Kafka在项目实践中的若干经验分享

Kafka是一个分布式消息队列，它将数据分区保存，并将每个分区保存成多份以提高数据可靠性。Kafka是在大数据背景下产生的，用以应对海量数据的处理场景，具有高性能、良好的扩展性、数据持久性等特点。

Kafka架构由生产者、代理和消费者三类组件构成。生产者将数据推送给代理，消费者从代理商拉取数据进行处理，而代理通过ZooKeeper进行协调和管理。生产者和消费者可根据业务需要自定义开发，多个代理构成一个可靠的分布式消息存储系统，避免数据丢失。代理中的消息被划分成若干个主题，同属于一个主题的的所有数据被分成多个分区，以实现负载分摊和数据并行处理。Kafka基本架构如下：

kafka架构

Kafka在项目实践中的若干经验分享如下：

分享一：代理

启动Kafka的一个实例就是一个代理，默认端口9092。通过ZooKeeper搭建Kafka集群可以启动多个代理同时对外提供服务，代理不保存任何生产者和消费者状态信息。在实际应用中，建议：每个代理分布在不同的物理机器上。

分享二：主题

主题是存储在kafka中的相同类型的数据集合名称描述，主题包含一个或多个分区。假设kafka运行了3个代理，某个主题划分了3个分区，那么在代理1上，存在分区1（主），分区2（副）、分区3（副），在代理2上，存在分区1（副）、分区2（主）、分区3（副），在代理3上，存在分区1（副）、分区2（副）、分区3（主）。其中，主分区负责读和写操作，副本负责从主分区同步数据，当主分区所在代理出现异常时，通过选举机制重新从其它代理机器上选择主分区。如下图所示：

主题分区

在实际应用中，建议：分区的数量不要大于代理服务器的个数，分区数量大于代理个数，会造成同一个代理上出现多个主分区，一旦代理宕机影响较大。

分享三：分区

一个主题可以分成多个分区，相当于把一个数据集合分成多份分别放到不同的分区中存储。在实际应用中，建议：我们知道每个分区都会分为主分区和副本，为了保障系统的高吞吐率，多个主分区一般会分布在不同代理上。

分享四：生产者

使用Kafka提供的二次开发包开发的，生产者将数据转化成消息，并通过网络发送个代理。在实际应用中，建议：kafka生产者采用支持集群技术的框架开发和管理，例如Flume。

分享五：消费者

消费者从Kafka主题中拉取消息，如果一个主题有多个分区，Kafka智能保证一个分区内消息的有序性，在不同的分区之间无法保证。在实际应用中，注意：对于时序数据而言，如果将某个主题下的数据分成了多个分区，可能会造成读取数据的无序。

分享六：消费者组

消费者组是消费者的集合。消费者组内的消费者，对于消息的消费是不会重复的，即同一条消息，只会被其中一个消费者消费，不会被消费者组内两个消费者消费。不同消费者组之间消息消费是重复的。假设消费者组1有两个消费者，那么消费者1负责分区1和分区2中的消息，消费者2负责消费分区3中的消息，二者消息的消费是不会重复的。如下图所示：

消息消费

结束语：Kafka是开源的分布式消息队列，能够轻松实现高吞吐、可扩展、高可用，并且部署简单快速、开发接口丰富。目前已经有很多分布式处理系统支持使用Kafka，例如Spark、Storm、Flume等。