Kafka权威指南
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本书目录构造如下:
序 xiii
前言 xv
第 1 章 初识Kafka 1
1.1 公布与订阅音讯零碎 1
1.1.1 如何开始 2
1.1.2 独立的队列零碎 3
1.2 Kafka退场 4
1.2.1 音讯和批次 4
1.2.2 模式 4
1.2.3 主题和分区 5
1.2.4 生产者和消费者 5
1.2.5 broker和集群 6
1.2.6 多集群 7
1.3 为什么抉择Kafka 8
1.3.1 多个生产者 8
1.3.2 多个消费者 8
1.3.3 基于磁盘的数据存储 9
1.3.4 伸缩性 9
1.3.5 高性能 9
1.4 数据生态系统 9
1.5 起源故事 11
1.5.1 LinkedIn的问题 11
1.5.2 Kafka的诞生 12
1.5.3 走向开源 12
1.5.4 命名 13
1.6 开始Kafka之旅 13
第 2 章 装置Kafka 14
2.1 要事后行 14
2.1.1 抉择操作系统 14
2.1.2 装置Java 14
2.1.3 装置Zookeeper 15
2.2 装置Kafka Broker 17
2.3 broker配置 18
2.3.1 惯例配置 18
2.3.2 主题的默认配置 19
2.4 硬件的抉择 23
2.4.1 磁盘吞吐量 23
2.4.2 磁盘容量 23
2.4.3 内存 23
2.4.4 网络 24
2.4.5 CPU 24
2.5 云端的Kafka 24
2.6 Kafka集群 24
2.6.1 须要多少个broker 25
2.6.2 broker 配置 25
2.6.3 操作系统调优 26
2.7 生产环境的注意事项 28
2.7.1 垃圾回收器选项 28
2.7.2 数据中心布局 29
2.7.3 共享Zookeeper 29
2.8 总结 30
第 3 章 Kafka生产者——向Kafka写入数据 31
3.1 生产者概览 32
3.2 创立Kafka生产者 33
3.3 发送音讯到Kafka 34
3.3.1 同步发送音讯 35
3.3.2 异步发送音讯 35
3.4 生产者的配置 36
3.5 序列化器 39
3.5.1 自定义序列化器 39
3.5.2 应用Avro序列化 41
3.5.3 在Kafka里应用Avro 42
3.6 分区 45
3.7 旧版的生产者API 46
3.8 总结 47
第 4 章 Kafka消费者——从Kafka读取数据 48
4.1 KafkaConsumer概念 48
4.1.1 消费者和消费者群组 48
4.1.2 消费者群组和分区再平衡 51
4.2 创立Kafka消费者 52
4.3 订阅主题 53
4.4 轮询 53
4.5 消费者的配置 55
4.6 提交和偏移量 57
4.6.1 主动提交 58
4.6.2 提交以后偏移量 59
4.6.3 异步提交 59
4.6.4 同步和异步组合提交 61
4.6.5 提交特定的偏移量 61
4.7 再平衡监听器 62
4.8 从特定偏移量处开始解决记录 64
4.9 如何退出 66
4.10 反序列化器 67
4.11 独立消费者——为什么以及怎么应用没有群组的消费者 71
4.12 旧版的消费者API 71
4.13 总结 72
第 5 章 深刻Kafka 73
5.1 集群成员关系 73
5.2 控制器 74
5.3 复制 74
5.4 解决申请 76
5.4.1 生产申请 78
5.4.2 获取申请 78
5.4.3 其余申请 80
5.5 物理存储 81
5.5.1 分区调配 81
5.5.2 文件治理 82
5.5.3 文件格式 83
5.5.4 索引 84
5.5.5 清理 84
5.5.6 清理的工作原理 84
5.5.7 被删除的事件 86
5.5.8 何时会清理主题 86
5.9 总结 86
第 6 章 牢靠的数据传递 87
6.1 可靠性保障 87
6.2 复制 88
6.3 broker配置 89
6.3.1 复制系数 89
6.3.2 不齐全的领袖选举 90
6.3.3 起码同步正本 91
6.4 在牢靠的零碎里应用生产者 92
6.4.1 发送确认 92
6.4.2 配置生产者的重试参数 93
6.4.3 额定的错误处理 94
6.5 在牢靠的零碎里应用消费者 94
6.5.1 消费者的可靠性配置 95
6.5.2 显式提交偏移量 95
6.6 验证系统可靠性 97
6.6.1 配置验证 98
6.6.2 利用程序验证 98
6.6.3 在生产环境监控可靠性 99
6.7 总结 100
第 7 章 构建数据管道 101
7.1 构建数据管道时须要思考的问题 102
7.1.1 及时性 102
7.1.2 可靠性 102
7.1.3 高吞吐量和动静吞吐量 103
7.1.4 数据格式 103
