Analyse approfondie des principes et de l'architecture de Kafka : révéler le cœur de la messagerie distribuée

Analyse du principe et de l'architecture de Kafka : Une analyse approfondie du cœur du système de messagerie distribué

Introduction

Kafka est un système de messagerie distribué développé par LinkedIn et initialement open source en 2011. Kafka est largement utilisé pour créer des pipelines de données en temps réel, des applications de traitement de flux et des plateformes d'apprentissage automatique.

Principe de base

Le principe de base de Kafka est de stocker les données dans des registres appelés sujets. Un sujet peut être abonné par plusieurs consommateurs, dont chacun lit les données du sujet. Kafka utilise des partitions pour fragmenter les données afin que les données puissent être traitées en parallèle sur plusieurs serveurs.

Architecture

Un cluster Kafka se compose de plusieurs serveurs, appelés courtiers. Chaque courtier stocke une copie des données pour toutes les rubriques du cluster. Les agents communiquent entre eux via un service de coordination distribué appelé ZooKeeper.

Stockage de données

Kafka stocke les données dans des fichiers appelés segments de journal. Les segments de journaux sont immuables, ce qui signifie qu'une fois les données écrites, elles ne peuvent pas être modifiées. Les segments de journaux sont organisés en partitions appelées rubriques. Chaque partition se compose de plusieurs segments de journal.

Consommation de données

Les consommateurs lisent les données des sujets. Chaque consommateur dispose d'un pointeur appelé offset qui pointe vers le dernier message lu par le consommateur dans la rubrique. Lorsqu'un consommateur lit les données d'un sujet, il met à jour le décalage vers ZooKeeper.

Production de données

Les producteurs écrivent des données dans des sujets. Les producteurs peuvent écrire des données sur n’importe quelle partition. Kafka réplique automatiquement les données vers tous les autres courtiers du cluster.

Tolérance aux pannes

Kafka a une forte tolérance aux pannes. Si un agent échoue, d'autres agents reprendront les données de cet agent. Si une partition échoue, Kafka copie automatiquement les données de cette partition vers une autre partition.

Évolutivité

Kafka peut facilement évoluer pour répondre à des volumes de données croissants. Ajoutez simplement plus d'agents au cluster. Kafka rééquilibre automatiquement les données de tous les courtiers.

Haute performance

Kafka a de hautes performances. Il peut gérer des millions de messages/seconde. Kafka utilise des techniques de traitement par lots et de compression pour améliorer les performances.

Fiabilité

Kafka est un système de messagerie fiable. Cela garantit que les données ne seront pas perdues. Kafka utilise des mécanismes de réplication et de basculement pour garantir la fiabilité.

Exemple de code

Ce qui suit est un exemple de code simple utilisant Kafka :

// 创建一个生产者
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);

// 创建一个主题
String topic = "my-topic";
producer.createTopic(topic);

// 向主题发送数据
producer.send(new ProducerRecord<>(topic, "hello, world"));

// 创建一个消费者
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

// 订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));

// 从主题中读取数据
while (true) {
  ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
  for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    System.out.println(record.value());
  }
}

Conclusion

Kafka est un puissant système de messagerie distribué avec une forte tolérance aux pannes, une évolutivité et des performances élevées. Kafka est largement utilisé pour créer des pipelines de données en temps réel, des applications de traitement de flux et des plateformes d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!