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没想到简简单单几张图,就能把Kafka讲的如此透彻

作者:互联网

今天我们来聊聊 Kafka ,主要是带你重新认识一下 Kafka,聊一下 Kafka 中比较重要的概念和问题。在后面的文章中我会介绍:

  1. Kafka 的一些高级特性比如工作流程。
  2. 使用 Docker 安装 Kafka 并简单使用其发送和消费消息。
  3. Spring Boot 程序如何使用 Kafka 作为消息队列。


我们现在经常提到 Kafka 的时候就已经默认它是一个非常优秀的消息队列了,我们也会经常拿它给 RocketMQ、RabbitMQ 对比。我觉得 Kafka 相比其他消息队列主要的优势如下:


实际上在早期的时候 Kafka 并不是一个合格的消息队列,早期的 Kafka 在消息队列领域就像是一个衣衫褴褛的孩子一样,功能不完备并且有一些小问题比如丢失消息、不保证消息可靠性等等。当然,这也和 LinkedIn 最早开发 Kafka 用于处理海量的日志有很大关系,哈哈哈,人家本来最开始就不是为了作为消息队列滴,谁知道后面误打误撞在消息队列领域占据了一席之地。

随着后续的发展,这些短板都被 Kafka 逐步修复完善。所以,Kafka 作为消息队列不可靠这个说法已经过时!

初识 Kafka

先来看一下官网对其的介绍,应该是最权威和实时的了。是英文也没有关系,我已经将比较重要的信息都为你提取出来了。


从官方介绍中我们可以得到以下信息:

Kafka 是一个分布式流式处理平台。这到底是什么意思呢?

流平台具有三个关键功能:


Kafka 主要有两大应用场景:


关于 Kafka 几个非常重要的概念:

 

Kafka 消息模型

题外话:早期的 JMS 和 AMQP 属于消息服务领域权威组织所做的相关的标准,我在 JavaGuide的 《消息队列其实很简单》这篇文章中介绍过。但是,这些标准的进化跟不上消息队列的演进速度,这些标准实际上已经属于废弃状态。所以,可能存在的情况是:不同的消息队列都有自己的一套消息模型。

队列模型:早期的消息模型


使用队列(Queue)作为消息通信载体,满足生产者与消费者模式,一条消息只能被一个消费者使用,未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。 比如:我们生产者发送 100 条消息的话,两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半(也就是你一个我一个的消费。)

队列模型存在的问题:

假如我们存在这样一种情况:我们需要将生产者产生的消息分发给多个消费者,并且每个消费者都能接收到完成的消息内容。

这种情况,队列模型就不好解决了。很多比较杠精的人就说:我们可以为每个消费者创建一个单独的队列,让生产者发送多份。这是一种非常愚蠢的做法,浪费资源不说,还违背了使用消息队列的目的。

发布-订阅模型:Kafka 消息模型


发布-订阅模型主要是为了解决队列模型存在的问题。

发布订阅模型(Pub-Sub) 使用主题(Topic) 作为消息通信载体,类似于广播模式;发布者发布一条消息,该消息通过主题传递给所有的订阅者,在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的。

在发布 - 订阅模型中,如果只有一个订阅者,那它和队列模型就基本是一样的了。所以说,发布 - 订阅模型在功能层面上是可以兼容队列模型的。

Kafka 采用的就是发布 - 订阅模型。

RocketMQ 的消息模型和 Kafka 基本是完全一样的。唯一的区别是 RocketMQ 中没有队列这个概念,与之对应的是 Partition(分区)。

Kafka 重要概念解读

Kafka 将生产者发布的消息发送到 Topic(主题) 中,需要这些消息的消费者可以订阅这些 Topic(主题),如下图所示:


Kafka Topic Partition

上面这张图也为我们引出了,Kafka 比较重要的几个概念:


同时,你一定也注意到每个 Broker 中又包含了 Topic 以及 Partition 这两个重要的概念:


划重点:Kafka 中的 Partition(分区) 实际上可以对应成为消息队列中的队列。这样是不是更好理解一点?

