kafka分析与单机使用记录是怎样的

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1.使用的系统环境

root@heidsoft:~# uname -a

Linux heidsoft 4.4.0-63-generic #84-Ubuntu SMP Wed Feb 1 17:20:32 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

2.JDK环境

root@heidsoft:~# java -version

java version "1.8.0_131"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

3.软件版本环境

kafka分析与单机使用记录是怎样的

4.配置文件环境

kafka : server.properties 默认配置

zookeeper : zoo.cfg  默认配置

5.启动应用

zookeeper: sh zkServer.sh start

kafka: bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

6.kafka 测试

生产者测试--发送消息

echo "Hello, World" | bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic TutorialTopic > /dev/null

消费者测试--接收消息

bin/kafka-console-consumer.sh --new-consumer --topic TutorialTopic --from-beginning  --bootstrap-server localhost:9092

7.ShowDemo

kafka分析与单机使用记录是怎样的

kafka分析与单机使用记录是怎样的

8.概念认识

  • Broker
    Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker

  • 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,每个Topic包含一个或多个Partition.

  • Producer
    负责发布消息到Kafka broker

  • Consumer
    消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端。

  • 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)。

9.框架认识

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。为了已在同时搞定在线应用(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。

10.框架特点

  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。

12.Kafka拓扑结构

kafka分析与单机使用记录是怎样的
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。  

13.Kafka的设计

1、吞吐量

高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一,为此kafka做了以下一些设计:

  1. 数据磁盘持久化:消息不在内存中cache,直接写入到磁盘,充分利用磁盘的顺序读写性能

  2. zero-copy:减少IO操作步骤

  3. 数据批量发送

  4. 数据压缩

  5. Topic划分为多个partition,提高parallelism

负载均衡

  1. producer根据用户指定的算法,将消息发送到指定的partition

  2. 存在多个partiiton,每个partition有自己的replica,每个replica分布在不同的Broker节点上

  3. 多个partition需要选取出lead partition,lead partition负责读写,并由zookeeper负责fail over

  4. 通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开

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,具有以下几点好处:

  1. 简化kafka设计

  2. consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度

  3. consumer根据自身情况自主选择消费模式,例如批量,重复消费,从尾端开始消费等

可扩展性

当需要增加broker结点时,新增的broker会向zookeeper注册,而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化,并及时作出调整。

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。

上述就是小编为大家分享的kafka分析与单机使用记录是怎样的了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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