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Kafka是什么,以及如何使用SpringBoot對(duì)接Kafka
在現(xiàn)代大數(shù)據(jù)架構(gòu)中,消息隊(duì)列是不可或缺的一部分。前面我們介紹了Kafka是一種高吞吐量,低延遲的分布式消息隊(duì)列系統(tǒng),因其可靠性、可擴(kuò)展性和靈活性而備受歡迎。本篇博客將比較Kafka與主流競品之間的差異,并列出Kafka的典型應(yīng)用場景以及與競爭對(duì)手相比的優(yōu)勢(shì)
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一、Kafka的模型與優(yōu)勢(shì)
1. Kafka 模型
在Kafka中,有幾個(gè)主要的概念需要了解,包括broke
、topic
、partition
等
-
Broker
Broker是Kafka集群中的一個(gè)節(jié)點(diǎn),可以理解為是一個(gè)Kafka實(shí)例,一個(gè)Kafka集群由多個(gè)Broker組成。Broker負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),處理客戶端的請(qǐng)求,以及協(xié)調(diào)分布式環(huán)境下的各種工作。 -
Topic
Topic是Kafka中消息的基本單位,相當(dāng)于消息的分類。每個(gè)Topic包含了若干個(gè)消息,這些消息被存儲(chǔ)在Broker中的一個(gè)或多個(gè)Partition中。一個(gè)Topic可以有多個(gè)Partition,同時(shí)每個(gè)Partition只能屬于一個(gè)Topic。Topic名稱是一個(gè)字符串,通常表示Topic所代表的業(yè)務(wù)或功能,例如"order"、"log"等等。 -
Partition
Partition是Kafka中的一個(gè)概念,表示一個(gè)物理上的存儲(chǔ)單元。一個(gè)Topic可以被分割成多個(gè)Partition,每個(gè)Partition可以存儲(chǔ)一定數(shù)量的消息。Partition中的消息是有序的,每個(gè)消息都有一個(gè)唯一的編號(hào),稱為Offset。Offset是Partition中消息的唯一標(biāo)識(shí)符,客戶端可以根據(jù)Offset從Partition中讀取消息。
當(dāng)然,Partition
其實(shí)也分種類,有著主備關(guān)系。如上圖,Partition1 在 Broker1中是主分區(qū)(Leader)用實(shí)線表示。在其他分區(qū)中也有Partition1 ,但都是備份(follower),用虛線表示。
2. Kafka 優(yōu)勢(shì)
不難看出,Kafka的設(shè)計(jì)很像分布式文件系統(tǒng),因?yàn)樘烊痪褪且鄠€(gè)Broker節(jié)點(diǎn),所以具有很大的吞吐能力。再加上可選數(shù)量的備份,配合以高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),使得其有很強(qiáng)的性能,我們可以總結(jié)一下Kafka的幾項(xiàng)優(yōu)勢(shì)
-
高吞吐率
Kafka的高吞吐率是其最為突出的優(yōu)勢(shì)。在Kafka的設(shè)計(jì)中,每個(gè)分區(qū)都有多個(gè)副本,如果需要,每個(gè)副本都可以獨(dú)立地對(duì)外提供服務(wù)。這種設(shè)計(jì)使得Kafka能夠輕松地?cái)U(kuò)展到數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)高吞吐率的數(shù)據(jù)傳輸。此外,Kafka支持批量消息傳送,可以將小消息合并為一個(gè)大的批處理消息,從而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拈_銷。 -
可靠性高
Kafka的分布式設(shè)計(jì)和多副本機(jī)制
可以保證數(shù)據(jù)的高可靠性。每個(gè)分區(qū)都有多個(gè)副本,一旦某個(gè)副本出現(xiàn)故障,其他副本會(huì)自動(dòng)接管服務(wù)。此外,Kafka支持消息的持久化存儲(chǔ),即使出現(xiàn)消息傳輸中斷或節(jié)點(diǎn)崩潰,也可以在節(jié)點(diǎn)恢復(fù)后重新傳輸數(shù)據(jù)。 -
靈活性高
Kafka的靈活性也是其優(yōu)勢(shì)之一。Kafka不僅能夠作為消息中間件,還可以作為日志收集和數(shù)據(jù)處理的平臺(tái)。此外,Kafka的存儲(chǔ)模型很靈活,支持多種不同的數(shù)據(jù)類型和格式,可以自定義消息格式和處理邏輯。
當(dāng)然,除了性能優(yōu)異,Kafka 的生態(tài)系統(tǒng)也很豐富,有多種不同的消費(fèi)者和生產(chǎn)者客戶端,支持多種編程語言,例如Java、Python和Go等。此外,Kafka還提供了Kafka Connect
