說起Kafka的第一個突出特定就是“快”，而且是那種變態的“快”。據最新的數據：每天利用Kafka處理的消息超過1萬億條，在峰值時每秒鐘會發布超過百萬條消息，就算是在內存和CPU都不高的情況下，Kafka的速度最高可以達到每秒十萬條數據，並且還能持久化存儲。那麽，Kafka是如何做到的呢？

Kafka簡介

Kafka是一種分布式的，基於發布/訂閱的消息系統。原本開發自LinkedIn，用作 LinkedIn的活動流（Activity Stream）和運營數據處理管道（Pipeline）的基礎。之後成為Apache項目的一部分，主要用於處理活躍的流式數據。

kafka有如下特性：

1、通過O(1)的磁盤數據結構提供消息的持久化，這種結構對於即使數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能；

2、高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒數十萬的消息；

3、支持通過kafka服務器和消費機集群來分區消息；

4、支持Hadoop並行數據加載。

Kafka 架構

Kafka的整體架構非常簡單，是顯式分布式架構，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多個。Producer，consumer實現Kafka註冊的接口，數據從 producer發送到broker，broker承擔一個中間緩存和分發的作用。broker分發註冊到系統中的consumer。broker的作用類似於緩存，即活躍的數據和離線處理系統之間的緩存。

kafka相關名詞解釋如下：

1、producer：消息生產者，發布消息到kafka集群的終端或服務。

2、broker：kafka集群中包含的服務器。

3、topic：每條發布到kafka集群的消息屬於的類別，即kafka是面向topic的。

4、partition：partition是物理上的概念，每個topic包含一個或多個partition，kafka分配的單位是partition。

5、consumer：從kafka集群中消費消息的終端或服務。

6、Consumer group：high-level consumer API中，每個consumer都屬於一個consumer group，每條消息只能被consumer group的一個Consumer消費，但可以被多個consumer group消費。

7、replica：partition的副本，保障partition的高可用。

8、leader：replica中的一個角色， producer和consumer只跟leader交互。

9、follower：replica中的一個角色，從leader中復制數據。

10、controller：kafka集群中的其中一個服務器，用來進行leader election以及各種failover。

11、zookeeper：kafka通過zookeeper來存儲集群的meta信息。

Kafka有四個核心的API。客戶端和服務器端的通信，是基於簡單，高性能，且與編程語言無關的TCP協議。

因為每條消息都被append到該Partition中，屬於順序寫磁盤，因此效率非常高（經驗證，順序寫磁盤效率比隨機寫內存還要高，這是Kafka高吞吐率的一個很重要的保證）。Kafka集群分區日誌如下所示：

每個分區是一個有序的，不可變的記錄序列，不斷附加到結構化的提交日誌中。每個分區中的記錄都被分配一個順序的id號，稱為唯一標識分區中每個記錄的偏移量。

Kafka 應用場景

消息隊列

比起大多數的消息系統來說，Kafka有更好的吞吐量，內置的分區，冗余及容錯性，這讓Kafka成為了一個很好的大規模消息處理應用的解決方案。

消息系統一般吞吐量相對較低，但是需要更小的端到端延時，並嘗嘗依賴於Kafka提供的強大的持久性保障。在這個領域，Kafka足以媲美傳統消息系統，如ActiveMR或RabbitMQ。

行為跟蹤

Kafka的另一個應用場景是跟蹤用戶瀏覽頁面、搜索及其他行為，以發布-訂閱的模式實時記錄到對應的Topic裏。那麽這些結果被訂閱者拿到後，就可以做進一步的實時處理，或實時監控，或放到hadoop離線數據倉庫裏處理。

元信息監控

作為操作記錄的監控模塊來使用，即匯集記錄一些操作信息，可以理解為運維性質的數據監控吧。

日誌收集

日誌收集方面，其實開源產品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日誌聚合（log aggregation）。

日誌聚合一般來說是從服務器上收集日誌文件，然後放到一個集中的位置（文件服務器或HDFS）進行處理。然而Kafka忽略掉文件的細節，將其更清晰地抽象成一個個日誌或事件的消息流。

這就讓Kafka處理過程延遲更低，更容易支持多數據源和分布式數據處理。比起以日誌為中心的系統比如Scribe或者Flume來說，Kafka提供同樣高效的性能和因為復制導致的更高的耐用性保證，以及更低的端到端延遲。

