kafka中的一些主要概念介绍

      Kafka是一个基于发布/订阅的分布式消息系统,主要用于大数据领域,当然除了作为一个消息队列功能之外，也可以用于日志收集，追踪监控、流处理（轻量级的场景）等需求操作，下面用图表与文字的方式大概介绍一下kafka作为消息队列的一些基本概念知识。

 

一、生产者，Broker，消费者

1, Producer消息生产者向broker中发送消息。

2，Broke(一个单独的kafka server / 服务节点)接收信息后，分配offser，数据持久化在磁盘上，并且接收其他消费者、broker的请求,多个broker组成一个cluster集群对外服务；

每个cluster选举其中一个broker作为controller leader（一主多从）管理分区、副本、数据等变化状态。

3，Consumer消费者向broker获取信息，多个consumer组成一个Consumer group，

保证其订阅的Topic中每一个分区只被分配给此Group中的一个消费者处理。

 

二、Topic、Partition分区

1，Topic用于存储消息，可理解为一个消息的集合，topic存储在broker中，一个topic可以有多个partition分区(至少一个分区)，一个topic可以有多个生产者向其push消息，一个topic可以有多个消费者向其pull消息，一个topic可以存在于一个或者多个broken中，注意避免一个topic中的分区数量大于集群中的bocker数量以防止集群数据不均衡。

2，Partition是topic的子集，不同分区分配在不同的broker上进行水平扩展从而增加kafka并行处理能力，同topic下的不同分区信息是不同的，同一分区信息是有序的；

每个分区有一个或者多个副本，选举一个leader，副本从leader中拉取数据更新自己的log中（每个分区逻辑上对应一个log文件夹），消费者向leader中pull信息；

整个副本的集合的子集又叫ISR集合，当副本与leader的消息差值低于指定阈值时，副本集合则为ISR集合。