Compréhension approfondie du mécanisme de mise en œuvre sous-jacent de la file d'attente de messages Kafka

Le principe de mise en œuvre sous-jacent de la file d'attente de messages Kafka

Vue d'ensemble

Kafka est un système de file d'attente de messages distribué et évolutif qui peut gérer de grandes quantités de données et a un débit élevé et une faible latence. Kafka a été initialement développé par LinkedIn et constitue désormais un projet de haut niveau de l'Apache Software Foundation.

Architecture

Kafka est un système distribué composé de plusieurs serveurs. Chaque serveur est appelé un nœud et chaque nœud est un processus indépendant. Les nœuds sont connectés via un réseau pour former un cluster.

Les données d'un cluster Kafka sont stockées dans des partitions, et chaque partition est un fichier journal ordonné et immuable. La partition est l'unité de base du stockage de données Kafka et l'unité de base de Kafka pour la réplication et le basculement des données.

Les données d'un cluster Kafka sont accessibles aux producteurs et aux consommateurs. Les producteurs écrivent des données sur le cluster Kafka et les consommateurs lisent les données du cluster Kafka.

Stockage de données

Les données dans Kafka sont stockées dans des partitions, et chaque partition est un fichier journal ordonné et immuable. La partition est l'unité de base du stockage de données Kafka et l'unité de base de Kafka pour la réplication et le basculement des données.

Chaque partition a un identifiant unique et se compose d'un nœud leader et de plusieurs nœuds de réplique. Le nœud leader est responsable de l'écriture des données sur la partition et le nœud réplica est responsable de la copie des données du nœud leader.

Lorsque le producteur écrit des données sur le cluster Kafka, les données seront écrites sur le nœud leader. Le nœud leader répliquera les données sur les nœuds de réplique. Lorsqu'un consommateur lit des données du cluster Kafka, les données sont lues à partir du nœud de réplication.

Réplication des données

La réplication des données dans Kafka est réalisée grâce au mécanisme de copie. Chaque partition possède un nœud leader et plusieurs nœuds de réplique. Le nœud leader est responsable de l'écriture des données sur la partition et le nœud réplica est responsable de la copie des données du nœud leader.

Lorsque le nœud leader échoue, l'un des nœuds répliques deviendra le nouveau nœud leader. Le nouveau nœud leader continuera à écrire des données sur la partition et à copier les données d'autres nœuds de réplique.

Le mécanisme de réplication des données dans Kafka peut garantir la fiabilité et la disponibilité des données. Même si le nœud leader tombe en panne, les données ne sont pas perdues et les consommateurs peuvent toujours lire les données du cluster Kafka.

Failover

Le basculement dans Kafka est implémenté via le mécanisme de réplique. Lorsque le nœud leader échoue, l'un des nœuds de réplique devient le nouveau nœud leader. Le nouveau nœud leader continuera à écrire des données sur la partition et à copier les données d'autres nœuds de réplique.

Le mécanisme de basculement de Kafka garantit la fiabilité et la disponibilité des données. Même si le nœud leader tombe en panne, les données ne sont pas perdues et les consommateurs peuvent toujours lire les données du cluster Kafka.

Producers

Les producteurs sont des clients qui écrivent des données sur le cluster Kafka. Un producteur peut être n'importe quel client capable d'envoyer des requêtes HTTP, tel qu'une application Java, une application Python ou une application C++.

Lorsque le producteur écrit des données sur le cluster Kafka, il doit spécifier la partition à écrire. Les producteurs peuvent choisir d'écrire des données sur des partitions spécifiques ou d'écrire des données sur des partitions aléatoires.

Les producteurs peuvent également spécifier la clé de message et la valeur de message des données. La clé du message est utilisée pour identifier un message de manière unique et la valeur du message correspond au contenu réel du message.

Consumers

Les consommateurs sont des clients qui lisent les données du cluster Kafka. Un consommateur peut être n'importe quel client pouvant recevoir des requêtes HTTP, tel qu'une application Java, une application Python ou une application C++.

Lorsque les consommateurs lisent les données du cluster Kafka, ils doivent spécifier la partition à lire. Les consommateurs peuvent choisir de lire les données de partitions spécifiques ou de toutes les partitions.

Les consommateurs peuvent également spécifier le décalage à lire. Le décalage est utilisé pour identifier de manière unique un message dans la partition. Les consommateurs peuvent choisir de commencer à lire les données à partir d'un décalage spécifique ou de commencer à lire les données à partir du dernier décalage.

Scénarios d'application

Kafka peut être utilisé dans une variété de scénarios d'application, tels que :

• Collecte de journaux : Kafka peut être utilisé pour collecter et stocker des données de journal provenant de différents systèmes.
• Analyse des données : Kafka peut être utilisé pour collecter et stocker des données provenant de différents systèmes, puis analyser les données.
• Traitement des flux : Kafka peut être utilisé pour traiter des flux de données provenant de différents systèmes.
• Architecture basée sur les événements : Kafka peut être utilisé pour implémenter une architecture basée sur les événements.

Exemples de code

Ce qui suit est un exemple de producteur Kafka écrit en Java :

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Create a Kafka producer
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);

        // Create a Kafka record
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "hello, world");

        // Send the record to Kafka
        producer.send(record);

        // Close the producer
        producer.close();
    }
}

Ce qui suit est un exemple de consommateur Kafka écrit en Java :

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Create a Kafka consumer
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // Subscribe to a topic
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));

        // Poll for new records
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println(record.key() + ": " + record.value());
            }
        }

        // Close the consumer
        consumer.close();
    }
}

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!