Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统。
- 发布和订阅记录流,类似于消息队列或企业消息传递系统。
- 以容错的持久方式存储记录流。
- 处理记录流。
- 建立实时流数据管道,以可靠地在系统或应用程序之间获取数据
- 构建实时流应用程序,以转换或响应数据流
- 消息持久化
- 高吞吐量
- 扩展性
- 多客户端支持
- Kafka Streams
- 安全机制
- 数据备份
- 轻量级
- 消息压缩
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Producer API
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Consumer API
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Streams API
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Connector API
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Admin API
Kafka集群中,一个kafka实例被称为一个代理(Broker)节点。
消息的生产者被称为Producer。
Producer将消息发送到集群指定的主题中存储,同时也自定义算法决定将消息记录发送到哪个分区?
消息的消费者,从kafka集群中指定的主题读取消息。
主题,kafka通过不同的主题却分不同的业务类型的消息记录。
每一个Topic可以有一个或者多个分区(Partition)。
一个分区只对应一个Broker,一个Broker可以管理多个分区。
每个主题在创建时会要求制定它的副本数(默认1)。
实际写入到kafka集群并且可以被消费者读取的数据。
每条记录包含一个键、值和时间戳。
日志收集、消息系统、活动追踪、运营指标、流式处理、时间源等。
SSD的性能比普通的磁盘好,这个大家都知道,实际中我们用普通磁盘即可。它使用的方式多是顺序读写操作,一定程度上规避了机械磁盘最大的劣势,即随机读写操作慢,因此SSD的没有太大优势。
- 提供冗余的磁盘存储空间
- 提供负载均衡
- 新增消息数
- 消息留存时间
- 平均消息大小
- 备份数
- 是否启用压缩
log.dirs 多个
log.dir 单个
log.dirs
好处:
提升读写性能,多块物理磁盘同时读写高吞吐。
故障转移。一块磁盘挂了转移到另一个上。
auto.create.topics.enable
- 不要使用 producer.send(msg),而要使用 producer.send(msg, callback)。
- 设置 acks = all。
- 设置 retries 为一个较大的值。
- 设置 unclean.leader.election.enable = false。
- 设置 replication.factor >= 3。
- 设置 min.insync.replicas > 1。
- 确保 replication.factor > min.insync.replicas。
- 确保消息消费完成再提交。
显式地配置生产者端的参数partitioner.class
参数为你实现类的 全限定类名,一般来说实现partition方法即可。
Producer 、Broker。
做好幂等。
数据库方面可以(唯一键和主键)避免重复。
在业务上做控制。
- JMXTool 工具
- Kafka Manager
- Burrow
- JMXTrans + InfluxDB + Grafana
- Confluent Control Center
Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制。完全同步复制要求All Alive Follower都复制完,这条消息才会被认为commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下,Follower异步的从Leader复制数据,数据只要被Leader写入log就被认为已经commit,这种情况下,如果leader挂掉,会丢失数据,kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。Follower可以批量的从Leader复制数据,而且Leader充分利用磁盘顺序读以及send file(zero copy)机制,这样极大的提高复制性能,内部批量写磁盘,大幅减少了Follower与Leader的消息量差。
leader会维护一个与其基本保持同步的Replica列表,该列表称为ISR(in-sync Replica),每个Partition都会有一个ISR,而且是由leader动态维护 ,如果一个follower比一个leader落后太多,或者超过一定时间未发起数据复制请求,则leader将其重ISR中移除 。
《Kafka并不难学》
《kafka入门与实践》
极客时间:Kafka核心技术与实战