Kafka の原理とアーキテクチャの詳細な分析: 分散メッセージング システムの中核を明らかにする

#Kafka の原理とアーキテクチャの分析: 分散メッセージング システムのコアの詳細な分析

はじめに

Kafka は、LinkedIn によって開発され、2011 年にオープンソース化された分散メッセージング システムです。 Kafka は、リアルタイム データ パイプライン、ストリーム処理アプリケーション、機械学習プラットフォームの構築に広く使用されています。

基本原則

Kafka の基本原則は、トピックと呼ばれる台帳にデータを保存することです。トピックは複数のコンシューマによってサブスクライブでき、各コンシューマがトピックからデータを読み取ります。 Kafka はパーティションを使用してデータをシャード化し、複数のサーバー間でデータを並行して処理できるようにします。

アーキテクチャ

Kafka クラスターは、ブローカーと呼ばれる複数のサーバーで構成されます。各ブローカーは、クラスター内のすべてのトピックのデータのコピーを保存します。エージェントは、ZooKeeper と呼ばれる分散調整サービスを通じて相互に通信します。

データ ストレージ

Kafka は、ログ セグメントと呼ばれるファイルにデータを保存します。ログ セグメントは不変です。つまり、データが書き込まれた後は変更できません。ログセグメントは、トピックと呼ばれるパーティションに編成されます。各パーティションは複数のログ セグメントで構成されます。

データ消費

消費者はトピックからデータを読み取ります。各コンシューマは、コンシューマがトピック内で最後に読み取ったメッセージを指す、オフセットと呼ばれるポインタを持っています。コンシューマーがトピックからデータを読み取ると、ZooKeeper へのオフセットが更新されます。

データ生成

プロデューサーはトピックにデータを書き込みます。プロデューサーは任意のパーティションにデータを書き込むことができます。 Kafka は、クラスター内の他のすべてのブローカーにデータを自動的にレプリケートします。

フォールト トレランス

Kafka は強力なフォールト トレランスを備えています。 1 つのエージェントに障害が発生すると、他のエージェントがそのエージェントのデータを引き継ぎます。パーティションに障害が発生した場合、Kafka はそのパーティションから別のパーティションにデータを自動的にコピーします。

スケーラビリティ

Kafka は、増大するデータ量に合わせて簡単に拡張できます。クラスターにさらにエージェントを追加するだけです。 Kafka は、すべてのブローカーに対してデータを自動的に再バランスします。

高性能

Kafka は高いパフォーマンスを備えています。毎秒数百万のメッセージを処理できます。 Kafka は、バッチ処理と圧縮技術を使用してパフォーマンスを向上させます。

信頼性

Kafka は信頼性の高いメッセージング システムです。データが失われないことが保証されます。 Kafka は、信頼性を確保するためにレプリケーションとフェイルオーバーのメカニズムを使用します。

コード例

Kafka を使用した簡単なコード例を次に示します。

// 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());
  }
}

結論

Kafka は、強力な耐障害性、スケーラビリティ、および高いパフォーマンスを備えた強力な分散メッセージング システムです。 Kafka は、リアルタイム データ パイプライン、ストリーム処理アプリケーション、機械学習プラットフォームの構築に広く使用されています。

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