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Apache Kafka中的消息是什么?

Apache Kafka中的消息是指在分布式系统中传递的数据单元。消息可以是任何形式的数据,例如文本、图像、音频等。Kafka使用发布-订阅模式,其中消息由生产者发送到一个或多个主题(topics),然后由消费者订阅这些主题并接收消息。

消息在Kafka中以字节流的形式进行传输和存储,每个消息都有一个唯一的标识符(offset),用于在主题的分区中进行定位。消息还可以包含可选的键(key),用于在主题的分区中进行分组和排序。

Apache Kafka的消息具有以下特点:

  1. 高吞吐量:Kafka能够处理大规模的消息流,每秒可以处理数百万条消息。
  2. 可持久化存储:消息在Kafka中被持久化存储,可以根据需要进行随机访问和重放。
  3. 分布式和可扩展:Kafka采用分布式架构,可以水平扩展以处理大量的消息和高并发。
  4. 实时处理:Kafka支持实时数据流处理,可以实时处理和分析传入的消息。
  5. 可靠性:Kafka提供了副本机制和容错性,确保消息的可靠传递和持久化存储。

Apache Kafka的消息系统在以下场景中得到广泛应用:

  1. 日志收集和聚合:Kafka可以用于收集和聚合分布式系统中的日志数据,以便进行监控、故障排查和分析。
  2. 流式处理:Kafka可以作为流式处理平台的基础,用于实时处理和分析数据流。
  3. 消息队列:Kafka可以用作高吞吐量的消息队列,用于解耦和缓冲生产者和消费者之间的数据流。
  4. 数据管道:Kafka可以用于构建可靠的数据管道,将数据从一个系统传输到另一个系统。
  5. 事件驱动架构:Kafka可以作为事件驱动架构的核心组件,用于实现松耦合和可扩展的系统。

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00 Confluent_Kafka权威指南-前言部分

对kafka来说,这是一个激动人心的时刻。kafka被成千上万个组织使用,包含了三分之一的世界500强公司。它是增长最快的开源项目之一,围绕它产生了一个巨大的生态系统。它是管理和处理流式数据的核心。那么kafka从何而来?我们为什么要建造它?它到底是什么? Kafka最初是我们在Linkedin开发的一个内部基础性系统。我们的初衷很简单:有很多数据库和系统能够存储数据,但是缺少对连续不断的流式数据的处理。在创建kafka之前,我们对各种现有的技术进行选择,从消息传递系统到日志聚合和ETL工具等,但是没有一个能很好的满足我们的需求。 我们最终决定从头开始。我们的想法是,与其像关系数据库、key-value数据库、搜索引擎、缓存数据库等专注保存大量的数据,我们将专注于数据的流式处理-建立一个数据系统-实际上是基于这个想法的数据架构。 这个想法被证明比我们预期的更加广泛适用。虽然kafka一开始只是在社交网络场景下支撑实时应用和数据流式处理,你现在可以看到它是每个行业的架构核心,大型的零售商正在重新围绕流式数据设计他们的基础业务、汽车制造企业正在收集和处理物联网汽车实时数据流、银行也正在重新考虑建立围绕kafka的基础业务处理和系统。 那么kafka究竟是怎么回事呢,它与你已经知道和使用的系统相比如何? 我们认为kafka是一个流式处理平台:允许对流式数据进行发布订阅、存储和处理,这正是apache kafka的设计初衷。这种数据的处理方式可能与你习惯的方式有点不同,但是对抽象应用程序的体系结构收到了难以置信的效果。kafka经常被拿来与现有的三个技术领域做比较:企业消息系统、大数据系统hadoop以及其数据集成和etl工具。这些比较虽然能说明一部分问题,但是存在着诸多的局限性。 Kafka像传统的消息队列一样,支持对消息的发布和订阅。在这方面类似于activeMQ、RabbitMQ、IBM的MQSeries以及其他的消息队列产品。但是即便有这些相似之处,kafka还是与传统的消息队列存在跟不上的区别,使得kafka完全是另外一种系统。kafka与传统的消息系统相比有三个最大的区别:首先,kafka是一个作为完全分布式系统的集群系统。即便在规模最大的公司也能将分布式扩展到所有的应用之上。而不是像传统的消息队列,需要运行几十个单独的消息broker,手动指定不同的应用。这使得你有了一个中心平台可以灵活应对公司内部的各种数据流。其次,kafka是一个真正的存储系统,可以持久化存储你想要的任何数据。这是一个巨大的优势,它实现了真正的传输保证,其数据复制了多个副本、支持持久化,并且可以随时保存。最后,流式处理的概念大大提高了数据处理的抽象水平,传统的消息队列中,消息队列只是分发消息。而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系,简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。 另外一个关于kafka的观点,也是我们设计和开发kafka的初衷之一,我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。hadoop允许周期性的存储和处理大规模的文件和数据,kafka让你可以对大规模持续的数据流进行存储和处理。在技术层面上,二者肯定存在相似之处。许多人将新兴的流式处理当作是hadoop批处理的超集。这种比较忽略了数据的连续性,低延迟的处理与自然的批处理的存储很大的不同。而hadoop的大数据分析能力,通常应用在数仓之上,不具有实时性,而kafka的低延迟特性,则让实时数据处理分析直接应用到业务的核心应用成为了可能。这使得当业务在进行的时候,可以有能力对业务的各种情况进行反应,当业务的各种情况出现时,就可以构建直接支持操作的服务,对业务进行反馈或者反馈客户体验等等。 与kafka进行比较的最后一个领域是ETL或者数据抽取工具。毕竟,这些工具移动数据,而kafka也可以移动数据。这是有一定到理的,但是我认为,核心区别在于kafka反转了这个问题,kafka是一个面向数据实时处理的平台,而不是从一个系统抽取数据插入另外一个系统的工具。这意味着kafka不仅可以连接现成的应用程序和系统,还可以支持自定义应用程序来触发这些相同的数据流。我们认为围绕事件流的架构设计是非常重要的。在某些方面,这些流动的数据流是现代数据是公司最核心的内容,与你在财报上看到的现金流同等重要。 结合这三个领域的能力,在所有的用例中将所有的数据流聚集到一起,这就是为什么流平台如此引人入胜的原因。

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我们先看一下维基百科是怎么说的: Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,[这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外,Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统(用于数据输入/输出),并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。看完这个说法,是不是有点一脸蒙蔽, 再看看其他大神的理解:Kafka 是由 Linkedin 公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。 总的来说就是他就是发布订阅消息的引擎系统,在做集群的时候需要依靠zookeeper。

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