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架構(gòu)必備能力——kafka的選型對(duì)比及應(yīng)用場景

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了架構(gòu)必備能力——kafka的選型對(duì)比及應(yīng)用場景。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

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架構(gòu)必備能力——kafka的選型對(duì)比及應(yīng)用場景,kafka,架構(gòu),kafka,選型,大數(shù)據(jù),流處理,MQ
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)

??作者簡介:戰(zhàn)斧,從事金融IT行業(yè),有著多年一線開發(fā)、架構(gòu)經(jīng)驗(yàn);愛好廣泛,樂于分享,致力于創(chuàng)作更多高質(zhì)量內(nèi)容
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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、topicpartition

  • 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。

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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)

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  1. 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。

  2. 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)。

  3. 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 ConnectKafka 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:

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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

  1. 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。
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  2. 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。
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  3. 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。

  4. 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、JStormApache 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。

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)!

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    在現(xiàn)代分布式系統(tǒng)中,消息隊(duì)列是一種常見的架構(gòu)模式,用于實(shí)現(xiàn)異步通信和解耦應(yīng)用組件。RabbitMQ、Kafka和RocketMQ是當(dāng)前流行的開源消息隊(duì)列系統(tǒng),它們各自有著獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場景。本文將對(duì)這三種消息隊(duì)列系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)介紹,并對(duì)它們的特點(diǎn)和適用場景進(jìn)行對(duì)比分析。

    2024年02月11日
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  • 開源數(shù)據(jù)資產(chǎn)(元數(shù)據(jù))管理平臺(tái)選型對(duì)比

    開源數(shù)據(jù)資產(chǎn)(元數(shù)據(jù))管理平臺(tái)選型對(duì)比

    盡管數(shù)據(jù)行業(yè)的新詞熱度,由大數(shù)據(jù)平臺(tái)-數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)中臺(tái)-數(shù)字化轉(zhuǎn)型(現(xiàn)代數(shù)據(jù)技術(shù)棧)轉(zhuǎn)換,做為這些新詞的基礎(chǔ)組成部分,數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)/元數(shù)據(jù)管理平臺(tái)/數(shù)據(jù)目錄管理平臺(tái)等技術(shù)方案,依舊處于Gartner曲線的爬升恢復(fù)期,相關(guān)平臺(tái)百花齊放,一統(tǒng)江湖的開源平臺(tái)

    2024年01月24日
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  • 云原生之深入解析Kubernetes CNI插件的選型和應(yīng)用場景

    云原生之深入解析Kubernetes CNI插件的選型和應(yīng)用場景

    在學(xué)習(xí)容器網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候,肯定都聽說過 Docker 的 bridge 網(wǎng)絡(luò)、Vethpair、VxLAN 等術(shù)語,從 Docker 到 Kubernetes 后,學(xué)習(xí) Flannel、Calico 等主流網(wǎng)絡(luò)插件,分別代表了 Overlay 和 Underlay 的兩種網(wǎng)絡(luò)傳輸模式,也是很經(jīng)典的兩款 CNI 網(wǎng)絡(luò)插件。那么,還有哪些好用的 CNI 插件呢 ? 先來看看 C

    2024年02月15日
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  • RocketMQ與Kafka深度對(duì)比:特性與適用場景解析

    在分布式系統(tǒng)中,消息隊(duì)列作為解耦、緩沖和異步通信的關(guān)鍵組件,其選擇對(duì)于系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性至關(guān)重要。RocketMQ和Kafka作為兩款流行的開源消息中間件,各自擁有獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和功能特性。本文將詳細(xì)對(duì)比RocketMQ與Kafka在數(shù)據(jù)可靠性、實(shí)時(shí)性、隊(duì)列數(shù)與性能、消息順序

    2024年02月21日
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  • 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)必備能力

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