初识kafka
基础架构
- Producer:消息生产者,向Kafka中发布消息的角色。
- Consumer:消息消费者,即从Kafka中拉取消息消费的客户端。
- Consumer Group:消费者组,消费者组则是一组中存在多个消费者,消费者消费Broker中当前Topic的不同分区中的消息,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。某一个分区中的消息只能够一个消费者组中的一个消费者所消费
Broker:经纪人,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:主题,可以理解为一个队列,生产者和消费者都是面向一个Topic
- Partition:分区,为了实现扩展性,一个非常大的Topic可以分布到多个Broker上,一个Topic可以分为多个Partition,每个Partition是一个有序的队列(分区有序,不能保证全局有序)
Replica:副本Replication,为保证集群中某个节点发生故障,节点上的Partition数据不丢失,Kafka可以正常的工作,Kafka提供了副本机制,一个Topic的每个分区有若干个副本,一个Leader和多个Follower
- Leader:每个分区多个副本的主角色,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:每个分区多个副本的从角色,实时的从Leader中同步数据,保持和Leader数据的同步,Leader发生故障的时候,某个Follower会成为新的Leader。
特性
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缓冲和削峰:上游数据时有突发流量,下游可能扛不住,或者下游没有足够多的机器来保证冗余,kafka在中间可以起到一个缓冲的作用,把消息暂存在kafka中,下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
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解耦和扩展性:项目开始的时候,并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层,解耦重要的业务流程。只需要遵守约定,针对数据编程即可获取扩展能力。
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冗余:可以采用一对多的方式,一个生产者发布消息,可以被多个订阅topi
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