Kafka 架构和原理机制 (图文全面详解)

一：Kafka 简介

Apache Kafka 是分布式发布 - 订阅消息系统，在 kafka 官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布 - 订阅消息传递系统。

Kafka 最初由 LinkedIn 公司开发，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。

Kafka 的主要应用场景有：日志收集系统和消息系统。

二：Kafka 基本架构

Kafka 的架构包括以下组件：

1、话题（Topic）：是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名；

2、生产者（Producer）：是能够发布消息到话题的任何对象；

3、服务代理（Broker）：已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或 Kafka 集群；

4、消费者（Consumer）：可以订阅一个或多个话题，并从 Broker 拉数据，从而消费这些已发布的消息；

上图中可以看出，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

我们将消息的发布（publish）称作 producer，将消息的订阅（subscribe）表述为 consumer，将中间的存储阵列称作 broker (代理)，这样就可以大致描绘出这样一个场面：

生产者将数据生产出来，交给 broker 进行存储，消费者需要消费数据了，就从 broker 中去拿出数据来，然后完成一系列对数据的处理操作。

多个 broker 协同合作，producer 和 consumer 部署在各个业务逻辑中被频繁的调用，三者通过 zookeeper 管理协调请求和转发，这样一个高性能的分布式消息发布订阅系统就完成了。

图上有个细节需要注意，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 主动去拉数据的。

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存一些 meta 信息。

2. Kafka 使用 Zookeeper 作为其分布式协调框架，可以很好地将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。

3. Kafka 借助 Zookeeper，让生产者、消费者和 broker 在内的所有组件，在无状态的情况下，建立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均衡。

五：Kafka 的特性

1. 高吞吐量、低延迟

Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个 topic 可以分多个 partition , consumer group 对 partition 进行 consume 操作。

2. 可扩展性

Kafka 集群支持热扩展。

3. 持久性、可靠性

消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。

4. 容错性

允许集群中节点失败（若副本数量为 n, 则允许 n-1 个节点失败）

5. 高并发

支持数千个客户端同时读写。

六：Kafka 的应用场景

1. 日志收集

一个公司可以用 Kafka 收集各种服务的 log ，通过 Kafka 以统一接口服务的方式开放给各种 consumer，例如：hadoop、Hbase、Solr 等。

2. 消息系统

解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

3. 用户活动跟踪

Kafka 经常被用来记录 web 用户、或者 app 用户的各种活动，例如：浏览网页、搜索、点击等活动。

这些活动信息，被各个服务器发布到 Kafka 的 topic 中，订阅者再通过订阅这些 topic 来做实时的监控分析，或者装载到 hadoop 、数据仓库中做离线分析和挖掘。

4. 运营指标

Kafka 也经常用来记录运营监控数据。

包括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. 流式处理

例如：spark streaming、storm 。

以上！

作者简介

陈睿 | mikechen , 10 年 + 大厂架构经验，「mikechen 的互联网架构」系列文章作者，专注于互联网架构技术。

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