kafka知识点有哪些呢

发布时间：2021-12-15 11:28:31 作者：柒染
来源：亿速云阅读：158

# Kafka知识点有哪些呢

## 目录
1. [Kafka概述](#一kafka概述)
   - 1.1 [基本概念](#11-基本概念)
   - 1.2 [设计目标](#12-设计目标)
   - 1.3 [核心特性](#13-核心特性)
2. [架构与组件](#二架构与组件)
   - 2.1 [Broker集群](#21-broker集群)
   - 2.2 [Topic与Partition](#22-topic与partition)
   - 2.3 [Producer/Consumer](#23-producerconsumer)
   - 2.4 [ZooKeeper协调](#24-zookeeper协调)
3. [核心机制](#三核心机制)
   - 3.1 [消息存储](#31-消息存储)
   - 3.2 [副本与ISR](#32-副本与isr)
   - 3.3 [消息传递语义](#33-消息传递语义)
4. [高级特性](#四高级特性)
   - 4.1 [事务支持](#41-事务支持)
   - 4.2 [流处理](#42-流处理)
   - 4.3 [Connector生态](#43-connector生态)
5. [性能优化](#五性能优化)
   - 5.1 [零拷贝技术](#51-零拷贝技术)
   - 5.2 [批量发送](#52-批量发送)
   - 5.3 [压缩算法](#53-压缩算法)
6. [运维管理](#六运维管理)
   - 6.1 [监控指标](#61-监控指标)
   - 6.2 [扩容方案](#62-扩容方案)
   - 6.3 [常见问题](#63-常见问题)
7. [应用场景](#七应用场景)
8. [总结](#八总结)

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## 一、Kafka概述
### 1.1 基本概念
Apache Kafka是由LinkedIn开发并开源的高性能分布式消息系统，具有以下核心概念：
- **消息系统**：采用发布/订阅模式（区别于点对点模式）
- **分布式架构**：天然支持水平扩展
- **持久化存储**：消息持久化到磁盘，支持TB级数据
- **高吞吐量**：单机可达百万级TPS（经优化后）

### 1.2 设计目标
| 设计目标 | 实现方式 |
|---------|----------|
| 高吞吐   | 顺序IO、批量处理 |
| 低延迟   | 零拷贝技术 |
| 高可用   | 副本机制 |
| 可扩展   | 分区机制 |

### 1.3 核心特性
- **持久化**：消息默认保留7天（可配置）
- **多客户端支持**：Java/Scala/Python/Go等
- **消息回溯**：消费者可重置offset
- **Exactly-Once语义**：0.11版本后支持

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## 二、架构与组件
### 2.1 Broker集群
```mermaid
graph TD
    Broker1 -->|Leader| Partition0
    Broker2 -->|Follower| Partition0
    Broker3 -->|Leader| Partition1

2.2 Topic与Partition

Topic逻辑划分：类似数据库表
Partition物理存储：
- 每个Partition是一个有序队列
- 通过offset保证顺序性
- 分区数决定并行度

2.3 Producer/Consumer

Producer关键参数：

props.put("acks", "all"); // 消息确认机制
props.put("retries", 3);  // 重试次数

Consumer Group机制： - 组内消费者共享分区 - 不同组独立消费

2.4 ZooKeeper协调

管理Broker注册
维护Partition元数据
监控Consumer offset（新版已移除）

三、核心机制

3.1 消息存储

日志文件结构：

/topic-partition/
   |- 000000000000.log
   |- 000000001234.log
   |- index文件
   |- timeindex文件

3.2 副本与ISR

Leader副本：处理读写请求
Follower副本：异步同步
ISR列表：同步中的副本集合

3.3 消息传递语义

语义类型	实现方式
At-Least-Once	ack=all
At-Most-Once	ack=0
Exactly-Once	事务+幂等

四、高级特性

4.1 事务支持

producer.initTransactions();
try {
    producer.beginTransaction();
    producer.send(record1);
    producer.send(record2);
    producer.commitTransaction();
} catch (Exception e) {
    producer.abortTransaction();
}

4.2 流处理

Kafka Streams核心概念： - KTable vs KStream - Window操作：Tumbling/Hopping/Session

五、性能优化

5.1 零拷贝技术

传统流程 vs Kafka优化：

传统：磁盘->内核缓存->用户缓存->Socket缓存->网卡
Kafka：磁盘->内核缓存->网卡（sendfile系统调用）

六、运维管理

6.1 监控指标

关键JMX指标： - kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=MessagesInPerSec - kafka.network:type=RequestMetrics,name=TotalTimeMs

6.2 扩容方案

步骤： 1. 新增Broker节点 2. 执行分区重分配：

   kafka-reassign-partitions --execute

七、应用场景

日志收集：ELK架构
事件溯源：CQRS模式
流处理：实时计算

八、总结

Kafka核心优势矩阵：

维度	传统MQ	Kafka
吞吐量	万级	百万级
延迟	毫秒级	亚毫秒级
持久化	可选	强制
扩展性	有限	无限

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