另外,还有一点我觉得比较重要的是 Kafka 为分区(Partition)引入了多副本(Replica)机制。分区(Partition)中的多个副本之间会有一个叫做 leader 的家伙,其他副本称为 follower。我们发送的消息会被发送到 leader 副本,然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步。

生产者和消费者只与 leader 副本交互。你可以理解为其他副本只是 leader 副本的拷贝,它们的存在只是为了保证消息存储的安全性。当 leader 副本发生故障时会从 follower 中选举出一个 leader,但是 follower 中如果有和 leader 同步程度达不到要求的参加不了 leader 的竞选。

Kafka 的多分区(Partition)以及多副本(Replica)机制有什么好处呢?

  1. Kafka 通过给特定 Topic 指定多个 Partition, 而各个 Partition 可以分布在不同的 Broker 上, 这样便能提供比较好的并发能力(负载均衡)。
  2. Partition 可以指定对应的 Replica 数, 这也极大地提高了消息存储的安全性, 提高了容灾能力,不过也相应的增加了所需要的存储空间。

 

ZooKeeper 在 Kafka 中的作用

要想搞懂 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用 一定要自己搭建一个 Kafka 环境然后自己进 ZooKeeper 去看一下有哪些文件夹和 Kafka 有关,每个节点又保存了什么信息。 一定不要光看不实践,这样学来的也终会忘记!

后面的文章中会介绍如何搭建 Kafka 环境,你且不要急,看了后续文章 3 分钟就能搭建一个 Kafka 环境。

这部分内容参考和借鉴了这篇文章:https://www.jianshu.com/p/a036405f989c 

下图就是我的本地 Zookeeper ,它成功和我本地的 Kafka 关联上(以下文件夹结构借助 idea 插件 ZooKeeper tool 实现)。


ZooKeeper 主要为 Kafka 提供元数据的管理的功能。

从图中我们可以看出,Zookeeper 主要为 Kafka 做了下面这些事情:

 

Kafka 如何保证消息的消费顺序?

我们在使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序,比如我们同时发了 2 个消息,这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是:更改用户会员等级、根据会员等级计算订单价格。假如这两条消息的消费顺序不一样造成的最终结果就会截然不同。

我们知道 Kafka 中 Partition(分区)是真正保存消息的地方,我们发送的消息都被放在了这里。而我们的 Partition(分区)又存在于 Topic(主题)这个概念中,并且我们可以给特定 Topic 指定多个 Partition。


Kafka Topic Partitions Layout

每次添加消息到 Partition(分区)的时候都会采用尾加法,如上图所示。Kafka 只能为我们保证 Partition(分区)中的消息有序,而不能保证 Topic(主题)中的 Partition(分区)的有序。

消息在被追加到 Partition(分区)的时候都会分配一个特定的偏移量(offset)。Kafka 通过偏移量(offset)来保证消息在分区内的顺序性。

所以,我们就有一种很简单的保证消息消费顺序的方法:1 个 Topic 只对应一个 Partition。这样当然可以解决问题,但是破坏了 Kafka 的设计初衷。

Kafka 中发送 1 条消息的时候,可以指定 Topic,Partition,Key,Data(数据) 4 个参数。如果你发送消息的时候指定了 Partition 的话,所有消息都会被发送到指定的 Partition。并且,同一个 key 的消息可以保证只发送到同一个 partition,这个我们可以采用表/对象的 id 来作为 key 。

总结一下,对于如何保证 Kafka 中消息消费的顺序,有了下面两种方法:

  1. 1 个 Topic 只对应一个 Partition。
  2. (推荐)发送消息的时候指定 Key/Partition。


当然不仅仅只有上面两种方法,上面两种方法是我觉得比较好理解的,


最后给大家一套Kafka的学习资料。内容从最基础的架构直接讲到高级源码

目录

详细展示

消费者

深入服务端

高级应用

Kafka与Spark的集成

相应的文章已经整理形成文档,git扫码获取资料看这里

https://gitee.com/biwangsheng/p

 

标签:队列,Partition,Broker,简简单单,Kafka,Topic,透彻,消息
来源: https://www.cnblogs.com/bwscode/p/13543790.html