumerAPI：在Linux端发送数据到指定partition，windows端接收 1.消息系统 消息队列 异步通信 实现削峰操作 解决生产者，消费者处理消息不一致 发布订阅模式 消费者主动拉取消息（kafka） 缺点：若队列中没有消息，消费者任然会不
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kafka是由linkedin公司开发，是一个分布式、分区、多副本、多生产者、多消费者，基于zookeeper的分布式 日志系统（也可以作为MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志、消息服务等，年将项目贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息详细。设计目标如下：1.一时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久能力，即使对TB级以上的数据也能保证常数时间的访问性能。2.
关于Kafka这些面试题你必须要知道
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1、请先描述一下Kafka的总体架构 Kafka生态系统四大角色，生产者(Producer)、kafka集群(Broker)、消费者(Consumer)、zookeeper 每个消费者都必须属于一个消费组，一个组内的消费者可以多个。 一个Topic可以有1到多个多个分区（Partition） 一个分区可以有1到多个segment。 每个segment可以有由一个log和...
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一、Kafka的架构 如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到b
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画出Kafka总体架构图
04-26
### Kafka 总体架构概述 Kafka 的总体架构由多个组件组成，这些组件共同协作以实现高效的消息传递和处理。典型的 Kafka 架构包括以下几个核心部分： #### 1. **Producer (消息生产者)** Producer 是负责向 Kafka 主题发布消息的应用程序或服务[^1]。它们通过特定的分区策略将消息写入到不同的主题分区。 #### 2. **Broker (Kafka 节点服务器)** Broker 是 Kafka 集群中的节点，每个 Broker 可以管理多个主题及其分区[^1]。Broker 还负责存储消息、维护副本以及与其他 Broker 协同工作来保障高可用性和可靠性。 #### 3. **Consumer (消息消费者)** Consumer 是订阅 Kafka 主题并消费其中消息的应用程序或服务。它可以通过 `auto.offset.reset` 参数设置如何处理未提交的偏移量情况下的行为，例如从最早的数据 (`earliest`) 或最新数据 (`latest`) 开始读取消息[^2]。 #### 4. **ZooKeeper 集群** ZooKeeper 在早期版本中被用来管理和协调 Kafka 集群的状态，比如元数据管理、选举 Leader 和监控集群健康状况等[^1]。需要注意的是，在较新的 Kafka 版本中，ZooKeeper 已逐渐被替代为内置的 Raft 协议。 --- ### 绘制 Kafka 总体架构图的方法 为了清晰地展示 Kafka 的整体结构，可以从以下角度设计架构图： #### 图形元素说明 - 使用矩形表示各个实体（如 Producer、Broker、Consumer 等）。 - 使用箭头指示消息流动的方向。 - 添加注释描述各组件的功能及交互方式。 #### 基于以上内容的具体绘图建议 以下是绘制 Kafka 总体架构图的关键要点： 1. 将整个图形分为三大部分：Producer 层、Broker 层和 Consumer 层。 2. 明确显示 Producer 向 Broker 发送消息的过程。 3. 表明 Broker 中的主题分区分布逻辑。 4. 描述 Consumer 订阅主题并拉取消息的行为。 5. 如果适用，还可以标注 ZooKeeper 的角色（对于旧版 Kafka）或者内部元数据管理机制（新版 Kafka）。 下面是一个简单的 ASCII 文字版示意图供参考： ``` +------------------+ +---------------+ | | | | | Producer +-------> Topic | | | | Partition A | +------------------+ | Partition B | | ... | +---->+---------------+ | ^ | v | Replication| +------------------+ +---v-----------+ | | | | | Consumer <-------+ Broker | | Group 1 | | | +------------------+ +---------------+ ``` 如果需要更专业的图表工具支持，则推荐使用 Visio、Draw.io 或 Lucidchart 来创建矢量化图形文件。 --- ### 示例代码片段：模拟简单 Kafka 生产与消费流程 ```python from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer # 创建一个 Kafka Producer 实例 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') # 发送一条消息至名为 'test-topic' 的主题 future = producer.send('test-topic', b'Sample Message') result = future.get(timeout=60) # 创建一个 Kafka Consumer 实例 consumer = KafkaConsumer( 'test-topic', group_id='my-group', bootstrap_servers=['localhost:9092'], auto_offset_reset='earliest' ) for message in consumer: print(f"Received message: {message.value.decode('utf-8')}") ``` --- ###
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