1、kafka是什么?

官方说明是:

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式消息队列,主要应用于大数据实时处理领域。

提到了两个概念:

  • 发布/订阅模式
  • 消息队列

下边来理解一下这两个名词。

2、消息队列(Message Queue)

2.1 什么是消息队列?

两个单词简写一下就是MQ,抛开消息不看,那就只剩队列了。

队列:是一种先进先出(FIFO)的数据结构。数据结构课程中有涉及这个概念~

消息队列可以简单理解为:把要传输的数据放在队列中

我们把放消息的叫做:生产者;取消息的叫做:消费者

2.2、为什么使用消息队列?

1)解耦

例如:我们的系统中有一个A模块,B、C模块需要使用A模块提供的功能。如果A把提供的服务写入到消息队列中(生产者),B、C需要的时候就去队列里获取这个服务(消费者)。这样,三者的代码互相不浸入,完美实现了解耦合的需求。如果再来一个D模块,也要使用A的服务,它也只需去消息队列中取就ok了。如果B\C\D不需要A的服务了,直接不取消息就行了,减少了频繁改动代码的恶习。

总结一下就是:

  • A只负责提供服务,谁来消费,关我毛事?~

  • 谁需要服务,谁就自己来拿,不需要就不拿。

2)异步

以一个注册的例子来理解同步与异步的差异之处

  • 同步处理:走完整条业务代码线,再返回给用户注册成功的消息
  • 异步处理:将用户的注册请求放入消息队列后就返回注册成功的消息,将写入数据库等等其它的业务将由后续代码接着执行

举个栗子:修手表,边修边等,这是同步模式;修好来取,这是异步模式。

节省了用户等待的时间,换句话就是减少了系统的响应时间~

3)削峰/限流

这两个东西讲的是一个概念,可类比于在计算机网络课程中学习的数据链路层的流量控制功能。

例如:

​ 系统的访问量特变大,假设每秒有3000个请求,而后台有两个服务器在同时工作,他们的工作能力是每秒处理1000个请求。那么可想而知,充分利用机器的情况下,也会出现剩余1000个请求无法处理的问题。

​ 这1000个请求难道要丢弃掉?当然不阔以辽~ 这时候,消息队列又可以排上用场了:我们将收到的3000个请求全部放进消息队列,后边两台服务器来队列中取数据进行处理,也就缓解了整个系统的鸭梨~

3、消息队列的两种模式

1)点对点模式

消息生产者生产消息发送到Queue中,然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费。

这是一种一对一的、消费者主动拉取数据的模式,消息被消费之后,就被从队列里清除,这种消费模式功能比较单一。

2)发布/订阅模式

消息生产者(发布)将消息发布到Topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息。和点对点方式不同,发布到Topic的消息会被所有订阅者消费。

小总结:

  • 基于这种模式,一条消息可以发给多个消费者;

  • 发布订阅模式有两种:一种是队列推送消息,一种是消费者拉取数据;

  • 造成的问题:推送消息的速度由队列决定,消费者的处理能力不一定,例如:生产100条/s,消费50条/s ,所以kafka采取的是消费者拉取的模式。当然拉取模式也有缺点:消费者需要频繁询问是否有消息等待消费[维护着一个长轮询]

4、kafka的基础架构

  • Producer :消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端;
  • Consumer :消息消费者,向kafka broker取消息的客户端;
  • Consumer Group (CG):消费者组,由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个消费者消费;消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组,即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
  • Broker :一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
  • Topic :可以理解为一个队列,生产者和消费者面向的都是一个topic;
  • Partition:为了实现扩展性,一个大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列;
  • Replica:副本,为保证集群中的某个节点发生故障时,该节点上的partition数据不丢失,且kafka仍然能够继续工作,kafka提供了副本机制,一个topic的每个分区都有若干个副本,一个leader和若干个follower。
  • leader:每个分区多个副本的“主”,生产者发送数据的对象,以及消费者消费数据的对象都是leader。
  • follower:每个分区多个副本中的“从”,实时从leader中同步数据,保持和leader数据的同步。leader发生故障时,某个follower会成为新的follower。

注意哦:

(1)生产者和消费者都是去找leader,follower 只是个备份数据;

(2)同一个消费者组里的消费者不能消费同一个分区的数据,例如:同一个主题内只有2个数据分区,消费者组有3个消费者,那么第三个消费者只能空占资源,没有消费;

(3)kafka把消息存放在磁盘上,默认保留7天;

(4)zookeeper:首先kafka集群正常工作需要安装ZK,协助管理集群。只需要使得多个broker公用一个ZK,就能使得它们组成集群工作。其次,消费者的消费偏移量(offset)保存在ZK里面;(0.9版本之前存在ZK,0.9版本之后存放在kafka系统维护的一个topic中)。

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