大数据之Kafka架构的核心组件及其功能

发布时间:2024年01月18日

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,主要用于构建实时数据管道和流应用。Kafka 的架构设计以高吞吐量、持久化存储和水平扩展为目标。以下是 Kafka 架构的核心组件及其功能:

  1. Producer(生产者)

    • 生产者是向 Kafka 集群发送消息的客户端应用程序。
    • 生产者可以选择将消息发布到指定的主题(Topic)。
  2. Topic(主题)

    • 主题是 Kafka 中的消息分类,每个主题可以看作是一个消息队列,多个生产者可以向同一个主题发送消息。
    • 每个主题在内部进一步划分为多个 Partition(分区),Partition 是物理上的分布单元,每个 Partition 存储一部分主题的消息序列。
  3. Partition(分区)

    • 每个 Topic 分区都有多个副本,其中一个是 Leader 副本,其他的是 Follower 副本。
    • 生产者发送的消息会被路由到 Topic 下的某个 Partition,可通过键值对或自定义策略进行分区选择。
    • 分区使得 Kafka 可以实现水平扩展,并且支持并行读写操作。
  4. Broker(代理)

    • Kafka Broker 是集群中的一个节点,它负责托管 Topics 的各个 Partitions。
    • Broker 接收来自生产者的消息,并为消费者提供服务。
    • Kafka 集群包含多个 Broker,通过 ZooKeeper 管理集群状态和服务发现。
  5. Consumer(消费者)

    • 消费者从 Kafka Broker 中拉取消息,订阅一个或多个 Topic。
    • 消费者属于特定的 Consumer Group,同一组内的消费者会进行负载均衡,确保消息被公平地消费且仅消费一次(只要不启用重复消费模式)。
  6. Consumer Group(消费者组)

    • 消费者组是一组消费者实例的逻辑集合,它们共同消费一个主题的所有分区。
    • 每个 Partition 在每个消费者组内只会分配给一个消费者实例,这样实现了多用户的订阅-发布模型以及消息的顺序处理。
  7. ZooKeeper(协调服务)

    • ZooKeeper 负责维护 Kafka 集群的元数据信息,包括 Broker 的注册信息、Topic 的分区信息以及消费者组的消费偏移量等。
    • 它还用于选举 Broker 中的分区 Leader,以及在消费者组成员发生变化时触发分区的重新分配(Rebalance)。

这样的架构设计使得 Kafka 能够有效地处理大量实时数据,同时保证了数据的可靠传输和系统整体的高可用性。

文章来源:https://blog.csdn.net/alphonse_10/article/details/135641899
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。