和Kafka Streams API
,可以將Kafka與不同的外部系統(tǒng)集成,并且支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和流式計(jì)算。
二、Kafka與競爭對(duì)手的區(qū)別
1. 與RabbitMQ相比
在之前的文章《消息隊(duì)列選型——為什么選擇RabbitMQ》 中,其實(shí)我們已經(jīng)對(duì)Kafka RabbitMQ進(jìn)行了一些對(duì)比,這里我把當(dāng)時(shí)的對(duì)比表格再放出來:
RabbitMQ是一個(gè)流行的AMQP消息代理,可提供很好的消息傳遞性能,還可以在高可靠性和事務(wù)性方面提供更好的支持。然而,相對(duì)于Kafka,RabbitMQ在可擴(kuò)展性和處理大量數(shù)據(jù)時(shí)的性能方面不夠強(qiáng)大。但是,對(duì)于許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序來說,Kafka的可擴(kuò)展性
和性能優(yōu)勢(shì)
使其成為更好的選擇。
2. 與ActiveMQ相比
ActiveMQ是Apache旗下的分布式消息代理,可提供良好的Java集成和可靠性。
對(duì)比項(xiàng) | ActiveMQ | Kafka |
---|---|---|
應(yīng)用場景 | 應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部的消息傳遞、集成、異步通信等 | 應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、流式計(jì)算等 |
消息存儲(chǔ)模式 | 消息被發(fā)送到隊(duì)列或主題,存儲(chǔ)在磁盤上 | 消息以分區(qū)的方式存儲(chǔ)在Kafka集群的磁盤上 |
消息消費(fèi) | 消息被消費(fèi)后會(huì)被刪除 | 消息被消費(fèi)后不會(huì)立即刪除,而是根據(jù)設(shè)置的保留時(shí)間保留在磁盤上 |
吞吐量 | 吞吐量相對(duì)較低 | 吞吐量相對(duì)較高 |
可擴(kuò)展性 | 相對(duì)較差 | 相對(duì)較好 |
消息保證 | 支持消息事務(wù),可保證消息的可靠性 | 支持至少一次消息傳遞,不保證消息的可靠性 |
消息順序保證 | 支持消息順序保證 | 支持基于分區(qū)的消息順序保證 |
管理維護(hù) | 相對(duì)較簡單 | 相對(duì)較復(fù)雜 |
生態(tài)系統(tǒng) | 生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)較完善 | 生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)較單一 |
開發(fā)難度 | 開發(fā)難度相對(duì)較大 | 開發(fā)難度相對(duì)較低 |
消息傳遞方式 | 傳遞方式基于TCP協(xié)議 | 傳遞方式基于TCP協(xié)議,支持Zero-copy技術(shù) |
消息過濾器 | 支持類SQL語言的消息過濾器 | 不支持消息過濾器 |
消息分發(fā)機(jī)制 | 消費(fèi)者需要輪詢服務(wù)器獲取消息 | 消息通過推模式由服務(wù)器主動(dòng)分發(fā)給消費(fèi)者 |
消息重復(fù)消費(fèi)問題 | 相對(duì)較少 | 相對(duì)較多 |
但是,相對(duì)于Kafka,ActiveMQ
在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)的性能不足,并且在滯后和可擴(kuò)展性方面也存在問題,這意味著,Kafka 在高性能、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時(shí),具備很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。
3. 與RocketMQ相比
Kafka和RocketMQ都是流行的分布式消息隊(duì)列系統(tǒng),它們都可以用于數(shù)據(jù)傳輸和處理,他們的一些特征對(duì)比如下
特性 | Kafka | RocketMQ |
---|---|---|
適用場景 | 大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理,高吞吐量,低延遲 | 大規(guī)模分布式消息傳遞和處理 |
數(shù)據(jù)模型 | 基于日志的消息傳遞模型,消息有序 | 基于 JMS 的消息傳遞模型,支持消息批量發(fā)送 |
存儲(chǔ)方式 | 消息使用隊(duì)列存儲(chǔ),副本機(jī)制保證數(shù)據(jù)可靠性 | 消息使用主題存儲(chǔ),支持多種存儲(chǔ)方式 |
分區(qū)設(shè)計(jì) | 分布式分區(qū),水平擴(kuò)展容易 | 分布式分區(qū),支持水平、豎直擴(kuò)展 |
