Apache Kafka

Apache Kafka 是一個分布式流處理平臺，由 LinkedIn 開發(fā)并于 2011 年開源，后成為 Apache 軟件基金會的頂級項目。Kafka 主要用于構(gòu)建實時數(shù)據(jù)管道和流應用，能夠處理高吞吐量、低延遲的數(shù)據(jù)發(fā)布與訂閱場景，并支持數(shù)據(jù)持久化、多消費者組并行消費以及容錯等功能。

基本概念

主題（Topic）：在 Kafka 中，主題是一個邏輯上的命名空間，是消息發(fā)布的類別或頻道。生產(chǎn)者將消息發(fā)送到特定的主題上，而消費者從這些主題中拉取消息。

分區(qū)（Partition）：每個主題可以被劃分為多個分區(qū)，每個分區(qū)都是一個有序且不可變的消息序列。分區(qū)的設計增強了系統(tǒng)的擴展性和并行處理能力，同一主題的不同分區(qū)可以分布于不同的服務器節(jié)點上。

副本（Replica）：同一分區(qū)可以在集群內(nèi)的不同 Broker 上有多個副本，其中一個為主副本（Leader），其他為跟隨副本（Follower）。通過復制機制，Kafka 提供了數(shù)據(jù)冗余以實現(xiàn)高可用性。

生產(chǎn)者（Producer）：生產(chǎn)者負責向 Kafka 主題發(fā)送消息。生產(chǎn)者可以選擇將消息發(fā)送至特定分區(qū)，或者讓 Kafka 自動基于負載均衡或其他策略選擇目標分區(qū)。

消費者（Consumer）：消費者從主題的分區(qū)中讀取消息。消費者可以通過訂閱一個或多個主題來接收消息。

消費者組（Consumer Group）：消費者組是一組共同消費主題的消費者的邏輯集合。當消費者屬于同一個組時，它們會集體消費主題的所有分區(qū)，但每個分區(qū)只分配給該組內(nèi)的一臺消費者實例，從而實現(xiàn)了消息的并行消費和負載均衡。如果組內(nèi)消費者數(shù)量超過分區(qū)數(shù)，則多余的消費者將處于空閑狀態(tài)。

操作指南

創(chuàng)建主題

在早期版本的 Kafka 中，用戶通常使用 kafka-topics.sh 工具通過 ZooKeeper 連接字符串創(chuàng)建主題。例如：

./kafka-topics.sh --create \
    --zookeeper localhost:2181 \
    --replication-factor 3 \
    --partitions 8 \
    --topic my-topic

然而，在較新的 Kafka 版本中，ZooKeeper 的依賴已被移除，現(xiàn)在推薦直接通過 Kafka 的 AdminClient API 或命令行工具與 Kafka 集群通信：

./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic my-topic \
    --partitions 8 \
    --replication-factor 3 \
    --create

上述命令會在 Kafka 集群中創(chuàng)建一個名為 my-topic 的主題，它包含8個分區(qū)，并且每個分區(qū)都有3份副本。

消費主題

要消費主題，開發(fā)者通常編寫代碼實現(xiàn) Kafka Consumer API。以下是一個簡單的 Java 示例：

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-consumer-group");
props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
    }
    // 處理記錄后提交偏移量
    consumer.commitAsync();
}

在這個示例中，我們首先設置了連接 Kafka 集群所需的屬性，定義了消費者組名，并指定了消息的鍵值反序列化方式。然后創(chuàng)建了一個 KafkaConsumer 實例，訂閱了 my-topic 主題，并開始循環(huán)消費消息。每當收到消息時，會輸出消息的偏移量、鍵和值。

總結(jié)

Kafka 通過其靈活的主題、分區(qū)和消費者組模型，提供了一種高效可靠的消息傳遞系統(tǒng)，適用于大規(guī)模實時數(shù)據(jù)處理和集成場景。從簡單到復雜的應用，Kafka 可以支持從日志收集、事件驅(qū)動架構(gòu)到大數(shù)據(jù)處理等多種業(yè)務需求。

以上就是深入解析Apache Kafka實時流處理平臺的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Apache Kafka流處理的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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