架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景

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架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景

• 系列文章目录
• 一、Kafka的模型与优势
• • 1. Kafka 模型
  • 2. Kafka 优势
• 二、Kafka与竞争对手的区别
• • 1. 与RabbitMQ相比
  • 2. 与ActiveMQ相比
  • 3. 与RocketMQ相比
  • 4. 与Pulsar对比
• 三、 Kafka的典型应用场景
• • 1. 常用场景
  • 2. 案例分析
• 总结

在现代大数据架构中，消息队列是不可或缺的一部分。前面我们介绍了Kafka是一种高吞吐量，低延迟的分布式消息队列系统，因其可靠性、可扩展性和灵活性而备受欢迎。本篇博客将比较Kafka与主流竞品之间的差异，并列出Kafka的典型应用场景以及与竞争对手相比的优势

作者简介：战斧，从事金融IT行业，有着多年一线开发、架构经验；爱好广泛，乐于分享，致力于创作更多高质量内容
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一、Kafka的模型与优势

1. Kafka 模型

在Kafka中，有几个主要的概念需要了解，包括broke、topic、partition等

• Broker
  Broker是Kafka集群中的一个节点，可以理解为是一个Kafka实例，一个Kafka集群由多个Broker组成。Broker负责存储数据，处理客户端的请求，以及协调分布式环境下的各种工作。

• Topic
  Topic是Kafka中消息的基本单位，相当于消息的分类。每个Topic包含了若干个消息，这些消息被存储在Broker中的一个或多个Partition中。一个Topic可以有多个Partition，同时每个Partition只能属于一个Topic。Topic名称是一个字符串，通常表示Topic所代表的业务或功能，例如”order”、”log”等等。

• Partition
  Partition是Kafka中的一个概念，表示一个物理上的存储单元。一个Topic可以被分割成多个Partition，每个Partition可以存储一定数量的消息。Partition中的消息是有序的，每个消息都有一个唯一的编号，称为Offset。Offset是Partition中消息的唯一标识符，客户端可以根据Offset从Partition中读取消息。

当然，Partition 其实也分种类，有着主备关系。如上图，Partition1 在 Broker1中是主分区（Leader）用实线表示。在其他分区中也有Partition1 ，但都是备份（follower），用虚线表示。

2. Kafka 优势

不难看出，Kafka的设计很像分布式文件系统，因为天然就是要多个Broker节点，所以具有很大的吞吐能力。再加上可选数量的备份，配合以高效的数据存储，使得其有很强的性能，我们可以总结一下Kafka的几项优势

1. 高吞吐率
   Kafka的高吞吐率是其最为突出的优势。在Kafka的设计中，每个分区都有多个副本，如果需要，每个副本都可以独立地对外提供服务。这种设计使得Kafka能够轻松地扩展到数千个节点，从而实现高吞吐率的数据传输。此外，Kafka支持批量消息传送，可以将小消息合并为一个大的批处理消息，从而减少网络传输的开销。

2. 可靠性高
   Kafka的分布式设计和多副本机制可以保证数据的高可靠性。每个分区都有多个副本，一旦某个副本出现故障，其他副本会自动接管服务。此外，Kafka支持消息的持久化存储，即使出现消息传输中断或节点崩溃，也可以在节点恢复后重新传输数据。

3. 灵活性高
   Kafka的灵活性也是其优势之一。Kafka不仅能够作为消息中间件，还可以作为日志收集和数据处理的平台。此外，Kafka的存储模型很灵活，支持多种不同的数据类型和格式，可以自定义消息格式和处理逻辑。

当然，除了性能优异，Kafka 的生态系统也很丰富，有多种不同的消费者和生产者客户端，支持多种编程语言，例如Java、Python和Go等。此外，Kafka还提供了Kafka Connect和Kafka Streams API，可以将Kafka与不同的外部系统集成，并且支持实时数据处理和流式计算。

二、Kafka与竞争对手的区别

1. 与RabbitMQ相比

在之前的文章《消息队列选型——为什么选择RabbitMQ》 中，其实我们已经对Kafka RabbitMQ进行了一些对比，这里我把当时的对比表格再放出来：

RabbitMQ是一个流行的AMQP消息代理，可提供很好的消息传递性能，还可以在高可靠性和事务性方面提供更好的支持。然而，相对于Kafka，RabbitMQ在可扩展性和处理大量数据时的性能方面不够强大。但是，对于许多大数据应用程序来说，Kafka的可扩展性和性能优势使其成为更好的选择。

2. 与ActiveMQ相比

ActiveMQ是Apache旗下的分布式消息代理，可提供良好的Java集成和可靠性。

但是，相对于Kafka，ActiveMQ 在处理大量数据时的性能不足，并且在滞后和可扩展性方面也存在问题，这意味着，Kafka 在高性能、大规模数据处理时，具备很强的优势。

