1、Kafka 定义
Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域； 发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息； Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
2、消息队列
目前企业中比较常见的消息队列产品主要有Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。在大数据场景主要采用Kafka作为消息队列。在JavaEE开发中主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。
2.1、传统消息队列应用场景
传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。
缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。
2.2、传统消息队列的两种模式
点对点模式：消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
发布/订阅模式
3、kafka 基础架构
- Producer：消息生产者，就是向Kafka broker发消息的客户端。
- Consumer：消息消费者，向Kafka broker取消息的客户端。
- Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；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。
- broker：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：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic。
- Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。
- Replica：副本。一个topic的每个分区都有若干个副本，一个leader和若干个Follower。
- leader：每个分区多个副本的“主”，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：每个分区多个副本中的“从”，实时从leader中同步数据，保持和leader数据的同步。leader发生故障时，某个Follower会成为新的leader。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
