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目录

概述

kafka消费模式

需求:

设计思路

实现思路分析

1.kafka 消费模式

Kafka提供了两种主要的消费模式:发布-订阅模式和分区模式。

  1. 发布-订阅模式:在这种模式下,一个消息可以被多个消费者同时消费。每个消费者都独立地读取消息,并且不会影响其他消费者。这种模式非常适用于需要广播消息的场景,例如实时日志和即时通讯等。

  2. 分区模式:在这种模式下,消息被划分为多个分区并存储在不同的Kafka主题中。每个分区只能由一个消费者组中的一个消费者消费。这样可以保证同一个分区的消息按顺序被消费,并且可以进行负载均衡。这种模式适用于需要保证消息顺序和处理吞吐量的场景,例如订单处理和数据仓库等。

Kafka还支持多种消费者组合消费模式的组合,例如多个消费者组同时消费同一个主题,或者多个消费者组按分区消费同一个主题。这些模式可以根据具体的业务需求来选择。

基础架构

Kafka 是一个分布式流数据平台,用于高吞吐量、低延迟的处理大规模数据流。它具有以下基础架构组件:

  1. Producer(生产者):生产者负责将数据发布到 Kafka 集群。它可以将数据发送到指定的 topic 中。

  2. Consumer(消费者):消费者从 Kafka 集群中订阅一个或多个 topic,并消费流入的数据。消费者可以以不同的方式进行消费,如批量消费、实时消费等。

  3. Broker(代理服务器):Broker 是 Kafka 集群中的核心组件,负责接收和处理 Producer 发送的消息,并将消息持久化到磁盘中。每个 Broker 都是一个独立的服务器节点,多个 Broker 组成一个 Kafka 集群。

  4. Topic(主题):Topic 是消息的逻辑容器,类似于消息队列中的主题或频道。Producer 发布的消息会被发送到指定的 topic 中,而 Consumer 订阅的 topic 中的消息会被消费。

  5. Partition(分区):每个 topic 可以被分为多个分区,每个分区都是有序的、不可变的消息序列。分区可以分布在不同的 Broker 上,以实现负载均衡和容错。

  6. Replication(副本):Kafka 使用副本机制来提供数据的可靠性和容错性。每个分区都有多个副本,其中一个是 leader,负责处理客户端的读写请求,其他副本则充当 follower,用于备份数据和提供容错。

  7. Consumer Group(消费者组):Consumer Group 是一组共享相同消费逻辑的 Consumer 实例。当多个消费者加入同一个 Consumer Group 时,它们会协调消费 topic 中的分区,以实现负载均衡和并行处理。

  8. ZooKeeper:Kafka 使用 ZooKeeper 来管理和协调集群中的 Broker、Producer 和 Consumer。它负责维护集群的元数据,监控 Broker 的状态,并通知各个组件的变化。

以上是 Kafka 的基础架构组件,它们共同协作,实现了高性能、可扩展的数据流处理能力。

基础架构2:

  1. Producer(生产者):负责将消息发布到 Kafka 集群。Producer 将消息分发到指定的 Topic(主题)。每个消息包含一个键和一个值。

  2. Topic(主题):是消息发布的类别或者频道。Producer 可以将消息发布到一个或者多个主题。

  3. Consumer Group(消费者组):由一组消费者实例组成。每个消费者实例会订阅一个或多个主题,并从中消费消息。

  4. Broker(代理服务器):Kafka 集群由多个 Broker 组成,每个 Broker 负责存储和管理一部分主题的消息。Broker 之间会进行数据副本的同步,以实现高可用性。

  5. ZooKeeper:Kafka 使用 ZooKeeper 来进行集群管理和协调。ZooKeeper 负责存储关于 Broker、Topic 和 Consumer Group 等元数据信息,并协助进行故障恢复。

  6. Consumer(消费者):消费者以 Consumer Group 的形式订阅一个或多个主题,并从其中消费消息。每个消费者实例只会消费 Consumer Group 中的一个分区。

  7. Partition(分区):主题可以被分为一个或多个分区,每个分区是有序且独立存储的。分区在多个 Broker 之间进行数据副本的同步,以提高可用性和吞吐量。

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