标签：消费者 队列 分区 主题 发送到 Kafka 消息 分布式
- 什么是Kafka
- Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的、基于发布/订阅模式的消息队列系统。它最初由LinkedIn开发，后来成为Apache的开源项目。
- 主要用于处理大规模的实时数据，能够高效地处理大量的消息传递。例如，在一个电商平台中，用户的下单信息、商品浏览记录等数据可以通过Kafka进行传递，以支持后续的数据分析、库存管理等多个业务模块。
- 核心概念
- 主题（Topic）
- 是消息的类别或者说数据的分类。生产者将消息发送到特定的主题，消费者从主题中订阅消息来接收数据。例如，在一个新闻网站中，可以有“体育新闻”“财经新闻”“国际新闻”等不同的主题，不同类型的新闻消息会被发送到相应的主题中。
- 分区（Partition）
- 为了实现高吞吐量和负载均衡，每个主题可以分为多个分区。分区是有序的、不可变的消息序列。消息在分区中是按照顺序存储和追加的。例如，对于一个“用户行为日志”主题，为了提高处理效率，可以将日志消息按照用户地域或者时间等因素划分到不同的分区。分区可以分布在不同的服务器（broker）上，这样就能够并行地处理消息，提高系统的整体性能。
- 生产者（Producer）
- 负责生产消息并将消息发送到Kafka集群中的主题。生产者可以将消息批量发送，以减少网络开销。比如，一个传感器网络系统中的传感器节点作为生产者，将采集到的环境数据（如温度、湿度等）发送到Kafka的“环境监测数据”主题。
- 消费者（Consumer）
- 从Kafka集群的主题中读取消息进行消费。消费者可以以组（Consumer Group）为单位进行消费，同一个组内的消费者对同一个分区的消息是互斥的，不同组的消费者可以同时消费同一个分区的消息。例如，在一个数据分析系统中，有多个消费者组，一个组负责实时统计数据，另一个组负责将数据持久化存储，它们都可以从相关主题中获取数据进行处理。
- 偏移量（Offset）
- 是一个用于标识消费者在分区中消费位置的数字。消费者通过记录偏移量来确定下次从哪里开始消费消息。它是一种顺序指针，随着消息的不断产生和消费而不断变化。比如，一个消费者第一次从偏移量为0的位置开始消费一个分区中的消息，当它消费了10条消息后，下一次它的起始偏移量就是10。
- 工作原理
- 生产者将消息发送到Kafka集群中的某个主题。消息根据主题的分区规则（可以是基于消息的键、轮询等方式）被分配到不同的分区。
- 消费者从主题的分区中获取消息。消费者通过向Kafka集群发送获取消息的请求，并指定要消费的主题、分区和偏移量等信息。
- Kafka集群会根据消费者的请求，将相应分区中的消息返回给消费者。消费者处理完消息后，可以更新偏移量，以表明已经消费到的位置。
- 优点
- 高吞吐量：能够处理大量的消息。它采用了批量发送、零拷贝技术等多种手段来提高消息传递的效率。例如，在处理大数据流的场景下，如物联网中的设备数据传输，Kafka可以轻松应对每秒数百万条消息的处理。
- 可扩展性：可以方便地增加服务器（broker）数量来扩展集群的处理能力，也可以通过增加主题的分区数量来提高并行处理能力。比如，随着业务的增长，数据量不断增加，通过简单地添加新的broker或者分区，Kafka集群可以适应新的负载要求。
- 持久性：消息会持久化存储在磁盘上，即使系统出现故障，消息也不会丢失。这对于一些重要的数据传递场景，如金融交易数据传输等，是非常关键的。
- 分布式架构：它的分布式特性使得它可以在多个节点上进行数据处理，提高了系统的可靠性和容错性。例如，当一个节点出现故障时，其他节点可以继续工作，保证消息的正常传递。
- 应用场景
- 日志收集系统：收集各种服务器和应用程序的日志，将日志消息发送到Kafka主题。然后可以有不同的消费者来处理这些日志，如进行日志分析、监控报警等。
- 事件驱动架构：作为事件消息的中间件，当一个事件发生（如用户注册、订单支付等），事件生产者将事件消息发送到Kafka，相关的业务系统作为消费者来接收并处理这些事件消息，从而实现松耦合的系统架构。
- 大数据处理管道：在大数据生态系统中，Kafka可以作为数据的源头，将实时数据提供给后续的数据分析工具，如Hadoop、Spark等。例如，将网站的用户行为数据实时传递给Spark Streaming进行实时分析，为用户提供个性化推荐等服务。
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From： https://www.cnblogs.com/java-note/p/18612561