Kafka(分布式发布订阅消息系统)

简介: http://kafka.apache.org/目前越来越多的开源分布式处理系统如Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。 使用场景:设想这样一个情景:想分析用户在网站上的的浏览行为。这些浏览日志,存数据库浪费,直接存硬盘又怕到时候操作效率低。 此时,消息系统就是一个选择。 1.组件 Broker ['brəʊkə] n.经纪人 Kafka集群包含一个或多个
http://kafka.apache.org/

目前越来越多的开源分布式处理系统如Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。

微笑使用场景:设想这样一个情景:想分析用户在网站上的的浏览行为。这些浏览日志,存数据库浪费,直接存硬盘又怕到时候操作效率低。
此时,消息系统就是一个选择。


1.组件

Broker
['brəʊkə] n.经纪人
Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker。
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic。
Partition
每个Topic包含一个或多个Partition。
Producer
生产者,负责发布消息到Kafka broker。
Consumer
消费者,从Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。


2.常用类

2.1消费者

kafka.javaapi.consumer. ConsumerConnector
kafka消费者的连接信息。
ConsumerConnector kafka.consumer.Consumer. createJavaConsumerConnector(ConsumerConfig arg0)
创建ConsumerConnector。
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector. createMessageStreams(Map<String, Integer> topicCountMap)
根据制定的map创建
kafka.consumer. KafkaStream<byte[], byte[]>
Kafka消息流。
kafka.consumer. ConsumerIterator<byte[], byte[]>
kafka消费者的迭代器。
MessageAndMetadata<byte[], byte[]>
Kafka消息。
byte[] kafka.message.MessageAndMetadata. message()
得到MessageAndMetadata中的信息。

2.2生产者

kafka.javaapi.producer. Producer<Integer, String>
kafka生产者。
kafka.javaapi.producer.Producer. Producer<Integer, String>(ProducerConfig arg0)
Producer的构造函数。
kafka.producer. ProducerConfig
Producer配置。
kafka.producer.ProducerConfig. ProducerConfig(Properties arg0)
ProducerConfig的构造函数。
void kafka.javaapi.producer.Producer. send(KeyedMessage<Integer, String> arg0)
kafka生产者发送消息。

3.消息交付特点

1. kafka对消息的重复、丢失、错误以及顺序没有严格的要求。
2. kafka提供at-least-once delivery,即当consumer宕机后,有些消息可能会被重复delivery。
3. 因每个partition只会被同一consumer group内的一个consumer消费,故kafka保证每个partition内的消息会被顺序的订阅。

4. Kafka为每条消息为每条消息计算CRC校验,用于错误检测,crc校验不通过的消息会直接被丢弃掉。

5.增减consumer,broker,partition会导致rebalance,所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化。

4. partition 的个数考虑

a) 如果consumer比partition多,是浪费,因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的,所以consumer数不要大于partition数。
b) 如果consumer比partition少,一个consumer会对应于多个partitions,这里主要合理分配consumer数和partition数,否则会导致partition里面的数据被取的不均匀。

5.带弄懂

a)server怎么标识不同的consumer?是zk自己分配编号,还是consumer构造函数的参数指定?
b) 何为一个consumer?进程还是线程还是别的什么?
c)consumer所在机器性能低,个数与partition个数一致还是消费不充分怎么办?
目录
相关文章
|
Kubernetes 大数据 调度
Airflow vs Argo Workflows:分布式任务调度系统的“华山论剑”
本文对比了Apache Airflow与Argo Workflows两大分布式任务调度系统。两者均支持复杂的DAG任务编排、社区支持及任务调度功能,且具备优秀的用户界面。Airflow以Python为核心语言,适合数据科学家使用,拥有丰富的Operator库和云服务集成能力;而Argo Workflows基于Kubernetes设计,支持YAML和Python双语定义工作流,具备轻量化、高性能并发调度的优势,并通过Kubernetes的RBAC机制实现多用户隔离。在大数据和AI场景中,Airflow擅长结合云厂商服务,Argo则更适配Kubernetes生态下的深度集成。
1569 34
|
消息中间件 运维 Kafka
直播预告|Kafka+Flink 双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
直播预告|Kafka+Flink 双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
460 11
|
存储 算法 安全
“卧槽,系统又崩了!”——别慌,这也许是你看过最通俗易懂的分布式入门
本文深入解析分布式系统核心机制:数据分片与冗余副本实现扩展与高可用,租约、多数派及Gossip协议保障一致性与容错。探讨节点故障、网络延迟等挑战,揭示CFT/BFT容错原理,剖析规模与性能关系,为构建可靠分布式系统提供理论支撑。
645 2
|
消息中间件 监控 Java
Apache Kafka 分布式流处理平台技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Apache Kafka 分布式流处理平台的核心概念、架构设计和实践应用。作为高吞吐量、低延迟的分布式消息系统,Kafka 已成为现代数据管道和流处理应用的事实标准。本文将深入探讨其生产者-消费者模型、主题分区机制、副本复制、流处理API等核心机制,帮助开发者构建可靠、可扩展的实时数据流处理系统。
1026 4
|
机器学习/深度学习 算法 安全
新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法研究(Matlab代码实现)
新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法研究(Matlab代码实现)
381 3
|
数据采集 缓存 NoSQL
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略,系统采集效率提升近两倍,数据同步延迟显著降低,实现了分钟级热点追踪能力,为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。
645 1
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
|
消息中间件 存储 缓存
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上,为什么速度会快?
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存,确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织,使用预写日志(WAL)保证数据持久性,并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能,支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。
|
消息中间件 存储 运维
为什么说Kafka还不是完美的实时数据通道
【10月更文挑战第19天】Kafka 虽然作为数据通道被广泛应用,但在实时性、数据一致性、性能及管理方面存在局限。数据延迟受消息堆积和分区再平衡影响;数据一致性难以达到恰好一次;性能瓶颈在于网络和磁盘I/O;管理复杂性涉及集群配置与版本升级。
813 1
|
消息中间件 Java Kafka
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
622 1
|
消息中间件 Java Kafka
Kafka不重复消费的终极秘籍!解锁幂等性、偏移量、去重神器,让你的数据流稳如老狗,告别数据混乱时代!
【8月更文挑战第24天】Apache Kafka作为一款领先的分布式流处理平台,凭借其卓越的高吞吐量与低延迟特性,在大数据处理领域中占据重要地位。然而,在利用Kafka进行数据处理时,如何有效避免重复消费成为众多开发者关注的焦点。本文深入探讨了Kafka中可能出现重复消费的原因,并提出了四种实用的解决方案:利用消息偏移量手动控制消费进度;启用幂等性生产者确保消息不被重复发送;在消费者端实施去重机制;以及借助Kafka的事务支持实现精确的一次性处理。通过这些方法,开发者可根据不同的应用场景灵活选择最适合的策略,从而保障数据处理的准确性和一致性。
1831 9

热门文章

最新文章