1 Kafka

• Kafka是一个分布式流式数据平台，它具有三个关键特性

  • Message System: Pub-Sub消息系统
  • Availability & Reliability：以容错及持久化的方式存储数据记录流
  • Scalable & Real time

  

1.1 Kafka架构体系

• Kafka系统中存在5个关键组件
  • Producer
  • Consume
  • Kafka Cluster
    • Broker：Kafka Server，或Kafka Node
    • Zookeeper: 集群状态存储
  • Connector：连接应用程序和Topic
  • Stream Processor：流处理器，从一个Topic接收并处理流式数据，并将结果存入另一个Topic
• 还有两个重要逻辑组件
  • Topic
  • Partition

1.2 Topic和Partition

• 关于Topic和Partition

  • Topic分类的消息流，相关的消息保存于Partition中

    • 一个Topic中的数据，可以分布保存于一至多个Partition中
    • 每个Partition中，通常存在一个leader，以及一至多个replicas/followers

  • Topic是Producer发布消息，以及consumer消费消息使用的端点

1.3 Topic中的消息记录

• 消息及存储方式
  • Kafka中，每个消息记录(record)的标准格式通常由key、value、timestamp和一些metadata组成；
  • 待存入Topic的消息记录未明确指定目标Partition时，Kafka会根据记录的key的hash码选择一个Partition；未明确指定timestamp时，Producer将会使用当前时间（创建时间或附加到日志的时间）作为其时间戳；
  • Kafka将数据持久存储在log.dir参数指定 的目录中，而各topic会映射进该目录的子目录中；
    • Kafka会保留所有记录，无论它们是否已被消费
    • 记录在broker配置中定义的retention period内保留，默认时长为7天（168小时）
  • Kafka基于Pub/Sub和Queue模型构建Topic，它使用消费者组（Consumer Group）的概念将处理任务划分为一组消费者进程并行运行，并且可以将消息广播到多个组中；

1.4 Partition

• Partition代表Topic中的数据分片，在其它数据库系统中，通常称为replica或shard

  • 每个Partition都是一个按时间排序的不可变记录序列，该序列存储于日志中;
  • 消费者按照记录在日志中的存储顺序读取消息;
  • 每个消息都有一个称为offset的id

• 能够将一个Topic中的数据并行存储于多个broker上；

• 支持以冗余机制（复制因子大于1）存储多个副本，并能容忍最多N-1个服务器故障，N为复制

  因子数量；

• 消费者读取一个Topic时，它将从所有Partition中读取数据