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[導(dǎo)讀]Kafka是主流的消息流系統(tǒng),其中的概念還是比較多的,下面通過圖示的方式來梳理一下Kafka的核心概念,以便在我們的頭腦中有一個清晰的認(rèn)識。基礎(chǔ)Kafka是一套流處理系統(tǒng),可以讓后端服務(wù)輕松的相互溝通,是微服務(wù)架構(gòu)中常用的組件。生產(chǎn)者消費者生產(chǎn)者服務(wù)Producer向Kafka發(fā)...


Kafka 是主流的消息流系統(tǒng),其中的概念還是比較多的,下面通過圖示的方式來梳理一下 Kafka 的核心概念,以便在我們的頭腦中有一個清晰的認(rèn)識。

基礎(chǔ)

Kafka 是一套流處理系統(tǒng),可以讓后端服務(wù)輕松的相互溝通,是微服務(wù)架構(gòu)中常用的組件。

生產(chǎn)者消費者

生產(chǎn)者服務(wù) Producer 向 Kafka 發(fā)送消息,消費者服務(wù) Consumer 監(jiān)聽 Kafka 接收消息。

一個服務(wù)可以同時為生產(chǎn)者和消費者。

Topics 主題

Topic 是生產(chǎn)者發(fā)送消息的目標(biāo)地址,是消費者的監(jiān)聽目標(biāo)。

一個服務(wù)可以監(jiān)聽、發(fā)送多個 Topics。

Kafka 中有一個【consumer-group(消費者組)】的概念。

這是一組服務(wù),扮演一個消費者。

如果是消費者組接收消息,Kafka 會把一條消息路由到組中的某一個服務(wù)。

這樣有助于消息的負(fù)載均衡,也方便擴(kuò)展消費者。

Topic 扮演一個消息的隊列。

首先,一條消息發(fā)送了。

然后,這條消息被記錄和存儲在這個隊列中,不允許被修改。

接下來,消息會被發(fā)送給此 Topic 的消費者。

但是,這條消息并不會被刪除,會繼續(xù)保留在隊列中。

繼續(xù)發(fā)送消息。

像之前一樣,這條消息會發(fā)送給消費者、不允許被改動、一直呆在隊列中。

(消息在隊列中能呆多久,可以修改 Kafka 的配置)

Partitions 分區(qū)

上面 Topic 的描述中,把 Topic 看做了一個隊列,實際上,一個 Topic 是由多個隊列組成的,被稱為【Partition(分區(qū))】。

這樣可以便于 Topic 的擴(kuò)展。

生產(chǎn)者發(fā)送消息的時候,這條消息會被路由到此 Topic 中的某一個 Partition。

消費者監(jiān)聽的是所有分區(qū)。

生產(chǎn)者發(fā)送消息時,默認(rèn)是面向 Topic 的,由 Topic 決定放在哪個 Partition,默認(rèn)使用輪詢策略。

也可以配置 Topic,讓同類型的消息都在同一個 Partition。

例如,處理用戶消息,可以讓某一個用戶所有消息都在一個 Partition。

例如,用戶1發(fā)送了3條消息:A、B、C,默認(rèn)情況下,這3條消息是在不同的 Partition 中(如 P1、P2、P3)。

在配置之后,可以確保用戶1的所有消息都發(fā)到同一個分區(qū)中(如 P1)。

這個功能有什么用呢?

這是為了提供消息的【有序性】。

消息在不同的 Partition 是不能保證有序的,只有一個 Partition 內(nèi)的消息是有序的。

架構(gòu)

Kafka 是集群架構(gòu)的,ZooKeeper是重要組件。

ZooKeeper 管理者所有的 Topic 和 Partition。

Topic 和 Partition 存儲在 Node 物理節(jié)點中,ZooKeeper負(fù)責(zé)維護(hù)這些 Node。

例如,有2個 Topic,各自有2個 Partition。

這是邏輯上的形式,但在 Kafka 集群中的實際存儲可能是這樣的:

Topic A 的 Partition #1 有3份,分布在各個 Node 上。

這樣可以增加 Kafka 的可靠性和系統(tǒng)彈性。

3個 Partition #1 中,ZooKeeper 會指定一個 Leader,負(fù)責(zé)接收生產(chǎn)者發(fā)來的消息。

其他2個 Partition #1 會作為 Follower,Leader 接收到的消息會復(fù)制給 Follower。

這樣,每個 Partition 都含有了全量消息數(shù)據(jù)。

即使某個 Node 節(jié)點出現(xiàn)了故障,也不用擔(dān)心消息的損壞。

Topic A 和 Topic B 的所有 Partition 分布可能就是這樣的:


感謝閱讀,希望對你有所幫助 :) 翻譯整理自:https://timothystepro.medium.com/visualizing-kafka-20bc384803e7

譯文:https://blog.csdn.net/duysh/article/details/116355977

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