kafka是JMS的一种实现

JMS(java message service):middle ware,中间件技术。
Queue:队列模式,P2P,点对点。
publish-subscribe:主题模式,发布订阅模式。

消息中间件具体了解点这里

kafka--分布式流计算平台

类似于消息系统发布订阅数据流。
以分布式、副本集群方式存储数据流。
实时处理数据流。

构建实时数据流管道,水平可伸缩,容错,速度快。

kafka特点

1.巨量数据:TB级
2.高吞吐量:支持每秒百万消息
3.分布式:支持在多个server之间进行消息分区
4.多客户端支持:和多语言进行协同。

kafka是消息系统,组件

zk //协同系统
broker //代理,即kafka server,并不维护哪个消费者消费了消息
producter //生产者
consumer //消费者,维护了消费的消息状态
consumer group //消费者组,每个组中只有一个消费者可以消费消息。
topic //主题

kafka的核心设计

1.消息缓存于FileSystem的存储,数据被即刻写入OS内核页,并缓存以及清理磁盘(可以配置)。
2.消息被消费后,kafka长时间驻留消息,如有必要,可以实现重复消费。
3.对分组消息使用消息set,防止网络过载。
4.不像大多数消息系统那样,将消费消息的元数据保存在server,而是将其保存在消费者。这样可以解决一些问题,比如:松散消息导致出错;相同消息的多次分发。
5.消费者状态默认存在zk中,也可以存在其它的OLTP中。
6.kafka中的生产和消费是push-and-pull模式(推拉模式,生产者push消息到broker中,消费者从broker中pull消息出来)。
7.kafka没有主从模式,所有broker地位相同,broker数据均在zk中维护,并在producter和consumer中共享。
8.kafka的LB(load balance,负载均衡)策略允许producer动态发现broker。
9.producer维护了broker的连接池,并能够通过zk的watcher call机制实时进行更新。
10.producer可以选择同步或异步的方式向broker发送消息。

消息压缩

1.producer压缩消息(GZIP + snappy),consumer解压缩。
2.压缩的消息没有深度限制。
3.在message的header中有一个compression byte来区分消息是否被压缩,这个压缩字节的低2位代表压缩类型,值为0表示未压缩。
4.消息压缩机制对于使用kafka进行跨数据中心建立数据镜像非常有用,压缩格式可以降低网络带宽,使一个active数据中心能向一个passive数据中心传输大量数据。

kafka镜像

将源集群的数据副本化到target kafka集群

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