- Kafka delivery guarantee(message传送保证):(1)At most once消息可能会丢,绝对不会重复传输;(2)At least once 消息绝对不会丢,但是可能会重复传输;(3)Exactly once每条信息肯定会被传输一次且仅传输一次,这是用户想要的。
-push-and-pull: Kafka中的Producer和consumer采用的是push-and-pull模式,即Producer只管向broker push消息,consumer只管从broker pull消息,两者对消息的生产和消费是异步的。
-负载均衡方面: Kafka提供了一个 metadata API来管理broker之间的负载(对Kafka0.8.x而言,对于0.7.x主要靠zookeeper来实现负载均衡)。
-分区机制partition:Kafka的broker端支持消息分区partition,Producer可以决定把消息发到哪个partition,在一个partition中message的顺序就是Producer发送消息的顺序,一个topic中可以有多个partition,具体partition的数量是可配置的。partition的概念使得kafka作为MQ可以横向扩展,吞吐量巨大。partition可以设置replica副本,replica副本存在不同的kafka broker节点上,第一个partition是leader,其他的是follower,message先写到partition leader上,再由partition leader push到parition follower上。所以说kafka可以水平扩展,也就是扩展partition。
-实时数据与离线数据:kafka既支持离线数据也支持实时数据,因为kafka的message持久化到文件,并可以设置有效期,因此可以把kafka作为一个高效的存储来使用,可以作为离线数据供后面的分析。当然作为分布式实时消息系统,大多数情况下还是用于实时的数据处理的,但是当cosumer消费能力下降的时候可以通过message的持久化在淤积数据在kafka。
-缓冲:由于producer那面可能业务很简单,而后端consumer业务会很复杂并有的操作,因此肯定是producer会比consumer处理速度快,如果没有kafka,producer直接调用consumer,那么就会造成整个系统的处理速度慢,加一层kafka作为MQ,可以起到缓冲的作用。
Kafka中发布订阅的对象是topic。我们可以为每类数据创建一个topic,把向topic发布消息的客户端称作producer,从topic订阅消息的客户端称作consumer。Producers和consumers可以同时从多个topic读写数据。一个kafka集群由一个或多个broker服务器组成,它负责持久化和备份具体的kafka消息。
Broker:Kafka节点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群。
Topic:一类消息,消息存放的目录即主题,例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列
Segment:partition物理上由多个segment组成,每个Segment存着message信息
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原因是产品质量明显下降