Apache Kafka 是一種发布-订阅消息的分布式系统.能够将消息归类为不同主题.应用程序能在Kafka上发布信息,或订阅主题进而接受特定主题下发布的消息.Producer发布消息,而Consumer收集并处理消息.作为分布式系统,Kafka在集群中运行,每个节点被称为Broker.
Kafka维护每个主题的分区日志.消息会发布到相应的主题中,每个分区都是一个有序的消息子集.同一个主题的多个分区能够通过集群中的多个Broker传送,这种方法提高了主题的容量与吞吐量.使其超越了单一机器所能提供的容量与吞吐量.消息在分区内被有序排列,每个消息都包含一个特定的偏移量.Kafka中消息可以通过一个包含主题,分区以及偏移量的组合来确定.Producer能够根据消息的主键选择消息应该写入哪一个分区,也能够简单的用循环的方式,让消息分布在各分区之间.
Consumer会在Consumer组中注册,每个组包括一个或多个Consumer,每个Consumer读取一个或多个主题分区.每组中的每条消息只能传送给一个Consumer.但是,如果多个组订阅了同一个主题,那么每个组都将得到所有的消息.一个组中包含多个Consumer有助于获得加载平衡(可以支持高于单个Consumer处理能力的吞吐量)与高可用性(如果一个Consumer出现错误,它所读取的分区将重新分配给组中其他Consumer).
一个Consumer或Consumer组将读取其订阅的所有数据,所以如果一个应用只关注一个数据子集,那么就应该讲该数据自己与其他数据放在两个不同的主题中.如果多个主题总是一起读取和处理,那么应该讲他们归在同一个主题中.
不过,分区是并行化处理的主要的单元.每个分区只能配对一个服务器,但是一个主题可以与分区中和同样大.另外,每个分区的信息最多由同一组中的一个Consumer读取,所以尽管可以通过增加Consumer数量来增加读取吞吐量,但其实主题中可用分区的数量会带来限制.因此,建议每个节点上分区的数量至少与集群中服务器的数量一样多,为以后几年的增长做准备.实际上,每个主题可以包含几百个分区,这了并不存在任何缺陷.
Kafka 存储了预先配置时长范围内(通常为几周或几个月)的所有消息,而且对于每个Consumer读取的信息只保留最后一条消息的偏移量.因此,用户可以从最近一次正确的偏移量开始,重新读取主题分区,进而从错误中回复.用户也可以将消息队列回溯,然后重新读取信息.在解决bug以及其他问题是,”回溯”特点会非常有用.如果只存储一段时间内的所有消息,不跟踪记录每个Consumer和消息的确认,那么Kafka能够扩展到10000多个Consumer,支持他们的非频繁批量读(如MapReduce任务),甚至是在吞吐量非常高的情况下,也能保持较短的延迟.传统的信息Broker则跟踪用户的确认信息,通常需要在内存中存储所有未收到答复的消息.如果用户数量比较多,或者读取批数据的用户数量比较多,就会导致交换,使性能严重降低.
以下为Kafka的常见用途:
- Kafka能取代应用架构中的传统信息Broker或者信息队列,用于分离服务
- Kafka最常用于高速活动流,如网站点击流(website clickstream), 度量(metrics)以及日志(logging)
- Kafka也常用于流数据的处理.它可以同时用作信息流的来源和输送目位置(数据流任务在目的位置记录其他系统读取的结果).