从本文开始，Flume我们就告一段落了，接下来我们来讲述Kafka的相关内容。Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。关注专栏《破茧成蝶——大数据篇》，查看更多相关的内容~
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一、Kafka概述
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用：（1）降低系统组网复杂度。（2）降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用。
二、消息队列
消息队列有两种模式，一种是点对点式，一种是发布/订阅模式，Kafka属于后者。
点对点模式即一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除。消息生产者生产消息发送到队列中，然后消息消费者从队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，队列中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。队列支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
发布/订阅模式即一对多，消费者消费数据之后不会清除消息。消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。
三、Kafka的特点
（1）同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
（2）可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
（3）分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
（4）消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
（5）支持online和offline的场景。
四、Kafka的架构
Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单、高性能且与编程语言无关的TCP协议。以下是几个基本概念：
1、Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
2、Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
3、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。
4、Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
5、Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
6、Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称为broker。
7、Segment：partition物理上的分组由多个segment组成。
8、Offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用于partition唯一表示一条消息。
9、Consumer Group（CG）：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。
五、消息发送的流程
Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面。kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset。
六、Kafka的应用场景
1、消息队列
比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。
2、行为跟踪
Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到Hadoop/离线数据仓库里处理。
3、元信息监控
作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。
4、日志收集
日志收集方面，其实开源产品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。
5、流处理
这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架（Spark Streaming Flink）进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom和Samza是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。
6、事件源
事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）。
7、持久性日志（commit log）
Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。
以上就是Kafka的基本介绍，你们在此过程中遇到了什么问题，欢迎留言，让我看看你们都遇到了哪些问题~