网站建设费用会计处理,网站设计框架,金阊网站建设,怎么在360做网站kafka概述和kafka基础架构 文章目录kafka概述和kafka基础架构Kafka定义消息队列传统消息队列应用场景缓存/消峰解耦异步通信消息队列的两种模式点对点模式发布/订阅模式kafka基础架构producerConsumerConsumer Group#xff08;CG#xff09;BrokerTopicPartitionReplicaLead…kafka概述和kafka基础架构 文章目录kafka概述和kafka基础架构Kafka定义消息队列传统消息队列应用场景缓存/消峰解耦异步通信消息队列的两种模式点对点模式发布/订阅模式kafka基础架构producerConsumerConsumer GroupCGBrokerTopicPartitionReplicaLeaderFollowerKafka定义
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Message Queue主要应用于大数据实时处理领域。 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。 消息队列
常见的消息队列Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 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 缓存/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 解耦 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 异步通信 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 同步
异步
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 生产者生产消息放入消息队列消费者主动拉取消息消费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 生产者可以产生多个主题的消息消费者拉取自己需要的数据进行消费消息收到并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 producer 消息生产者就是向 Kafka broker 发消息的客户端 Consumer 消息消费者向 Kafka broker 取消息的客户端 Consumer GroupCG 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
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
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 主题是已发布消息的类别名称发布和订阅数据必须指定主题 主题的副本数量不大于Brokers个数
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 是一个序的队列 每个partition对应一个文件夹topic_name-partition_id,每个partition被视为一个有序的日志文件LogSegment 每个partition都有一个Leader,0或多个Followers
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 Relication策略是基于partition,而不是Topic
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 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
