kafka使用scala开发,支持多语言客户端(c++、java、python、go等)
Kafka最先由LinkedIn公司开发,之后成为Apache的顶级项目。
Kafka是一个分布式的、分区化、可复制提交的日志服务
LinkedIn使用Kafka实现了公司不同应用程序之间的松耦和,那么作为一个可扩展、高可靠的消息系统
支持高Throughput的应用
scale out:无需停机即可扩展机器
持久化:通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失
支持online和offline的场景
Kafka是分布式的,其所有的构件borker(服务端集群)、producer(消息生产)、consumer(消息消费者)都可以是分布式的。
在消息的生产时可以使用一个标识topic来区分,且可以进行分区;每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列, 并且可以持续的添加。
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB)。
消息被处理的状态是在consumer端维护,而不是由server端维护。当失败时能自动平衡
监控:主机通过Kafka发送与系统和应用程序健康相关的指标,然后这些信息会被收集和处理从而创建监控仪表盘并发送警告。
消息队列: 应用程度使用Kafka作为传统的消息系统实现标准的队列和消息的发布—订阅,例如搜索和内容提要(Content Feed)。比起大多数的消息系统来说,Kafka有更好的吞吐量,内置的分区,冗余及容错性,这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低,但是需要更小的端到端延时,并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域,Kafka足以媲美传统消息系统,如ActiveMR或RabbitMQ
站点的用户活动追踪: 为了更好地理解用户行为,改善用户体验,将用户查看了哪个页面、点击了哪些内容等信息发送到每个数据中心的Kafka集群上,并通过Hadoop进行分析、生成日常报告。
流处理:保存收集流数据,以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行 阶段性处理,汇总,扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程,可能是先从RSS数据源中抓取文章的内 容,然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中;后续操作可能是需要对这个内容进行清理,比如回复正常数据或者删除重复数据,最后再将内容匹配的结果返 还给用户。这就在一个独立的topic之外,产生了一系列的实时数据处理的流程。
日志聚合:使用Kafka代替日志聚合(log aggregation)。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件,然后放到一个集中的位置(文件服务器或HDFS)进行处理。然而Kafka忽略掉 文件的细节,将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低,更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说,Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证,以及更低的端到端延迟
持久性日志:Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据,并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中,Kafka类似于Apache BookKeeper项目。
1.Topic(话题):Kafka中用于区分不同类别信息的类别名称。由producer指定
2.Producer(生产者):将消息发布到Kafka特定的Topic的对象(过程)
3.Consumers(消费者):订阅并处理特定的Topic中的消息的对象(过程)
4.Broker(Kafka服务集群):已发布的消息保存在一组服务器中,称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题,并从Broker拉数据,从而消费这些已发布的消息。
5.Partition(分区):Topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)
Message:消息,是通信的基本单位,每个producer可以向一个topic(主题)发布一些消息。
消息由一个固定大小的报头和可变长度但不透明的字节阵列负载。报头包含格式版本和CRC32效验和以检测损坏或截断
1. 4 byte CRC32 of the message
2. 1 byte "magic" identifier to allow format changes, value is 0 or 1
3. 1 byte "attributes" identifier to allow annotations on the message independent of the version
bit 0 ~ 2 : Compression codec
0 : no compression
1 : gzip
2 : snappy
3 : lz4
bit 3 : Timestamp type
0 : create time
1 : log append time
bit 4 ~ 7 : reserved
4. (可选) 8 byte timestamp only if "magic" identifier is greater than 0
5. 4 byte key length, containing length K
6. K byte key
7. 4 byte payload length, containing length V
8. V byte payload
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