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本文内容来自尚硅谷B站公开教学视频,仅做个人总结、学习、复习使用,任何对此文章的引用,应当说明源出处为尚硅谷,不得用于商业用途。
如有侵权、联系速删
视频教程链接:【尚硅谷】Kafka3.x教程(从入门到调优,深入全面)

文章目录

  • Kafka 概述
    • kafka定义
    • 消息队列
      • 传统消息队列应用场景
      • 消息队列的两种模式
    • kafka基础架构

Kafka 概述

kafka定义

Kafka传统定义: Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(MessageQueue),主要应用于大数据实时处理领域。
Kafka最新定义 : Kafka是 一个开源的分布式事件流平台(Event Streaming Platform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

这里我简单理解成消息处理中间平台

消息队列

目前企业中比较常见的消息队列产品主要有Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。

传统消息队列应用场景

传统的消息队列的主要应用场景包括:缓存/消峰、解耦和异步通信。

缓冲/消峰:有助于控制和优化数据流经过系统的速度,解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
在这里插入图片描述
解耦:允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束。
在这里插入图片描述
异步通信:允许用户把一个消息放入队列,但并不立即处理它,然后在需要的时候再去处理它们。
在这里插入图片描述

消息队列的两种模式

点对点模式
消费者主动拉取数据,消息收到后清除消息
发布/订阅模式

  • 可以有多个topic主题(浏览、点赞、收藏、评论等)
  • 消费者消费数据之后,不删除数据
  • 每个消费者相互独立,都可以消费到数据

kafka基础架构

(1)Producer: 消息生产者,就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
(2)Consumer: 消息消费者,向 Kafka broker 取消息的客户端。
(3)Consumer Group(CG): 消费者组,由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个组内消费者消费;消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组,即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
(4)Broker: 一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个broker 可以容纳多个 topic。
(5)Topic: 可以理解为一个队列,生产者和消费者面向的都是一个 topic。
(6)Partition: 为了实现扩展性,一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker(即服务器)上,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列。
(7)Replica: 副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本,一个 Leader 和若干个Follower。
(8)Leader: 每个分区多个副本的“主”,生产者发送数据的对象,以及消费者消费数据的对象都是 Leader。
(9)Follower: 每个分区多个副本中的“从”,实时从 Leader 中同步数据,保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时,某个 Follower 会成为新的 Leader

http://www.yayakq.cn/news/627559/

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