概述
Kafka的基本组成
在kafka集群中生产者将消息发送给以Topic的消息队列Queue中,消费者订阅发往以某个Topic命名的消息队列Queue中的消息。其中Kafka集群有若干个Broker组成,Topic由若干个Partiotion组成,每个Partion里面的消息通过Offset来获取。
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可以容纳对各Topic,Broker和Broker 之间每个Matser和Standby的概念,它们之间的地位基本是平等的。
Topic:每条发送到Kafka集群的消息都属于某个主题,这个主题就称为Topic。物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上 一个Topic的消息虽然保存在一个或者多个Broker上,但是用户只需指定消息的主题Topic即可生产或者消费数据而不需要去关心数据存放在何处。
Partition:为了实现可扩展性,一个非常大的Topic可以被分为多个Partition,从而分布到多台Broker上。Partition中的每条 消息都会被分配一个自增Id(Offset)。Kafka只保证按一个Partition中的顺序将消息发送给消费者,但是不保证单个Topic中的多个Partition之间的顺序。
Offset:消息在Topic的Partiton中的位置,同一个Partition中的消息随着消息的写入,其对应的Offset也自增。
Replica:副本。Topic的Partition含有N个Replica,N为副本因子。其中一个Replica为Leader,其他的都为Follower,Leader处理Partition的所有读写请求,于此同时,Follower会定期地去同步Leader上的数据。
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。在老版本中,每一条消息称为Message,在由java重新实现的客户端中,每一条消息称为Record。
LogSegment:日志段,一个日志又被划分为多个日志段,日志段是Kafka日志对象分片的最小单元。一个日志段对应磁盘上一个具体的日志文件和两个索引文件。日志文件以“.log”为后缀,主要保存消息实际数据。两个索引文件分别以“.index”和“.timeindex”为后缀,分别表示消息偏移量索引文件和消息时间戳索引文件。
Producer:消息生产者,即将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定此消息所属的Partition:比如基于Round-Robin(轮询)方式或者是Hash(哈希)方式等一些算法。
Consumer:消息消费者,每个Consumer属于一个Consumer Group;反过来,每个Consumer Group中可以包含多个 Consumer。如果所有的Consumer都具有相同的Consumer Group,那么消息将会在Consumer之间进行负载均衡。也就是说一个Partiotn中的消息指挥被相同Consumer Group中的某个Consumer消费,每个Consumer Group消息消费是互相独立的。如果所有的Consumer都具有不同的Consumer Group,则消息将会被广播给所有的Consumer。
ISR:保存同步的副本列表。Kafka在zookeeper中动态维护了一个ISR(In-sync-Replica)即保存同步的副本列表,保存的是与Leader副本保持消息同步的所有副本对应的代理节点id。如果一个Follower副本宕机或者落后太多,则该Follower副本节点将从ISR列表中移除。
Zookeeper:存放Kafka集群相关元数据的组件。在zookeeper集群中会保存Topic的状态信息,例如分区的个数、分区的 组成、分区的分布情况等;保存Broker的状态信息;保存消费者消费信息等。通过这些信息,Kafka很好地将消息生产、消息存储、消息消费的过程集合起来。
最后
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