性能表現(xiàn) | 高吞吐量,低延遲,處理大數(shù)據(jù)流效果更佳 | 處理高并發(fā)、大數(shù)據(jù)流效果更佳 |
可靠性 | 通過多個(gè)副本保證數(shù)據(jù)可靠性,并具有良好的容錯(cuò)性 | 基于分布式架構(gòu),具有較強(qiáng)的可靠性和容錯(cuò)性 |
社區(qū)支持 | 開源社區(qū)支持廣泛,文檔豐富,插件可擴(kuò)展 | 獨(dú)立開源社區(qū)支持,文檔和插件相對(duì)較少 |
總的來說,RocketMQ在性能方面與Kafka相當(dāng)。至于社區(qū)的話,兩者現(xiàn)在都是Apache軟件基金會(huì)的頂級(jí)項(xiàng)目,Kafka最初是由LinkedIn公司開發(fā)的,而RocketMQ最初是由阿里巴巴公司開發(fā)的,但是貢獻(xiàn)給了Apache軟件基金會(huì)稍微晚一些,所以相對(duì)活躍度低一些,但其在國內(nèi)應(yīng)用很廣泛。
4. 與Pulsar對(duì)比
Apache Pulsar和Apache Kafka都是可擴(kuò)展、可靠的流式數(shù)據(jù)平臺(tái)。它們都具有高可用性、高并發(fā)性和高吞吐量,并支持分布式訂閱和發(fā)布,他們的一些對(duì)比如下:
對(duì)比項(xiàng) | Apache pulsar | Kafka |
---|---|---|
發(fā)布時(shí)間 | 2017年 | 2011年 |
語言 | Java | Scala |
群集模式 | 多租戶 | 無多租戶 |
可伸縮性 | 低延遲和高容量 | 可擴(kuò)展性極高 |
事務(wù) | 支持 | 不支持 |
消息順序 | 有序 | 有序 |
多語言客戶端 | 支持 | 支持 |
跨數(shù)據(jù)中心復(fù)制 | 支持 | 支持 |
批量發(fā)送 | 支持 | 支持 |
多租戶安全 | 支持 | 不支持 |
社區(qū)支持 | 相對(duì)較新,但增長迅速 | 相對(duì)成熟的社區(qū)支持 |
性能 | Pulsar在延遲、吞吐量和可伸縮性方面表現(xiàn)出色,特別是在多租戶和跨數(shù)據(jù)中心復(fù)制方面。 | Kafka在吞吐量和可伸縮性方面表現(xiàn)出色,是一個(gè)可靠而高效的消息傳遞系統(tǒng)。 |
總的來說,Apache pulsar和Kafka都是高性能分布式消息傳遞系統(tǒng),用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。它們都具有不同的功能和性能特點(diǎn)。Apache pulsar具有更多的功能,例如異地復(fù)制、多租戶設(shè)計(jì)等,但Kafka具有更高的性能和更成熟的社區(qū)支持。
三、 Kafka的典型應(yīng)用場景
1. 常用場景
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消息隊(duì)列
Kafka可以作為傳統(tǒng)消息隊(duì)列的替代方案。它可以快速傳輸大量消息,保持消息的可靠性和順序性,并允許多個(gè)消費(fèi)者讀取消息,盡管在MQ功能性上的特點(diǎn)稍遜一籌,相比其他MQ插件,Kafka擁有更好的可擴(kuò)展性和吞吐量。 -
日志收集
Kafka可以作為日志收集的理想平臺(tái)。由于其可靠性和可擴(kuò)展性,Kafka可以在數(shù)百個(gè)服務(wù)器上實(shí)時(shí)收集日志,這些日志可以進(jìn)行后續(xù)處理和分析。Kafka的高效處理能力使其成為收集實(shí)時(shí)日志的最佳選擇。我們?cè)凇度罩靖悴欢??手把手教你如何使用Log4j2
》 里也提到可以配置Appenders
將日志傳輸至Kafka服務(wù)器。 相比其他MQ插件,Kafka預(yù)設(shè)了這種場景,使用更容易,并且能夠處理更高的數(shù)據(jù)量和更快的數(shù)據(jù)傳輸速率。 -
流處理
Kafka的流處理功能使其成為構(gòu)建實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)的首選平臺(tái)。它可以讓開發(fā)人員通過處理無限流來自動(dòng)觸發(fā)和響應(yīng)事件,并可以在流中使用各種數(shù)據(jù)處理步驟。與其他MQ插件相比,Kafka使用分布式流處理,可以處理大量的數(shù)據(jù)并提供更高的可靠性。 -
事件驅(qū)動(dòng)
Kafka可以作為事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的后端,幫助處理大量的事件數(shù)據(jù),包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。相比其他MQ插件,Kafka擁有更好的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。
2. 案例分析
