分布式消息Kafka的原理、特征、基础架构、以及使用场景

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。 它最初由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是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。

Kafka基本架构

它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或种子（Feed）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。

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。

kafka 官方给出的图：

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，而不是 broker 把数据主懂发送到 consumer 端的。

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，很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。

（3）同时借助zookeeper，kafka能够生产者、消费者和broker在内的所以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。

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

Kafka的使用场景

1.日志收集

一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的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，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，然后订阅者通过订阅这些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，比如报警和报告。

5.流式处理

比如spark streaming和storm

ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ消息系统的对比

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