kafka服务组件tps kafka组件有哪些

大数据组件-kafka（基础篇）

• Kafka简介

• Kafka是什么？
• Kafka的应用场景
• Kafka的架构组成
• Kafka的主要竞争力

Kafka简介

Kafka是什么？

Kafka是一个消息队列，存储消息的队列中间件。可以存储消息进队列中，也可以从消息队列中读取消息，遵循先进先出的原则。消息队列一般是作为一个通信的管道，不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的，但是kafka提供了消息持久化的功能，可以作为数据存储系统来使用。Kafka还提供了一些和数据处理相关的组件，比如kafka Stream、kafka connect，具备了实时数据处理的功能。常见的消息队列有：Active MQ，Rabbit MQ等

Kafka的应用场景

主要分为两大类，作为数据管道和实时流应用程序

• 异步处理
  以电商服务器为例，原本电商服务器是需要流程结束后才能给用户响应；加入消息队列后，在中途就可以提前给用户响应（本质上没有加快速度，相当于流程没有走完就提前给用户响应，提高用户体验），然后再将需要处理的信息放入消息队列等待处理。本质就是讲耗时的操作放入其他系统中，在该系统前加入消息队列，以在感觉上提升系统响应。



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• 系统解耦
  原本如果订单系统和库存系统其中某一个出了问题，或者更改了版本，那另一个系统就会跟着出问题，耦合很重。加入消息队列后，两个系统不直接关联，都与消息队列进行交互，一个系统出了问题或者需要更改是不会影响到另一个系统（但是万一消息队列出了事，两个系统都会出事）。本质上是将两个耦合严重的系统通过消息队列连接，以达到解耦的目的。



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• 流量削峰
  如果直接通过MySQL访问，瞬间爆发的大流量可能直接压垮MySQL，不只是无法处理，还会发生数据库崩溃的情况；加入了消息队列后，由于Kafka的单机吞吐量相比于MySQL高多了，那就可以将消息全部放入消息队列，后续的业务处理程序一个个排序处理，不会出现压垮数据库的情况。和异步处理类似，没有提高效率，所需要的处理时间是一样的，但是不会导致数据库奔溃，可以让处理程序有序处理。本质上是利用消息队列低延迟，高可靠、高吞吐的特点来应对大量并发



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• 日志处理
  分析和记录用户行为，放进消息队列后就不会丢失，然后由后续的流式处理程序Flink进行处理。本质上是将消息队列作为临时存储和消息传输管道。

Kafka的架构组成

主要基于生产者消费者模型，衍生出了两种模式：

• 点对点模式
  多个消息生产者生产消息放入消息队列中，多个消费者从中提取数据进行处理。
  有三个特点：
  1.每个消息只有一个接收者，一旦被消费，就从消息队列中消失了
  2.发送者和接收者没有依赖关系。
  3.接收者在成功接收消息后需要向队列应答接收成功，以便消息队列删除当前接收的消息。
• 发布订阅模式
  发布订阅模式类似于微信公众号的模式，你需要作为某个消息的订阅者才有权利消费该消息，有三个特点：
  1.每个消息可以有多个订阅者
  2.发布者和订阅者之间有时间上的依赖性（超过时间无法消费），针对某个主题，必须创建订阅者后才能消费发布者的消息
  3.订阅者需要提前订阅，无法消费订阅之前发布的消息

Kafka的主要竞争力