消息队列和socket 消息队列和kafka的区别

文章目录

• 前言

• 主流消息队列的对比
• Nsq和kafka走势强劲

• 一、Kakfa是什么？

• Kafka定义？
• Kafka名字来源？
• kafka有哪些术语？

• 二、Kafka解决了什么技术场景或者业务场景？

• Kafka常用场景

• 三、Kakfa数据消费过程？
• 三、Kafka发布-订阅和用户组的工作流程？
• 四、Zookeeper的作用
• 五、Kafka安装使用-Kafka docker安装
• 六、Kafka的客户端有哪些？
• 总结

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前言

消息队列是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，软件的贮列用来处理一系列的输入，通常是来自用户。消息队列提供了异步的通信协议，每一个贮列中的纪录包含详细说明的资料，包含发生的时间，输入设备的种类，以及特定的输入参数，也就是说：消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互。

主流消息队列的对比

• Kafka地址：https://github.com/apache/kafka
• RocketMq地址：https://github.com/apache/rocketmq
• Pulsar地址：https://github.com/apache/pulsar
• RabbitMq地址：https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server
• Nsq地址：https://github.com/nsqio/nsq

Nsq和kafka走势强劲

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、Kakfa是什么？

Kafka定义？

• kafka是开源流处理平台，由Scala和Java编写（rabitMq由Erlang语言）。本质上是一个按照分布式事务日志架构的发布/订阅消息队列
• Apache Kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使你能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka 适合离线和在线消息消费。 Kafka 消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka 构建在 ZooKeeper 同步服务之上。 它与 Apache Storm 和 Spark 非常好地集成，用于实时流式数据分析。
• Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。

Kafka名字来源？

• kafka名字是因为kafka作者喜欢《变形记》作者卡夫卡的作品，于是用kafka作为命名。

kafka有哪些术语？

• broker（经纪人，代理人）: Kafka实例

• broker：Kafka 集群中有很多台 Server，其中每一台 Server 都可以存储消息，将每一台 Server 称为一个 kafka 实例，也叫做 broker。
• 一台Server == 一个kafka实例 == 一个broker

• Topic(主题)： 同类消息集合

• 一个 topic 里保存的是同一类消息，相当于对消息的分类，每个 producer 将消息发送到 kafka 中，都需要指明要存的 topic 是哪个，也就是指明这个消息属于哪一类。

• Partition(分区)：每个 partition 在存储层面是 append log 文件

• 每个 topic 都可以分成多个 partition，每个 partition 在存储层面是 append log 文件。任何发布到此 partition 的消息都会被直接追加到 log 文件的尾部。为什么要进行分区呢？最根本的原因就是：kafka基于文件进行存储，当文件内容大到一定程度时，很容易达到单个磁盘的上限，因此，采用分区的办法**，一个分区对应一个文件**，这样就可以将数据分别存储到不同的server上去，另外这样做也可以负载均衡，容纳更多的消费者。
• 分区不是副本，是消息分开存储，类似磁盘分区，如果一个主题有多个分区，那么多个消息就会分别分布在多个分区里面

• 偏移量（Offset）：

• 一个分区Partition对应一个磁盘上的文件，而消息在文件中的位置就称为 offset（偏移量），offset 为一个 long 型数字，它可以唯一标记一条消息。由于kafka 并没有提供其他额外的索引机制来存储 offset，文件只能顺序的读写，所以在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

• 分组（Group）：同组消费者

• 每个topic的订阅单位都是以组位单位，同一组内的消费者消费消息是互斥的关系，类似我们微信的多个终端，一个处理之后，其他都不用处理。

总之：一个 topic 对应的多个 partition 分散存储到集群中的多个 broker 上，存储方式是一个 partition 对应一个文件，每个 broker 负责存储在自己机器上的 partition 中的消息读写。

二、Kafka解决了什么技术场景或者业务场景？

• 解决了大数据里面（收集、存储、计算）的存储场景

Kafka常用场景

• 1、日志服务监控

• Kafka与ELK（ElasticSearch、Logstash和Kibana）整合构建应用服务监控系统。

• 2、消息队列系统
• kafka在短信服务中的应用

三、Kakfa数据消费过程？

三、Kafka发布-订阅和用户组的工作流程？

四、Zookeeper的作用

• Zookeeper是一个分布式配置和同步服务
• Kafka 在 Zookeeper 中存储基本元数据（如偏移量Offset、主题Topic）
• 由于所有关键信息存储在 Zookeeper 中，并且它通常在其整体上复制此数据，因此Kafka代理/ Zookeeper 的故障不会影响 Kafka 集群的状态。

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五、Kafka安装使用-Kafka docker安装

# 1, 安装Zookeeper kafka
docker pull wurstmeister/kafka
docker pull zookeeper

# 2.1, 启动Zookeeper
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -v /mnt/d/apps/kafkaData/zookeeper/data:/data -v /mnt/d/apps/kafkaData/zookeeper/log:/datalog zookeeper

# 2.2, 启动Kafka
# PS 172.27.107.133 是宿主机地址
docker run -d --name kafka --publish 9092:9092 \
--link zookeeper \
--env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=172.28.207.86:2181 \
--env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=172.28.207.86 \
--env KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092  \
--env KAFKA_LOG_DIRS=/kafka/kafka-logs-1 \
-v /mnt/d/apps/kafkaData/kafka/log:/kafka/kafka-logs-1  \
wurstmeister/kafka
# 3. CRUD Topic
# 创建 topic
docker exec kafka kafka-topics.sh --create --zookeeper   172.28.207.86:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic_gbc_order
# 查看 topic
docker exec kafka kafka-topics.sh --list --zookeeper   172.28.207.86:2181 
# docker exec -it kafka kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.60.133:9092 --topic test

# 4. CRUD 消费者Consumer和生产者
# 创建 生产者
docker exec -it kafka kafka-console-producer.sh --broker-list  172.28.207.86:9092 --topic topic_gbc_order
# 创建 消费者
docker exec -it kafka kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  172.28.207.86:9092 --topic topic_gbc_order --from-beginning

• 通过Docker compose 创建 kafka和zookeeper

• 启动命令 docker-compose up -d

compose.yaml

version: '3'

services:
 zookeeper:
   image: zookeeper # 镜像名称
   restart: unless-stopped
   ports:
     - "2181:2181"
   volumes:
     - /mnt/d/apps/kafkaData/zookeeper/data:/data # 数据文件夹挂载
     - /mnt/d/apps/kafkaData/zookeeper/log:/datalog # 日志文件夹挂载
   container_name: zookeeper # 容器名称

 kafka:
   image: wurstmeister/kafka # 镜像名称
   ports:
     - "9092:9092"
   environment:
     KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: "172.27.107.133" # 宿主机地址
     KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zookeeper:2181"
     KAFKA_LOG_DIRS: "/kafka/kafka-logs-1" # 日志路径
   volumes:
     - /mnt/d/apps/kafkaData/kafka/log:/kafka/kafka-logs-1 # 日志挂载
   depends_on:
     - zookeeper # 依赖镜像 
   container_name: kafka # 容器名称

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六、Kafka的客户端有哪些？

• Sarama: Shopify开源的Golang客户端
• confluent-kafka-go是Confluent公司的开源的Golang客户端。

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总结

• Kafka是个好东西，希望你也能拥有