kafka介绍及应用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了kafka介绍及应用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
kafka是什么
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,有如下特性:
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
kafka应用场景
异步处理
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式;2.并行方式
串行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务全部完成后,返回给客户端。
并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信。以上三个任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理的时间
假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒。
因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150)。并行方式处理的请求量是10次(1000/100)。
小结:如以上案例描述,传统的方式系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。如何解决这个问题呢?
引入消息队列,将不是必须的业务逻辑,异步处理。改造后的架构如下:
应该解耦
场景说明:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口。如下图:
传统模式的缺点:
1) 假如库存系统无法访问,则订单减库存将失败,从而导致订单失败;
2) 订单系统与库存系统耦合;
如何解决以上问题呢?引入应用消息队列后的方案,如下图:
订单系统:用户下单后,订单系统完成持久化处理,将消息写入消息队列,返回用户订单下单成功。
库存系统:订阅下单的消息,采用拉/推的方式,获取下单信息,库存系统根据下单信息,进行库存操作。
假如:在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单,因为下单后,订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。
日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题。架构简化如下:
日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写受写入Kafka队列;
Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发;
日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据;
消息通讯
客户端A,客户端B,客户端N订阅同一主题,进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。
kafka语术
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]
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
Partition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Kafkabroker
Consumer
消息消费者,向Kafkabroker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的ConsumerGroup(可为每个Consumer指定groupname,若不指定groupname则属于默认的group)
使用kafka
以下使用nodejs作为例子介绍kafka的使用
使用kafka-node作为kafka的客户端
install
npm install kafka-node –save
以上是关于kafka介绍及应用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章