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目录
- 一：Kafka 简介
- 二：Kafka 根本架构
- 三：Kafka 基本原理
- 四：Zookeeper 在 kafka 的作用
- 五：Kafka 的个性
- 六：Kafka 的利用场景
一：Kafka 简介
Apache Kafka 是分布式公布 - 订阅音讯零碎，在 kafka 官网上对 kafka 的定义：一个分布式公布 - 订阅消息传递零碎。
Kafka 最后由 LinkedIn 公司开发，Linkedin 于 2010 年奉献给了 Apache 基金会并成为顶级开源我的项目。
Kafka 的次要利用场景有：日志收集零碎和音讯零碎。
二：Kafka 根本架构
Kafka 的架构包含以下组件：
1、话题（Topic）：是特定类型的音讯流。音讯是字节的无效负载（Payload），话题是音讯的分类名；
2、生产者（Producer）：是可能公布音讯到话题的任何对象；
3、服务代理（Broker）：已公布的音讯保留在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或 Kafka 集群；
4、消费者（Consumer）：能够订阅一个或多个话题，并从 Broker 拉数据，从而生产这些已公布的音讯；
上图中能够看出，生产者将数据发送到 Broker 代理，Broker 代理有多个话题 topic，消费者从 Broker 获取数据。
三：Kafka 基本原理
咱们将音讯的公布（publish）称作 producer，将音讯的订阅（subscribe）表述为 consumer，将两头的存储阵列称作 broker(代理)，这样就能够大抵描绘出这样一个局面：
生产者将数据生产进去，交给 broker 进行存储，消费者须要生产数据了，就从 broker 中去拿出数据来，而后实现一系列对数据的解决操作。
多个 broker 协同单干，producer 和 consumer 部署在各个业务逻辑中被频繁的调用，三者通过 zookeeper 治理协调申请和转发，这样一个高性能的分布式音讯公布订阅零碎就实现了。
图上有个细节须要留神，producer 到 broker 的过程是 push，也就是有数据就推送到 broker，而 consumer 到 broker 的过程是 pull，是通过 consumer 被动去拉数据的。
四：Zookeeper 在 Kafka 的作用
1. 无论是 Kafka 集群，还是 producer 和 consumer，都依赖于 Zookeeper 来保证系统可用性集群保留一些 meta 信息。
2. Kafka 应用 Zookeeper 作为其分布式协调框架，能够很好地将音讯生产、音讯存储、音讯生产的过程联合在一起。
3. Kafka 借助 Zookeeper，让生产者、消费者和 broker 在内的所有组件，在无状态的状况下，建设起生产者和消费者的订阅关系，并实现生产者与消费者的负载平衡。
五：Kafka 的个性
1. 高吞吐量、低提早
Kafka 每秒能够解决几十万条音讯，它的提早最低只有几毫秒，每个 topic 能够分多个 partition , consumer group 对 partition 进行 consume 操作。
2. 可扩展性
Kafka 集群反对热扩大。
3. 持久性、可靠性
音讯被长久化到本地磁盘，并且反对数据备份避免数据失落。
4. 容错性
容许集群中节点失败（若正本数量为 n, 则容许 n - 1 个节点失败）
5. 高并发
反对数千个客户端同时读写。
六：Kafka 的利用场景
1. 日志收集
一个公司能够用 Kafka 收集各种服务的 log，通过 Kafka 以对立接口服务的形式凋谢给各种 consumer，例如：hadoop、Hbase、Solr 等。
2. 音讯零碎
解耦和生产者和消费者、缓存音讯等。
3. 用户流动跟踪
Kafka 常常被用来记录 web 用户、或者 app 用户的各种流动，例如：浏览网页、搜寻、点击等流动。
这些流动信息，被各个服务器公布到 Kafka 的 topic 中，订阅者再通过订阅这些 topic 来做实时的监控剖析，或者装载到 hadoop、数据仓库中做离线剖析和开掘。
4. 经营指标
Kafka 也常常用来记录经营监控数据。
包含收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈等，例如：报警和报告。
5. 流式解决
例如：spark streaming、storm。
以上!
作者简介
陈睿 | mikechen , 10 年 + 大厂架构教训,「mikechen 的互联网架构」系列文章作者，专一于互联网架构技术。
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