Rumah  >  Artikel  >  Java  >  Analisis mendalam tentang prinsip dan seni bina Kafka: mendedahkan teras sistem pemesejan yang diedarkan

Analisis mendalam tentang prinsip dan seni bina Kafka: mendedahkan teras sistem pemesejan yang diedarkan

WBOY
WBOYasal
2024-01-31 18:32:071243semak imbas

Analisis mendalam tentang prinsip dan seni bina Kafka: mendedahkan teras sistem pemesejan yang diedarkan

Analisis prinsip dan seni bina Kafka: Analisis mendalam teras sistem pemesejan yang diedarkan

Pengenalan

Kafka ialah sistem pemesejan 20 teragih yang dibangunkan oleh LinkedIn dan sumber terbuka120 yang asli Kafka digunakan secara meluas untuk membina saluran paip data masa nyata, aplikasi pemprosesan strim dan platform pembelajaran mesin.

Prinsip Asas

Prinsip asas Kafka ialah menyimpan data dalam lejar yang dipanggil topik. Satu topik boleh dilanggan oleh berbilang pengguna, yang masing-masing membaca data daripada topik tersebut. Kafka menggunakan partition untuk memecah data supaya data boleh diproses secara selari merentas berbilang pelayan.

Seni bina

Sebuah kelompok Kafka terdiri daripada berbilang pelayan, yang dipanggil broker. Setiap broker menyimpan salinan data untuk semua topik dalam kelompok. Ejen berkomunikasi antara satu sama lain melalui perkhidmatan penyelarasan yang diedarkan yang dipanggil ZooKeeper.

Storan Data

Kafka menyimpan data dalam fail yang dipanggil segmen log. Segmen log tidak boleh diubah, yang bermaksud bahawa setelah data ditulis, ia tidak boleh diubah suai. Segmen log disusun ke dalam partition yang dipanggil topik. Setiap partition terdiri daripada berbilang segmen log.

Penggunaan data

Pengguna membaca data daripada topik. Setiap pengguna mempunyai penunjuk yang dipanggil offset yang menunjuk kepada mesej terakhir yang dibaca oleh pengguna dalam topik tersebut. Apabila pengguna membaca data daripada topik, ia mengemas kini offset kepada ZooKeeper.

Pengeluaran data

Pengeluar menulis data kepada topik. Pengeluar boleh menulis data ke mana-mana partition. Kafka secara automatik mereplikasi data kepada semua broker lain dalam kelompok.

Toleransi kesalahan

Kafka mempunyai toleransi kesalahan yang kuat. Jika seorang ejen gagal, ejen lain akan mengambil alih data ejen tersebut. Jika partition gagal, Kafka secara automatik menyalin data daripada partition tersebut ke partition lain.

Skalabilitas

Kafka boleh skala dengan mudah untuk memenuhi volum data yang semakin meningkat. Hanya tambah lebih banyak ejen pada kluster. Kafka mengimbangi semula data secara automatik kepada semua broker.

Prestasi tinggi

Kafka mempunyai prestasi tinggi. Ia boleh mengendalikan berjuta-juta mesej/saat. Kafka menggunakan teknik batching dan mampatan untuk meningkatkan prestasi.

Kebolehpercayaan

Kafka ialah sistem pemesejan yang boleh dipercayai. Ia memastikan bahawa data tidak akan hilang. Kafka menggunakan mekanisme replikasi dan failover untuk memastikan kebolehpercayaan.

Contoh Kod

Berikut ialah contoh kod ringkas menggunakan 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());
  }
}

Kesimpulan

Kafka ialah sistem pemesejan teragih yang berkuasa dengan toleransi kesalahan yang kuat, berskala dan berprestasi tinggi. Kafka digunakan secara meluas untuk membina saluran paip data masa nyata, aplikasi pemprosesan strim dan platform pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam tentang prinsip dan seni bina Kafka: mendedahkan teras sistem pemesejan yang diedarkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn