kafka原理和实践(六)总结升华

释放双眼,带上耳机,听听看~!

目录

  • 总结篇
  • 1.官方介绍
  • 2.特点
  • 3.Kafka的设计
  • 4.Kayka的应用场景
  • 5.总结

 

正文

系列目录

kafka原理和实践(一)原理:10分钟入门

kafka原理和实践(二)spring-kafka简单实践

kafka原理和实践(三)spring-kafka生产者源码

kafka原理和实践(四)spring-kafka消费者源码

kafka原理和实践(五)spring-kafka配置详解

kafka原理和实践(六)总结升华

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总结篇

本系列spring-kafka文章,分别从入门、简单实践、生产者和消费源码、配置详解、乃至最后本文的总结共六个章节,从不同角度分析原理和实践。

只能算是入门级简单分析,很多kafka特性并没有拓展开来分析,下面我们总结一下kafka应用和重要特性:

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1.官方介绍

Kafka™ is a distributed streaming platform,官方这样描述kafka,即分布式流处理平台

1.系统具备
发布和订阅流数据的能力, 在这方面, 它类似于消息队列或企业消息总线–》消息系统

2.系统具备在存储数据时具备
容错能力–》储存系统

3.系统具备在数据流
触发时进行
实时处理
–》数据流处理

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2.特点

  1. 同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB)。
  2. 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
  3. 分布式系统,易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个,均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
  4. 消息被处理的状态是在consumer端维护,而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
  5. 支持online和offline的场景。

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3.Kafka的设计

1、吞吐量

高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一,为此kafka做了以下一些设计:

  1. 数据磁盘持久化:消息不在内存中cache,直接写入到磁盘,充分利用磁盘的顺序读写性能
  2. zero-copy:减少IO操作步骤
  3. 数据批量发送
  4. 数据压缩
  5. Topic划分为多个partition,提高parallelism

2.负载均衡

  1. producer根据用户指定的算法,将消息发送到指定的partition
  2. 存在多个partiiton,每个partition有自己的replica,每个replica分布在不同的Broker节点上
  3. 多个partition需要选取出lead partition,lead partition负责读写,并由zookeeper负责fail over
  4. 通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开

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4.Kayka的应用场景

1.消息队列

比起大多数的消息系统来说,Kafka有更好的吞吐量,内置的分区,冗余及容错性,这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。 消息系统一般吞吐量相对较低,但是需要更小的端到端延时,并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域,Kafka足以媲美传统消息系统, 如ActiveMR或RabbitMQ。

2.行为跟踪

Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为,以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后,就可以做进一步的实时处理,或实时监控,或放到hadoop/离线数据仓库里处理。

3.元信息监控

作为操作记录的监控模块来使用,即汇集记录一些操作信息,可以理解为运维性质的数据监控吧。

4.日志收集

日志收集方面,其实开源产品有很多,包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合(log aggregation)。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件,然后放到一个集中的位置(文件服务器或HDFS)进行处理。然而Kafka忽略掉 文件的细节,将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低,更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说,Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证,以及更低的端到端延迟。

5.流处理

这个场景可能比较多,也很好理解。保存收集流数据,以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的 数据进行阶段性处理,汇总,扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程,可能是先从RSS数据源中抓取文 章的内容,然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中;后续操作可能是需要对这个内容进行清理,比如回复正常数据或者删除重复数据,最后再将内容匹配的 结果返还给用户。这就在一个独立的topic之外,产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom和Samza是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。

6.事件源

事件源是一种应用程序设计的方式,该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据,这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总(News feed)。

7.持久性日志(commit log)

Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据,并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中,Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

实际应用中,适用最多最广泛的自然是MQ的功能。

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5.总结

kafka官方认为是一个分布式流处理平台,然而现实很残酷,在互联网领域,它顶多也就是个MQ,
终极一句话总结:一个吞吐量还不错的MQ,一个应用于各种场景的MQ。

 

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