Kafka分布式消息系统基本架构及功能详解

Kafka简介

Kafka是一个高性能、可扩展、分布式的消息处理平台。它最初是由Linkedin公司开发的，现在已经成为Apache顶级项目之一。Kafka主要用于消息的发布和订阅过程中的分布式处理，可以处理每秒数百万条消息，非常适合使用在大数据处理、实时流处理、日志收集、用户活动跟踪等场景。

Kafka基本架构

Kafka由多个Broker组成，每个Broker可以是单独的一个节点，也可以是一个集群。每个分区（partition）会被存储在一个Broker上。每个分区都由多个副本（replica）组成，其中一个副本被认为是“领导者”（leader），其他副本是“追随者”（follower），领导者负责读写分区数据，追随者只负责数据的复制。每个分区都有一个唯一的ID号，称为分区标识（partition identifier，简称PID）。

Kafka各主要组件的说明如下：
- Producer：生产者，用于向Kafka中发布消息的应用程序，可以把消息发送到一个特定的topic（主题）。
- Consumer：消费者，用于从Kafka中订阅消息的应用程序。消费者订阅一个或多个topic，并处理由Producer发送的消息。
- Broker：Kafka集群中的一个或多个节点，每个Broker负责存储一个或多个topic的消息。
- Topic：消息的分类标识，每条消息都属于一个topic。
- Partition：消息的分片粒度。一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的、不可变的消息序列。每个partition在单个Broker上保存，允许topic中的消息进行水平扩展，并且允许多个消费者并行消费一个topic。
- Offset：消息在partition中的位置，通常作为消费者位移（consumer offset）保存在Zookeeper或者Kafka Broker上，代表消费者读取的消息的位置。

Kafka中的消息发送、存储和消费的过程如下：
1. Producer向Kafka Broker发布消息到指定的topic。
2. Broker接收到消息后，先写入磁盘的日志文件（log segment）中，再通过副本同步机制，把消息复制到其他Broker上的副本中（如果有的话），确保数据的高可靠性和可用性。
3. Consumer订阅一个或多个topic的消息，通过轮询方式从Broker上拉取消息来进行消费。

Kafka的主要功能

Kafka提供了以下几个主要功能：

可靠性

Kafka具有高可用性和可靠性，消息具备持久性特性。消息在发送到Kafka Broker后，首先会被写入一个持久化的磁盘日志文件（log segment）中，之后才会被副本同步到其他Broker上。这样可以确保在出现硬件故障时，消息不会丢失。

水平扩展性

Kafka通过使用partition和多副本机制，实现了对水平扩展的支持。一个topic可以分为多个partition，每个partition在单个Broker上保存，允许topic中的消息进行水平扩展。同时，Kafka通过副本同步机制，实现了对多个Broker节点的分布式支持，从而允许在多个节点上部署Kafka集群，实现消息的高可用性和高吞吐量。

可拓展性

Kafka可以处理大量的消息，每秒可处理数百万条消息。同时，Kafka提供了多种client language（Java、Scala、Python、C/C++等）的支持，可以方便地集成到不同的编程语言环境中。

高吞吐量

Kafka具有很高的消息吞吐量，每个分区可以支持每秒数十万条消息。

示例1

假设我们有一个电商网站，需要通过Kafka向黑名单系统（Blacklist System）发布用户黑名单数据。首先，我们需要创建一个topic，用于存储用户黑名单数据。

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic user_blacklist

以上命令创建了一个名为user_blacklist的topic，replication-factor 1表示只保留一个副本，partitions 1表示仅有1个分区。

接下来，我们可以向user_blacklist这个topic中发布用户黑名单数据。假设我们有一张名为user_blacklist.csv的用户黑名单数据文件，每行一个用户Id，我们需要通过producer将该文件中的用户Id都发送到user_blacklist这个topic中。使用如下命令向user_blacklist发消息。

bin/kafka-console-producer.sh --topic user_blacklist --bootstrap-server localhost:9092 < ./user_blacklist.csv

以上命令批量向user_blacklist发送用户黑名单数据。

假设Blacklist System需要消费这些用户黑名单数据，可以通过以下命令监听user_blacklist topic并实时消费数据。

bin/kafka-console-consumer.sh --topic user_blacklist --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning

以上命令从user_blacklist这个topic中消费用户黑名单数据。--from-beginning意味着从最开始的消息开始消费。

示例2

假设我们的Kafka集群有3个Broker，一个topic被划分为6个分区（partition）。我们需要通过producer向指定的topic中发送消息，并在consumer中消费这些消息。

首先，我们需要创建一个名为example_topic的topic，划分为6个partition。

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 6 --topic example_topic

以上命令创建了一个名为example_topic的topic，replication-factor为3，意味着该topic被划分为3份副本存储在Kafka集群中。partitions为6，意味着该topic被划分为6个分区。

接下来，我们可以向example_topic这个topic中发布消息。以下命令随机向example_topic的6个分区发送消息。

bin/kafka-console-producer.sh --topic example_topic --broker-list localhost:9092 --property "parse.key=true" --property "key.separator=:"

以上命令启动了一个producer，发送的消息格式为KEY:VALUE。--property "parse.key=true"将启用key解析，--property "key.separator=:"指定key-value分隔符为":"。

接下来，我们可以通过以下命令来消费example_topic的消息。

bin/kafka-console-consumer.sh --topic example_topic --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --property "print.key=true" --property "key.separator=:"

以上命令启动了一个consumer，用于消费example_topic的消息。--property "print.key=true"将输出key-value对中的key，--property "key.separator=:"指定key-value分隔符为":"。