Kafka の原則とアーキテクチャの詳細な分析

Kafka の原理とアーキテクチャ

原理

Kafka は分散ストリーム処理プラットフォームです。 、大規模なデータ ストリームを処理できます。 Kafka はパブリッシュ/サブスクライブ モデルを使用してデータ ストリームを処理します。プロデューサは Kafka にデータをパブリッシュし、コンシューマは Kafka のデータ ストリームをサブスクライブしてデータを消費します。

Kafka は、「パーティショニング」と呼ばれるメカニズムを使用してデータを保存します。各パーティションは、一定量のデータを保存できる独立したストレージ ユニットです。 Kafka はデータをさまざまなパーティションに均等に分散するため、Kafka のスループットと可用性が向上します。

Kafka は、データの信頼性を確保するために「レプリケーション」と呼ばれるメカニズムも使用します。各パーティションのデータは複数のレプリカに複製されるため、1 つのレプリカに障害が発生してもデータは失われません。

アーキテクチャ

Kafka のアーキテクチャには、主に次のコンポーネントが含まれています。

• プロデューサー: プロデューサーは、次のコンポーネントです。データを Kafka にパブリッシュします。プロデューサは、Kafka の API を通じて Kafka にデータをパブリッシュする任意のアプリケーションにすることができます。
• コンシューマ: コンシューマは、Kafka のデータ ストリームをサブスクライブし、データを消費するコンポーネントです。コンシューマは、Kafka のデータ ストリームをサブスクライブし、Kafka の API を通じてデータを消費する任意のアプリケーションにすることができます。
• エージェント: ブローカーは、Kafka クラスター内のノードです。エージェントは、データの保存とデータ フローの処理を担当します。
• ZooKeeper: ZooKeeper は、Kafka クラスター内のエージェントを管理する分散調整サービスです。

コード例

次に、Kafka を使用した簡単なコード例を示します。

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

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

// 订阅一个主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));

// 发布一条消息
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "hello, world"));

// 消费消息
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
    }
}

このコード例は、Kafka を使用してパブリッシュする方法を示します。そしてニュースを消費します。

概要

Kafka は、大量のデータ ストリームを処理できる分散ストリーム処理プラットフォームです。 Kafka は、「パブリッシュ/サブスクライブ」と呼ばれるモデルを使用してデータ ストリームを処理し、「パーティショニング」と「レプリケーション」と呼ばれるメカニズムを使用して、Kafka のスループット、可用性、および信頼性を向上させます。 Kafka のアーキテクチャには主に、プロデューサー、コンシューマー、エージェント、ZooKeeper の 4 つのコンポーネントが含まれています。

以上がKafka の原則とアーキテクチャの詳細な分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。