流處理

這個場景可能比較多，也很好理解。保存收集流數據，以提供之後對接的Storm或其他流式計算框架進行處理。很多用戶會將那些從原始Topic來的數據進行階段性處理，匯總，擴充或者以其他的方式轉換到新的Topic下再繼續後面的處理。

例如一個文章推薦的處理流程，可能是先從RSS數據源中抓取文章的內容，然後將其丟入一個叫做“文章”的topic中；後續操作可能是需要對這個內容進行清理，比如回復正常數據或者刪除重復數據，最後再將內容匹配的結果返還給用戶。

這就在一個獨立的Topic之外，產生了一系列的實時數據處理的流程。Strom和Samza是非常著名的實現這種類型數據轉換的框架。

事件源

事件源是一種應用程序設計的方式，該方式的狀態轉移被記錄為按時間順序排序的記錄序列。Kafka可以存儲大量的日誌數據，這使得它成為一個對這種方式的應用來說絕佳的後臺。比如動態匯總（News feed）。

持久性日誌（commit log）

Kafka可以為一種外部的持久性日誌的分布式系統提供服務。這種日誌可以在節點間備份數據，並為故障節點數據回復提供一種重新同步的機制。Kafka中日誌壓縮功能為這種用法提供了條件。在這種用法中，Kafka類似於Apache BookKeeper項目。

關註公眾賬號

【飛馬會】

▼

往期福利關註飛馬會公眾號，回復對應關鍵詞打包下載學習資料；回復“入群”，加入飛馬網AI、大數據、項目經理學習群，和優秀的人一起成長！

微軟大牛人工智能系列課

（掃碼試聽或訂閱）

m.qlchat.com/live/channe… (二維碼自動識別)

回復 數字“1”下載從入門到研究，人工智能領域最值得一讀的10本資料（附下載）

回復 數字“2”機器學習 & 數據科學必讀的經典書籍，內附資料包！

回復 數字“3”走進AI & ML：從基本的統計學到機器學習書單（附PDF下載）

回復 數字“4”了解人工智能，30份書單不容錯過（附電子版PDF下載）

回復 數字“6”AI人工智能：54份行業重磅報告匯總（附下載）

回復 數字“7”TensorFlow介紹、安裝教程、圖像識別應用（附安裝包/指南）

回復 數字“10”麥肯錫160頁報告：2030年全球將可能8億人要被機器搶飯碗

回復 數字“12”小白| Python+Matlab+機器學習+深度神經網絡+理論+實踐+視頻+課件+源碼，附下載！

回復 數字“14”小白| 機器學習和深度學習必讀書籍+機器學習實戰視頻/PPT+大數據分析書籍推薦！

回復 數字“16”100G Python從入門到精通！自學必備全套視頻教程+python經典書籍！

回復 數字“17”【幹貨】31篇關於深度學習必讀論文匯總(附論文下載地址)

回復 數字“18”526份行業報告+白皮書：AI人工智能、機器人、智能出行、智能家居、物聯網、VR/AR、 區塊鏈等（附下載）

回復 數字“19”800G人工智能學習資料:AI電子書+Python語言入門+教程+機器學習等限時免費領取！

回復 數字“20”17張思維導圖，一網打盡機器學習統計基礎（附下載）

回復 數字“22”吳恩達新書，教你構建機器學習項目：《Machine Learning Yearning》

回復 數字“23”機器學習：怎樣才能做到從入門到不放棄？（內含福利）

回復 數字“24”限時下載 | 132G編程資料：Python、JAVA、C，C++、機器人編程、PLC，入門到精通~

回復 數字“25”限資源 | 177G Python/機器學習/深度學習/算法/TensorFlow等視頻，涵蓋入門/中級/項目各階段！

回復 數字“26”人工智能入門書單推薦，學習AI的請收藏好（附PDF下載）

回復 數字“27”資源 | 吳恩達斯坦福CS230深度學習課程全套資料放出（附下載）

回復 數字“28”懂這個技術的程序員被BAT瘋搶...（內含資料包）

回復 數字“29”幹貨 | 28本大數據/數據分析/數據挖掘電子書合集免費下載！

大數據時代：Kafka如何做到1秒發布百萬條消息