面試官：kafka分布式消息系統，你真的了解嗎？

什麼是Kafka

Kafka是Apache軟體基金會開發的一個基于釋出/訂閱模式的分布式可靠性消息系統，用于處理實時和流資料。Kafka可以将資料實時地從一個系統移動到另一個系統，它可以支援從一個終端到另一個終端的資料流，并可以支援離線處理和批量處理。Kafka是一個分布式可靠性消息系統，允許用戶端應用程式消費并處理資料流。

Kafka是一種強大的消息隊列，提供了高效可靠的消息傳輸，可以支援大量的消息/秒流量，并且可以輕松地擴充到更多的節點。Kafka的安裝和部署簡單，可以在多種環境中運作，可以支援多個節點，可以用于實時分析，實時處理，網絡拓撲模組化，消息路由等。

一、Kafka的基本功能

• 生産者/消費者：提供一個可靠的消息傳遞服務，允許用戶端應用程式在Kafka叢集上釋出和消費消息。
• Streams：允許在Kafka叢集上處理和轉換資料流。
• Connectors：允許将Kafka叢集連接配接到外部系統，以便在Kafka叢集和外部系統之間進行資料流傳輸。 Kafka是由Scala和Java編寫的，可以運作在POSIX相容的作業系統（Linux，Unix，Mac OS X等）上。

二、Kafka基本架構

Kafka有三個主要的元件，分别是Producer（生産者），Consumer（消費者）和Broker（中間件）。

• Producer：Producer是一個應用程式，用于将消息釋出到Kafka叢集中的一個或多個主題（topics）中。
• Consumer：Consumer是一個應用程式，用于從Kafka叢集中的一個或多個主題（topics）中消費消息。
• Broker：Broker是一個Kafka叢集的執行個體，可以用來接收，存儲和轉發來自Producer的消息，并将消息分發給Consumer。

Kafka提供了一個簡單而可靠的消息傳輸服務，可用于從一個系統将資料實時傳輸到另一個系統。

三、Kafka的實作方法

Kafka的實作方法主要基于兩個核心概念：釋出/訂閱模式和分區。

1. 釋出/訂閱模式

Kafka通過釋出/訂閱模式來實作消息傳遞。Producer将消息釋出到Kafka叢集中的一個或多個主題（topics）中，Consumer從主題中訂閱消息。

2.分區

Kafka支援将消息分為多個分區，每個分區可以存儲消息。Kafka可以将消息分發到多個分區中，以便支援消息的實時傳輸和批量處理。

四、Kafka的優勢和劣勢

Kafka相比于其他消息隊列有着一定的優勢和劣勢：

優勢

• 可靠性：Kafka提供了一個可靠的消息傳遞服務，可以實作高吞吐量和低延遲的消息傳輸。
• 可擴充性：Kafka可以支援大量的消費者，可以通過添加新的分區來擴充Kafka叢集的容量。
• 高性能：Kafka可以支援大量的消費者，可以實作高吞吐量和低延遲的消息傳輸。

劣勢

• 複雜性：Kafka的設計複雜，需要一定的技術知識才能正确安裝和配置。Kafka的部署非常複雜，它需要一個良好的網絡基礎設施，還需要一個穩定的伺服器架構。
• 延遲：Kafka的消息傳輸延遲可能較大，尤其是當消息量大時。

Kafka的部署方法

Kafka的部署可以通過安裝Kafka伺服器和用戶端應用程式來實作。

1. 安裝Kafka伺服器 Kafka伺服器可以通過下載下傳Kafka安裝程式安裝，也可以通過Docker容器來安裝。
2. 安裝用戶端應用程式 Kafka用戶端應用程式需要下載下傳Kafka用戶端庫，然後使用它們編寫Kafka應用程式。Kafka支援多種語言，包括Java，Scala，Python，Go，C＃和C ++等語言。

Kafka的應用

Kafka可以用于将資料從一個系統實時傳輸到另一個系統，可用于實時資料處理，批量處理，日志追蹤和監控等應用場景。

實時資料處理

Kafka可以用于實時處理流式資料，可以将資料從一個系統流式傳輸到另一個系統，并将資料處理為各種形式，如統計，聚合，報表等。

批量處理

Kafka支援将消息分發到多個分區，可以将消息存儲在多個分區中，以便支援批量處理。

日志追蹤

Kafka可以用于追蹤系統中的事件日志，可以将日志實時地釋出到Kafka叢集，以便支援日志的實時跟蹤和分析。

監控

Kafka可以用于監控系統中的名額，可以将名額實時地釋出到Kafka叢集，以便支援名額的實時監控和分析。

Kafka使用案例

使用Kafka實作實時資料處理

以下示例代碼示範了如何使用Kafka實作實時資料處理。

1. 消費者

// 建立Kafka消費者 
Properties props = new Properties(); 
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); 
props.put("group.id", "test"); 
props.put("enable.auto.commit", "true"); 
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); 
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); 
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props); 
// 訂閱主題 
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); 
// 消費消息 
while (true) { 
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); 
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { 
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); 
        } 
} 
// 關閉Kafka消費者 
consumer.close();            

1. 生産者

// 建立Kafka生産者 
Properties props = new Properties(); 
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); 
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props); 
// 釋出消息到Kafka叢集 
for (int i = 0; i < 10; i++) { 
    String msg = "Message " + i; 
    producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", msg)); 
} 
// 關閉Kafka生産者 
producer.close();            

作者：DaveCui

連結：https://juejin.cn/post/7205928315587493946

來源：稀土掘金