3. 与RocketMQ相比

Kafka和RocketMQ都是流行的分布式消息队列系统，它们都可以用于数据传输和处理，他们的一些特征对比如下

总的来说，RocketMQ在性能方面与Kafka相当。至于社区的话，两者现在都是Apache软件基金会的顶级项目，Kafka最初是由LinkedIn公司开发的，而RocketMQ最初是由阿里巴巴公司开发的，但是贡献给了Apache软件基金会稍微晚一些，所以相对活跃度低一些，但其在国内应用很广泛。

4. 与Pulsar对比

Apache Pulsar和Apache Kafka都是可扩展、可靠的流式数据平台。它们都具有高可用性、高并发性和高吞吐量，并支持分布式订阅和发布，他们的一些对比如下：

总的来说，Apache pulsar和Kafka都是高性能分布式消息传递系统，用于实时数据传输。它们都具有不同的功能和性能特点。Apache pulsar具有更多的功能，例如异地复制、多租户设计等，但Kafka具有更高的性能和更成熟的社区支持。

三、 Kafka的典型应用场景

1. 常用场景

1. 消息队列
   Kafka可以作为传统消息队列的替代方案。它可以快速传输大量消息，保持消息的可靠性和顺序性，并允许多个消费者读取消息，尽管在MQ功能性上的特点稍逊一筹，相比其他MQ插件，Kafka拥有更好的可扩展性和吞吐量。
   

2. 日志收集
   Kafka可以作为日志收集的理想平台。由于其可靠性和可扩展性，Kafka可以在数百个服务器上实时收集日志，这些日志可以进行后续处理和分析。Kafka的高效处理能力使其成为收集实时日志的最佳选择。我们在《日志搞不定？手把手教你如何使用Log4j2
   》 里也提到可以配置Appenders将日志传输至Kafka服务器。 相比其他MQ插件，Kafka预设了这种场景，使用更容易，并且能够处理更高的数据量和更快的数据传输速率。
   

3. 流处理
   Kafka的流处理功能使其成为构建实时处理系统的首选平台。它可以让开发人员通过处理无限流来自动触发和响应事件，并可以在流中使用各种数据处理步骤。与其他MQ插件相比，Kafka使用分布式流处理，可以处理大量的数据并提供更高的可靠性。

4. 事件驱动
   Kafka可以作为事件驱动架构的后端，帮助处理大量的事件数据，包括用户行为数据、交易数据、日志数据等。相比其他MQ插件，Kafka拥有更好的扩展性和容错性。

2. 案例分析

场景： 一个大型电商网站需要实时监控用户的购买行为，以便及时调整商品推荐策略和优惠活动，提高用户购买率。这个网站有数千万的用户和数百万个商品，每秒钟会产生成千上万的购买行为事件，如何高效地收集、处理和分析这些数据，是一个非常具有挑战性的问题。

解决方案： 使用Kafka来搭建一个实时数据处理系统，主要包含以下组件：

1.数据收集：在电商网站的应用程序中，使用Kafka的Producer API将用户的购买行为数据发送到Kafka的Topic中。

2.数据处理：在Kafka的消费者端，运行一个或多个消费者进程来处理数据。消费者进程可以使用Kafka Connect将数据写入到NoSQL数据库、Hadoop集群等数据存储系统中。在处理数据时，消费者需要注意以下几个关键点：

• 保证数据的可靠性：使用Kafka的消息确认机制来保证数据不会丢失或重复处理。
• 支持分布式处理：使用Kafka的分区机制来实现高效的水平扩展，并避免单点故障的影响。
• 时间戳管理：在处理数据时，需要记录数据到Kafka中的时间戳来确保正确性。

3.数据分析：使用实时流处理工具，如Apache Storm、JStorm或Apache Flink，对数据进行实时分析和处理，并输出结果到实时报表和仪表盘中。在使用这些工具时，需要注意以下几个关键点：

• 窗口机制：使用窗口机制来控制处理数据的时间段，以便对数据进行聚合、分析和统计。
• 数据源管理：与Kafka相同，实时流处理工具也需要支持分布式处理，并且可以通过Kafka Connect来实现数据源的管理。
• 处理结果数据的可视化：使用可视化工具，如Grafana、Kibana等，将处理结果可视化，并输出到实时报表和仪表盘中，便于业务人员和技术人员了解实时数据变化。

总结

经过上述的讲解，我们不难知道Kafka的应用场景非常广泛，你可以只把他当MQ组件，也可以使用它进行日志传输或流处理。它的特点也非常鲜明，就是强大的吞吐量、扩展性和可靠性。当然它与传统MQ组件对比，它在复杂场景下的使用会比较麻烦。但其在大数据领域应用广泛，比如经常作为 Hadoop 的数据源，将数据传输到 Hadoop 中进行存储和处理。

当然，在实际选型中我们往往要考虑更多问题，除了明确需求和场景，还要考虑已用的技术栈情况、开发语言支持、版本更新情况。并没有哪一种框架是万金油。而对于一些要求比较单薄的场景，可能许多的框架都可以满足要求，那么易用和易维护就会成为选型的关键