Kafka架构及存储机制-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka架构及存储机制。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。

1.Kafka总体架构

kafka的基本架构如图所示，从该架构可以了解Kafka的主要概念，包括Broker、Producer、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica（Leader、Follower）。这些概念是学习Kafka的必备知识。
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我们简单介绍一下每一个概念的具体含义：

Producer（生产者）：生产消息的一方，向Kafka实例推送消息的客户端。

Consumer（消费者）：消费消息的一方，从Kafka实例拉取消息的客户端。

Consumer Group（消费者组）：Kafka消费信息是按消费者组来的，一个消费者组内包含多个消费者，这些消费者共享一个组id

Broker（代理）：一个独立的Kafka实例。多个Kafka实例（broker）组成一个Kafka集群。

Topic（主题）：同类消息的集合是逻辑概念。生产者按主题生产消息，消费者按主题消费消息。

Partition（分区）：Partition是物理概念，将同一Topic分布到多个Broker。例如上图Topic A被分成三个分区（Part0、Part1、Part2），分布在三个Broker。Kafka多分区可以提升消息消费速度（多消费者消费同一主题消息）。

Replica（副本）：Leader和Follower的集合，一个Topic的每个分区都有若干副本（一个Leader，多个Follower）。多副本可以实现数据备份，提高Kafka的可用性。

Leader（主副本）：每个分区多个副本的主副本，生产者和消费者操作的对象。

Follower（从副本）：每个分区多个副本的从副本，实时从主副本同步数据，当Leader发生故障某个Follower成为新的Leader对外提供服务。

1.2.Kafka存储机制

Kafka的数据最终都会存储到磁盘中，最直观的感受就是一个个文件。这些文件是怎么存储和管理的呢。
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为了提升并发，Kafka会将同一话题（Topic）的消息分布在不同的分区（Partition）上。

其中每个分区会对应一个log文件，在log文件过大时，会存在数据定位效率低下的问题。为了解决这个问题Kafka采用了分片和索引机制，将每个分区（partition）分为多个segment，每个segement分为.index文件、.log文件和.timeindex文件。
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其中segement是逻辑存在的，具有相同文件名前缀的XXX.index、XXX.log、XXX.timeindex为同一个segment。其中文件前缀为同一个segment中所有消息的最小offset。例如00000000.index对应segment中最小的offset是0，00004096.index对应segment中最小的offset是4096。