Kafka相关知识

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka相关知识。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、基本概念及流程

  • Broker:kafka集群中的实例
  • Topic:队列的主题,逻辑概念;
  • Partition:Topic分区,物理概念,同意parttion内消息有序;
  • Producer & Consumer:生产消息的客户端 & 消费消息的客户端,kafka认为是服务器。

将每个Topic划分为多个分区Partition,每个分区时一组有序的消息日志,分区内每条消息都会关联一个连续的数字ID即offset,生产的一条消息只会送到一个分区上。topic是逻辑概念Partition是物理概念对用户透明,生产者只需要关心消息投递到哪个topic上消费者只需要关心在哪个topic行订阅数据。为了提高每个分区的可用性,分区也存在多个副本。图中相同颜色的分区互为副本。

分区partition是对topic消息进行分片存储,好处是:

  • 负载均衡,同一个topic的分区分布在不同机器节点上,可以分担生产和消费的压力;
  • 提升吞吐,分区分布在不同机器节点提升topic整体的吞吐量。

Kafka相关知识

kafka存在两种模式:pull和pull模式

1、分区内存储的数据格式是怎样的?

分区内的数据使用消息日志的方式保存,在磁盘上只能追加日志文件,追加写入避免了随机IO操作,顺序IO没有额外寻址时间更能提升效率。追加写入导致日志文件是很大的,所以每个分区内的日志文件分割成多个日志段segment,每个segment大小相等,消息会追加到最新的segment上,Segment由index file、log file、timeindex file等组成,后缀为".index"和".log",分别表示为Segment索引文件、数据文件。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-436523.html

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