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 kafka架构

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Terminology

• Broker

　　　　已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器（server）都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息

• Topic

　　　　每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

• Partition

　　　　Parition是物理上的概念，一个Topic包含一个或多个Partition，创建topic时可指定partition的数量,每个 partition对应于一个文件夹，该文件下存储该patition的数据和索引，patition被分布在kafka集群中的多个Broker上;每个 server(kafka实例)负责partitions中消息的读写操作;此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数 (replicas),每个partition将会被备份到多台机器上,以提高可用性.

    　　基于replicated方案,那么就意味着需要对多个备份进行调度;每个partition都有一个 server 为"leader";leader 负责所有的读写操作,如果leader失效,那么将会有其他follower来接管(成为新的leader);follower只是单调的和leader 跟进,同步消息即可..由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,有多少个partitions就意味着有多 少个"leader",kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上,来确保整体的性能稳定.

• Producer

　　　　Producer将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息归属于哪个partition;比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等.

• Consumer

　　　　本质上kafka只支持Topic.每个consumer属于一个consumer group;反过来说,每个group中可以有多个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费.

• Consumer Group

　　　　每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。

kafka拓扑结构

如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高）， 若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集 群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从 broker订阅并消费消息。