場景: 一個(gè)大型電商網(wǎng)站需要實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶的購買行為,以便及時(shí)調(diào)整商品推薦策略和優(yōu)惠活動(dòng),提高用戶購買率。這個(gè)網(wǎng)站有數(shù)千萬的用戶和數(shù)百萬個(gè)商品,每秒鐘會(huì)產(chǎn)生成千上萬的購買行為事件,如何高效地收集、處理和分析這些數(shù)據(jù),是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
解決方案: 使用Kafka來搭建一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),主要包含以下組件:
1.數(shù)據(jù)收集:在電商網(wǎng)站的應(yīng)用程序中,使用Kafka的Producer API將用戶的購買行為數(shù)據(jù)發(fā)送到Kafka的Topic中。
2.數(shù)據(jù)處理:在Kafka的消費(fèi)者端,運(yùn)行一個(gè)或多個(gè)消費(fèi)者進(jìn)程來處理數(shù)據(jù)。消費(fèi)者進(jìn)程可以使用Kafka Connect將數(shù)據(jù)寫入到NoSQL數(shù)據(jù)庫、Hadoop集群等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中。在處理數(shù)據(jù)時(shí),消費(fèi)者需要注意以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):
- 保證數(shù)據(jù)的可靠性:使用Kafka的消息確認(rèn)機(jī)制來保證數(shù)據(jù)不會(huì)丟失或重復(fù)處理。
- 支持分布式處理:使用Kafka的分區(qū)機(jī)制來實(shí)現(xiàn)高效的水平擴(kuò)展,并避免單點(diǎn)故障的影響。
- 時(shí)間戳管理:在處理數(shù)據(jù)時(shí),需要記錄數(shù)據(jù)到Kafka中的時(shí)間戳來確保正確性。
3.數(shù)據(jù)分析:使用實(shí)時(shí)流處理工具,如Apache Storm
、JStorm
或Apache Flink
,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理,并輸出結(jié)果到實(shí)時(shí)報(bào)表和儀表盤中。在使用這些工具時(shí),需要注意以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):
- 窗口機(jī)制:使用窗口機(jī)制來控制處理數(shù)據(jù)的時(shí)間段,以便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、分析和統(tǒng)計(jì)。
- 數(shù)據(jù)源管理:與Kafka相同,實(shí)時(shí)流處理工具也需要支持分布式處理,并且可以通過Kafka Connect來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的管理。
- 處理結(jié)果數(shù)據(jù)的可視化:使用可視化工具,如Grafana、Kibana等,將處理結(jié)果可視化,并輸出到實(shí)時(shí)報(bào)表和儀表盤中,便于業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員了解實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化。
總結(jié)
經(jīng)過上述的講解,我們不難知道Kafka的應(yīng)用場景非常廣泛,你可以只把他當(dāng)MQ組件,也可以使用它進(jìn)行日志傳輸或流處理。它的特點(diǎn)也非常鮮明,就是強(qiáng)大的吞吐量、擴(kuò)展性和可靠性。當(dāng)然它與傳統(tǒng)MQ組件對(duì)比,它在復(fù)雜場景下的使用會(huì)比較麻煩。但其在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,比如經(jīng)常作為 Hadoop 的數(shù)據(jù)源,將數(shù)據(jù)傳輸?shù)?Hadoop 中進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。
文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-713279.html
當(dāng)然,在實(shí)際選型中我們往往要考慮更多問題,除了明確需求和場景,還要考慮已用的技術(shù)棧情況、開發(fā)語言支持、版本更新情況。并沒有哪一種框架是萬金油。而對(duì)于一些要求比較單薄的場景,可能許多的框架都可以滿足要求,那么易用和易維護(hù)就會(huì)成為選型的關(guān)鍵
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-713279.html
到了這里,關(guān)于架構(gòu)必備能力——kafka的選型對(duì)比及應(yīng)用場景的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!