kafka的基本体系结构

kafka的基本体系结构

使用场景

大数据:数据量和速率激增,数据类型越来越复杂

应用开发:消息引擎,应用解耦,分布式存储,流处理

Kafka的体系结构

topic : 主题(消息的逻辑分类)

客户端: 细分为生产者(朝主题发送消息), 消费者(读取主题的消息);

服务端: broker (1 处理客户端发送和提供消费支持? 2 消息持久化)

消息架构

kafka的基本体系结构

1,一个主题可以划分为X个领导分区,分布在Y个的broker上;

2,每个领导分区有Z个副本,跟领导分布区在不同的broker上;(领导分区负责读写,随从分区负责复制领导分区的数据)

3,每个领导分区有A条消息,从0开始,依次增加;

kafka的基本体系结构

概念从小到大:

生产者 -》消息-》分区-》主题->broker (分区内部的offset)

消费者组-》消费者-》主题(消费者的offset)

持久化数据和回收数据

记录在日志文件里,按照顺序写的方式,io效率比较高;

日志文件是分段的 log segment , 当当前段用完,会分配新的日志段,然后有定时任务会定期回收可以回收的log segment ;

消费消息

如何防止消息被重复消费?

消费组:不同的消费者实体分配了不一样的分区。 一个分区对应了唯一的一个消费者。所以不会出现消息重复。

可靠性和性能

高可用

broker部署在不同的机器上;

备份机制,以分区为单位保存副本,副本分为leader rep, follower rep ;? 分布在不同的broker上;

leader rep : 跟客户端交互,生产和消费消息;

follower rep: 复制leader的 rep 数据;

扩展性

分区: 一个主题分为多个分区,分区分布在不同的broker上,方便进行扩展。

高性能

消费高性能:消费组的消费者分配得到不同的分区,并行消费,并且增加或者减少消费者会自动rebalance,即重新分配分区;

生产高性能:分区在不同的broker,可以并发的写消息;

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kafka的基本体系结构

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