为什么你要使用这么强大的分布式消息中间件——kafka

为什么是kafka?

在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题:

我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位
我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势
有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低

这些场景都有一个共同点:
数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算、统计、分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统!

知道了我们有必要在数据处理系统中使用一个消息系统,但是我们为什么一定要选kafka呢?现在的消息系统可不只有kafka。

话说阿里中间件团队和LinkedIn团队都做了一个Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的三者对比。这边就不献丑了,实际结果可以参考以下两篇博文:

阿里测试:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/

LinkedIn测试:https://blog.csdn.net/SJF0115/article/details/78480433

对比图

Kafka简介

Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据。活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View)、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。 这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计分析。

传统的日志分析系统是一种离线处理日志信息的方式,但若要进行实时处理,通常会有较大延迟。而现有的消息队列系统能够很好的处理实时或者近似实时的应用,但未处理的数据通常不会写到磁盘上,这对于Hadoop之类,间隔时间较长的离线应用而言,在数据安全上会出现问题。Kafka正是为了解决以上问题而设计的,它能够很好地进行离线和在线应用。

kafka部署结构

消息队列(Message Queue,简称MQ),从字面意思上看,本质是个队列,FIFO先入先出,只不过队列中存放的内容是message而已。其主要用途:不同进程Process/线程Thread之间通信。

几大特性:

高吞吐量:可以满足每秒百万级别消息的生产和消费——生产消费。
负载均衡:通过zookeeper对Producer,Broker,Consumer的动态加入与离开进行管理。
拉取系统:由于kafka broker会持久化数据,broker没有内存压力,因此,consumer非常适合采取pull的方式消费数据
动态扩展:当需要增加broker结点时,新增的broker会向zookeeper注册,而producer及consumer会通过zookeeper感知这些变化,并及时作出调整。
消息删除策略:数据文件将会根据broker中的配置要求,保留一定的时间之后删除。kafka通过这种简单的手段,来释放磁盘空间。

消息收发流程:

启动Zookeeper及Broker.
Producer连接Broker后,将消息发布到Broker中指定Topic上(可以指定Patition)。
Broker集群接收到Producer发过来的消息后,将其持久化到硬盘,并将消息该保留指定时长(可配置),而不关注消息是否被消费。
Consumer连接到Broker后,启动消息泵对Broker进行侦听,当有消息到来时,会触发消息泵循环获取消息,获取消息后Zookeeper将记录该Consumer的消息Offset。

Kafka服务:

对于kafka而言,kafka服务就像是一个大的水池。不断的生产、存储、消费着各种类别的消息。那么kafka由何组成呢?

Broker : Kafka消息服务器,消息中心。一个Broker可以容纳多个Topic。
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。
Zookeeper :管理Producer,Broker,Consumer的动态加入与离开。
Topic :可以为各种消息划分为多个不同的主题,Topic就是主题名称。Producer可以针对某个主题进行生产,Consumer可以针对某个主题进行订阅。
Consumer Group: Kafka采用广播的方式进行消息分发,而Consumer集群在消费某Topic时, Zookeeper会为该集群建立Offset消费偏移量,最新Consumer加入并消费该主题时,可以从最新的Offset点开始消费。
Partition:Kafka采用对数据文件切片(Partition)的方式可以将一个Topic可以分布存储到多个Broker上,一个Topic可以分为多个Partition。在多个Consumer并发访问一个partition会有同步锁控制。

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所以大家一定要找准自己的方向,不能因为今天阿里招聘需求这么写就去学这些,明天看到一个技术很牛逼又去学那个。

未来Kafka中间件

目前该中间件只完成了初级阶段功能,很多功能都不完善不深入,随着应用业务的拓展及Kafka未来版本功能支持。以Kafka消息中间件为中心的大数据处理平台还有很多任务去实现。

一般在互联网中所流动的数据由以下几种类型:

需要实时响应的交易数据,用户提交一个表单,输入一段内容,这种数据最后是存放在关系数据库(Oracle, MySQL)中的,有些需要事务支持。
活动流数据,准实时的,例如页面访问量、用户行为、搜索情况等。我们可以针对这些数据广播、排序、个性化推荐、运营监控等。这种数据一般是前端服务器先写文件,然后通过批量的方式把文件倒到Hadoop(离线数据分析平台)这种大数据分析器里面,进行慢慢的分析。
各个层面程序产生的日志,例如http的日志、tomcat的日志、其他各种程序产生的日志。这种数据一个是用来监控报警,还有就是用来做分析。

posted @ 2019-07-10 15:03  孑非鱼  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏
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