Kafka メッセージ キューの基礎となる動作原理を解読する

Kafka メッセージ キューの実装メカニズム

Kafka は、プロデューサがトピック、コンシューマにメッセージをパブリッシュできるようにする分散パブリッシュ/サブスクライブ メッセージング システムです。これらのトピックを購読してメッセージを受信できます。 Kafka はパーティションを使用してメッセージを保存し、各パーティションにはレプリカ セットがあります。レプリカ セット内の各レプリカは、そのパーティションのデータを保存し、プロデューサーからの書き込みリクエストとコンシューマーからの読み取りリクエストを処理できます。

Kafka は、ZooKeeper を使用して、トピック、パーティション、レプリカ セットなどのクラスターのメタデータを管理します。 ZooKeeper は、生産者と消費者を調整するためにも使用されます。プロデューサは ZooKeeper を使用してトピックのパーティションを検索し、コンシューマは ZooKeeper を使用してサブスクライブされたトピックのパーティションを検索します。

Kafka メッセージ キュー実装コードの例

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

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

// 向主题发送消息
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "Hello, Kafka!"));

// 关闭生产者
producer.close();

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

// 订阅主题
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));

// 轮询主题中的消息
while (true) {
  ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

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

// 关闭消费者
consumer.close();

Kafka メッセージ キューの実装メカニズムの詳細な分析

Kafkaパーティション分割を使用してメッセージを保存するために、各パーティションにはレプリカ セットがあります。レプリカ セット内の各レプリカは、そのパーティションのデータを保存し、プロデューサーからの書き込みリクエストとコンシューマーからの読み取りリクエストを処理できます。 Kafka は、ZooKeeper を使用して、トピック、パーティション、レプリカ セットなどのクラスターのメタデータを管理します。 ZooKeeper は、生産者と消費者を調整するためにも使用されます。プロデューサは ZooKeeper を使用してトピックのパーティションを検索し、コンシューマは ZooKeeper を使用してサブスクライブされたトピックのパーティションを検索します。

Kafka は、メッセージの信頼性を確保するために「レプリケーション ファクター」と呼ばれるメカニズムを使用します。レプリケーション係数とは、レプリカ セット内のレプリカの数を指します。 1 つのレプリカに障害が発生しても、他のレプリカはサービスを提供し続けることができます。 Kafka は、メッセージの順序性を保証するために「一貫性レベル」と呼ばれるメカニズムも使用します。整合性レベルは「すべて」または「1」に設定できます。整合性レベルが「all」に設定されている場合、メッセージがコミットされたとみなされるには、すべてのレプリカによって正常に複製される必要があります。整合性レベルが「1」に設定されている場合、メッセージは、1 つのレプリカによって正常にレプリケートされている限り、コミットされたと見なされます。

Kafka は、「パーティション キー」と呼ばれるメカニズムを使用して、メッセージの均等な分散を保証します。パーティション キーは、メッセージがどのパーティションに保存されるかを決定するメッセージのフィールドです。 Kafka は、「ハッシュ関数」と呼ばれるアルゴリズムを使用してパーティション キーのハッシュ値を計算し、ハッシュ値に基づいてメッセージをさまざまなパーティションに分散します。

Kafka は、「オフセット」と呼ばれるメカニズムを使用して、コンシューマーがメッセージを読んだ場所を追跡します。オフセットは、コンシューマが読んだメッセージの数を示す数値です。コンシューマはオフセットを使用して、メッセージの読み取りをどこから開始するかを Kafka に指示します。

Kafka は、コンシューマがメッセージを繰り返し読まないようにするために、「コミット オフセット」と呼ばれるメカニズムを使用します。コンシューマはメッセージのバッチの読み取りを完了すると、オフセットを Kafka に送信します。 Kafka は、コミットされたオフセットを ZooKeeper に保存します。コンシューマが次にメッセージを読み取るときは、コミットされたオフセットから読み取りを開始します。

Kafka メッセージ キューの利点

• 高スループット: Kafka は 1 秒あたり数百万のメッセージを処理できます。
• 低レイテンシ: Kafka のレイテンシは非常に低く、通常はわずか数ミリ秒です。
• 信頼性: Kafka はレプリケーション係数と一貫性レベルを使用して、メッセージの信頼性を確保します。
• スケーラビリティ: Kafka は数千のノードまで簡単に拡張できます。
• 永続性: Kafka はメッセージをディスクに保存するため、障害が発生してもメッセージは失われません。

Kafka メッセージ キューの欠点

• 複雑さ: Kafka の構成と管理は比較的複雑です。
• 学習曲線: Kafka の学習曲線は比較的急です。
• コスト: Kafka は、使用するには支払いが必要な商用ソフトウェアです。

Kafka メッセージ キューに適用可能なシナリオ

• リアルタイム データ処理: Kafka は、ログなどのリアルタイム データの処理に非常に適しています。データ、センサーデータ、財務データ。
• ストリーム処理: Kafka は、機械学習や不正検出などのストリーム処理に適しています。
• メッセージング: Kafka は、電子メール、テキスト メッセージ、ソーシャル メディア メッセージなどのメッセージングに最適です。
• イベント駆動型アーキテクチャ: Kafka は、マイクロサービス アーキテクチャや IoT アーキテクチャなどのイベント駆動型アーキテクチャに非常に適しています。

以上がKafka メッセージ キューの基礎となる動作原理を解読するの詳細内容です。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。