Kafka设计解析（一）-Kafka背景及架构介绍

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Kafka设计解析（一）设计解析（一）-Kafka背景及架构介绍背景及架构介绍

摘要

Kafka是由LinkedIn开发并开源的分布式消息系统，因其分布式及高吞吐率而被广泛使用，现已与Cloudera Hadoop，Apache

Storm，Apache Spark集成。本文介绍了Kafka的创建背景，设计目标，使用消息系统的优势以及目前流行的消息系统对比。

并介绍了Kafka的架构，Producer消息路由，Consumer Group以及由其实现的不同消息分发方式，Topic & Partition，最后介

绍了Kafka Consumer为何使用pull模式以及Kafka提供的三种delivery guarantee。

背景介绍

Kafka创建背景

Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的

基础。现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（Page

View）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文

件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。运营数据指的是服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等

等数据)。运营数据的统计方法种类繁多。

近年来，活动和运营数据处理已经成为了网站软件产品特性中一个至关重要的组成部分，这就需要一套稍微更加复杂的基础设

施对其提供支持。　　

Kafka简介

Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：

以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能

高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输

支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输

同时支持离线数据处理和实时数据处理

Scale out：支持在线水平扩展

为何使用消息系统

解耦

在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接

口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

冗余

有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全

处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之

前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

扩展性

因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代

码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。

灵活性 & 峰值处理能力

在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来

投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而

完全崩溃。

可恢复性

系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入

队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

顺序保证

在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。

Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。

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