高埗镇做网站,网站免费认证联盟,工作总结及工作计划,wordpress 技术教程一、Kafka 的基础概念有哪些#xff1f;
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Kafka 是一个分布式流处理平台由 LinkedIn 开发并于 2011 年成为 Apache 软件基金会的一部分。以下是 Kafka 的一些基础概念 Broker: Kafka 集群由多个 Broker 组成每个 Broker 存储消息数据并提供消息服务。Broker 充当消息生产者和消费者之间的中介。 Topic: Kafka 中的消息以 Topic 为单位进行分类。一个 Topic 可以被视为一个消息类别或者消息队列。生产者将消息发送到特定的 Topic而消费者从 Topic 中读取消息。 Partition: 为了能够横向扩展和并行处理每个 Topic 可以被分割成多个 Partition。Partition 是 Kafka 中数据的基本存储单元每个 Partition 在物理上对应一个日志文件消息在写入时会被追加到日志文件的末尾。 Producer: 生产者是向 Kafka Broker 发送消息的客户端。生产者负责创建消息并决定将消息发送到哪个 Topic 的哪个 Partition。 Consumer: 消费者是读取 Kafka Broker 上消息的客户端。消费者可以订阅一个或多个 Topic并从 Partition 中读取消息。 Consumer Group: 消费者组是 Kafka 中的一个核心概念用于实现消息的并发消费和负载均衡。一个 Consumer Group 由多个 Consumer 组成它们共同消费订阅的 Topic 中的消息。 Replica: 为了提高数据的可靠性和可用性Kafka 支持消息的副本机制。每个 Partition 都可以有多个 Replica其中有一个 Leader 和若干 Follower。Leader 负责处理所有的读写请求而 Follower 从 Leader 中同步数据。 Leader: 在一个 Partition 的所有 Replica 中会选举出一个 Leader。所有的读写操作都是通过 Leader 来进行的。 Follower: 除了 Leader 之外的其他 Replica 称为 Follower。Follower 的任务是复制 Leader 的数据以保证数据的高可用性。 Controller: Kafka 集群中会有一个 Broker 被选举为 Controller负责管理集群的元数据和 Partition 的 Leader 选举。 ZooKeeper: 在 Kafka 的早期版本中ZooKeeper 被用来进行集群协调如选举 Controller、管理 Partition 的状态等。但在新版本中Kafka 正在逐步去除对 ZooKeeper 的依赖。 Offset: Offset 是 Kafka 中用于追踪消息位置的机制。每个消息在 Partition 中都有一个唯一的 Offset消费者使用 Offset 来确定自己读取消息的位置。 Message: Kafka 中的消息是字节数组它与特定的业务逻辑无关生产者和消费者可以自定义序列化和反序列化的方式。 ISR (In-Sync Replicas): ISR 是指与 Leader 保持同步的 Follower Replicas 的集合。Leader 会维护一个 ISR 列表确保数据的一致性。 High Availability (HA): Kafka 通过 Partition 的副本机制实现了高可用性。如果 Leader 宕机会从 ISR 中选举出新的 Leader。 Durability: Kafka 通过将消息持久化到磁盘并使用 Replica 来保证消息的持久性从而确保数据不会丢失。 Scalability: Kafka 可以水平扩展通过增加 Broker 的数量来处理更多的数据和请求。 Fault Tolerance: Kafka 的设计允许集群中的节点失败而不会丢失数据或停止服务。 Stream Processing: Kafka 不仅支持消息队列的功能还支持流处理可以对数据流进行实时处理和分析。 Exactly-Once Semantics (EOS): Kafka 支持精确一次的消息传递语义确保消息在传输过程中不会丢失或重复。
这些基础概念构成了 Kafka 的核心架构使其成为一个强大且灵活的分布式消息系统。
二、Broker 在 Kafka 中扮演什么角色
在 Kafka 架构中Broker 扮演着至关重要的角色。以下是 Broker 在 Kafka 中的主要功能和特点 消息存储: Broker 是 Kafka 集群中的消息存储节点。每个 Broker 存储着多个 Topic 的消息数据。这些数据被分成多个 Partition每个 Partition 相当于一个日志文件消息被追加到日志文件的末尾。 消息处理: Broker 负责处理来自生产者的消息发送请求和来自消费者的消息读取请求。生产者将消息发送到特定的 Topic 和 PartitionBroker 负责接收并将这些消息存储在对应的日志文件中。消费者从 Broker 读取消息并根据 Offset 来确定读取的位置。 负载均衡: Kafka 集群由多个 Broker 组成每个 Broker 可以存储多个 Partition。这种设计允许 Kafka 通过增加 Broker 的数量来实现水平扩展从而处理更多的消息数据和请求。 数据复制: 为了提高数据的可靠性和可用性Broker 支持消息的副本机制。每个 Partition 可以有多个 Replica包括一个 Leader 和多个 Follower。Broker 负责管理这些 Replica确保数据在 Leader 和 Follower 之间同步。 Leader 选举: 当一个 Partition 的 Leader 宕机时Broker 负责从 Follower 中选举出新的 Leader。这个过程称为 Leader 选举确保 Partition 的高可用性。 数据持久性: Broker 通过将消息持久化到磁盘来保证数据的持久性。即使在 Broker 宕机的情况下只要 Replica 存在消息数据也不会丢失。 数据一致性: Broker 负责维护 Partition 的数据一致性。在写入消息时Broker 会等待所有同步的 Replica即 ISR 中的 Replica确认消息已写入然后才向生产者确认消息发送成功。 集群协调: 在 Kafka 的早期版本中Broker 依赖 ZooKeeper 来进行集群协调如选举 Controller、管理 Partition 的状态等。但在新版本中Kafka 正在逐步去除对 ZooKeeper 的依赖转而使用内部的 Raft 协议进行集群管理。 配置管理: Broker 负责管理 Kafka 集群的配置信息如 Topic 的配置、日志保留策略、副本因子等。这些配置信息对集群的行为和性能有重要影响。 网络通信: Broker 作为 Kafka 集群的网络节点负责处理来自生产者和消费者的网络请求。Broker 监听来自客户端的连接请求并维护与客户端之间的网络连接。 资源管理: Broker 管理其自身的资源使用情况包括 CPU、内存、磁盘和网络资源。Broker 需要合理地分配和管理资源以支持高效的消息处理。 监控和日志: Broker 提供监控接口允许管理员监控 Broker 的运行状态和性能指标。此外Broker 还会记录日志信息用于问题诊断和性能分析。
总之Broker 在 Kafka 中扮演着消息存储、处理、复制、协调和管理的核心角色是 Kafka 高性能、高可用和可扩展架构的关键组成部分。