7.1.5 转换 104
7.1.6 安全性 104
7.1.7 故障解决能力 104
7.1.8 耦合性和灵活性 105
7.2 如何在Connect API和客户端API之间作出抉择 105
7.3 Kafka Connect 106
7.3.1 运行Connect 106
7.3.2 连接器示例——文件数据源和文件数据池 107
7.3.3 连接器示例——从MySQL到ElasticSearch 109
7.3.4 深刻了解Connect 114
7.4 Connect之外的抉择 116
7.4.1 用于其余数据存储的摄入框架 116
7.4.2 基于图形界面的ETL工具 117
7.4.3 流式解决框架 117
7.5 总结 117
第 8 章 跨集群数据镜像 118
8.1 跨集群镜像的应用场景 118
8.2 多集群架构 119
8.2.1 跨数据中心通信的一些现实情况 119
8.2.2 Hub和Spoke架构 120
8.2.3 双活架构 121
8.2.4 主备架构 123
8.2.5 延展集群 127
8.3 Kafka的MirrorMaker 128
8.3.1 如何配置 129
8.3.2 在生产环境部署MirrorMaker 130
8.3.3 MirrorMaker调优 132
8.4 其余跨集群镜像计划 134
8.4.1 优步的uReplicator 134
8.4.2 Confluent的Replicator 135
8.5 总结 135
第 9 章 治理Kafka 136
9.1 主题操作 136
9.1.1 创立主题 137
9.1.2 减少分区 138
9.1.3 删除主题 138
9.1.4 列出集群里的所有主题 139
9.1.5 列出主题详细信息 139
9.2 消费者群组 140
9.2.1 列出并形容群组 140
9.2.2 删除群组 142
9.2.3 偏移量治理 142
9.3 动静配置变更 143
9.3.1 笼罩主题的默认配置 143
9.3.2 笼罩客户端的默认配置 145
9.3.3 列出被笼罩的配置 145
9.3.4 移除被笼罩的配置 146
9.4 分区治理 146
9.4.1 首选的领袖选举 146
9.4.2 批改分区正本 147
9.4.3 批改复制系数 150
9.4.4 转储日志片段 151
9.4.5 正本验证 152
9.5 生产和生产 153
9.5.1 控制台消费者 153
9.5.2 控制台生产者 155
9.6 客户端ACL 157
9.7 不平安的操作 157
9.7.1 挪动集群控制器 157
9.7.2 勾销分区重调配 157
9.7.3 移除待删除的主题 158
9.7.4 手动删除主题 158
9.8 总结 159
第 10 章 监控Kafka 160
10.1 度量指标根底 160
10.1.1 度量指标在哪里 160
10.1.2 外部或内部度量 161
10.1.3 应用程序衰弱检测 161
10.1.4 度量指标的覆盖面 161
10.2 broker的度量指标 162
10.2.1 非同步分区 162
10.2.2 broker度量指标 166
10.2.3 主题和分区的度量指标 173
10.2.4 Java虚拟机监控 174
10.2.5 操作系统监控 175
10.2.6 日志 176
10.3 客户端监控 177
10.3.1 生产者度量指标 177
10.3.2 消费者度量指标 179
10.3.3 配额 181
10.4 延时监控 182
10.5 端到端监控 183
10.6 总结 183
第 11 章 流式解决 184
11.1 什么是流式解决 185
11.2 流式解决的一些概念 186
11.2.1 工夫 187
11.2.2 状态 188
11.2.3 流和表的二元性 188
11.2.4 工夫窗口 189
11.3 流式解决的设计模式 190
11.3.1 单个事件处理 191
11.3.2 应用本地状态 191
11.3.3 多阶段解决和重分区 193
11.3.4 应用内部查找——流和表的连贯 193
11.3.5 流与流的连贯 195
11.3.6 乱序的事件 195
11.3.7 重新处理 196
11.4 Streams示例 197
11.4.1 字数统计 197
11.4.2 股票市场统计 199
11.4.3 填充点击事件流 201
11.5 Kafka Streams的架构概览 202
11.5.1 构建拓扑 202
11.5.2 对拓扑进行伸缩 203
11.5.3 从故障中存活下来 205
11.6 流式解决应用场景 205
11.7 如何抉择流式解决框架 206
11.8 总结 208
附录A 在其余操作系统上装置Kafka 209
作者介绍 214
封面介绍 214
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