Kafka 教程

Apache Kafka 是一个分布式发布-订阅消息系统，具有高吞吐、低延时、可扩展、容错以及持久化存储等特点，使用 Kafka 可以方便地构建分布式应用程序。

Kafka 将消息保存在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。

Kafka 建立在 ZooKeeper 同步服务之上，能与 Apache Storm 和 Spark 很好地集成，进行实时流数据分析。

Apache Kafka 官网地址：https://kafka.apache.org/

1. Kafka 简介

Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统，使用 Scala 和 Java 编写。

Kafka 最初是由 LinkedIn 开发，并于 2011 年初开源。2012 年10 月从 Apache Incubator 毕业，成为 First-class Apache 项目。

Kafka 的目标是为处理实时数据提供一个统一的高吞吐、低延时的平台。

2. 什么是消息系统

消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序，因此应用程序可以专注于数据，而不必担心如何共享数据。

消息传递模式有两种：一种是点对点的，另一种是发布-订阅（pub-sub）的消息传递系统。大多数消息传递模式遵循 pub-sub。

1) 点对点消息系统

在点对点系统中，消息将保留在队列中。一个或多个使用者可以使用队列中的消息，但是特定消息最多只能由一个使用者使用。使用者读取队列中的消息后，该消息将从该队列中消失。

点对点系统的典型示例是订单处理系统，其中每个订单将由一个订单处理器处理，但是多个订单处理器可以同时工作。

如下图所示:

2) 发布-订阅消息系统

在发布-订阅系统中，消息保留在主题中。与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题，并消费该主题中的所有消息。

在发布-订阅系统中，消息生产者称为发布者，消息消费者称为订阅者。

一个真实的例子是Dish TV，它发布了体育，电影，音乐等不同的频道，任何人都可以订阅自己的频道集，并在订阅频道可用时获取它们。

如下图所示:

3. Kafka 用途

Kafka是一个分布式流式处理平台。

1) 主要功能

消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是Kafka被归类为消息队列的原因。
容错和持久方式存储消息流：Kafka会把消息持久化到磁盘，有效避免消息丢失的风险。
流式处理平台：在消息发布的时候进行处理，Kafka提供了一个完整的流式处理类库。

2) Kafka 主要用途

消息队列：构建信息系统，可靠地在应用程序传递数据。
数据处理：构建实时的流数据处理程序来转换或处理数据流。

3) Kafka 使用场景

指标 - Kafka 操作监控数据，汇总来自分布式应用程序的统计信息，生成集中的运行数据指标。
日志聚合 - Kafka 从多种服务中收集日志，并以标准格式提供给多个消费者。
流处理 - 提供给 Storm 和 Spark 流处理框架进行数据处理，并将处理后的数据写入一个新的主题，供用户和应用程序使用。

4. Kafka 优势

高吞吐、低延时 - Kafka 能够达到百万级的消息吞吐量，延迟可达毫秒级。
持久化存储 - Kafka可以将消息直接持久化在普通磁盘上，且磁盘读写性能优异。
分布式可扩展 - Kafka集群支持热扩展，Kaka集群启动运行后，用户可以直接向集群添加节点。
容错性 - Kafka会将数据备份到多台服务器节点，集群中任意一个 broker 节点宕机，Kafka 仍能对外提供服务。
多语言支持 - Kafka支持Java、.NET、PHP、Python、Go等多种语言。

5. 分布式系统消息系统对比

下一章：Kafka 基本概念

Kafka 基本概念:：Kafka 是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。Kafka 基本概念包括：Topic、Producer、Consumer、Cluster 和 Broker。Kafka producers（生产者）通过网络将消息发送到 Kafka 集群，集群负责保存消息，并向消费者提供消息。Kafka

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