什么是 kafka

Kafka 是一个由 Apache 软件基金会开发的开源流处理平台,具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点。

Kafka 的基本原理

● 生产者-消费者模型: 生产者将消息发布到主题,消费者订阅主题并消费消息。生产者通过 push 操作将数据发送到 broker,消费者通过 pull 操作从 broker 获取数据。

● 分布式协调: Kafka 使用 Zookeeper 作为分布式协调框架,管理生产者和消费者的订阅关系,确保系统的可用性和负载均衡。

Kafka 的特点

  1. 高吞吐量: Kafka 每秒可以处理几十万条消息,延迟最低只有几毫秒。

  2. 持久性和可靠性: 消息被持久化到本地磁盘,并支持数据备份,防止数据丢失。

  3. 可扩展性: Kafka 集群支持热扩展,能够通过增加节点来提高处理能力。

  4. 容错性: 允许集群中节点失败,若副本数量为 n,则允许 n-1 个节点失败。

  5. 高并发支持: 支持数千个客户端同时读写。

Kafka 的架构

● Broker: 负责消息的存储和转发,支持水平扩展。

● Zookeeper: 用于协调和管理 Kafka 集群中的元数据。

● Producer: 负责将消息发送到 Kafka 集群。

● Consumer: 负责从 Kafka 集群中消费消息。

应用场景

● 日志聚合: Kafka 常用于收集和处理大量日志数据,支持实时分析和离线分析。

● 事件驱动架构: 作为事件源,Kafka 可以用于构建事件驱动的应用程序,支持复杂的业务逻辑处理。

相关推荐
兰亭妙微26 分钟前
ui设计公司审美积累 | 金融人工智能与用户体验 用户界面仪表盘设计
人工智能·金融·ux
AKAMAI1 小时前
安全风暴的绝地反击 :从告警地狱到智能防护
运维·人工智能·云计算
岁月宁静1 小时前
深度定制:在 Vue 3.5 应用中集成流式 AI 写作助手的实践
前端·vue.js·人工智能
galaxylove1 小时前
Gartner发布数据安全态势管理市场指南:将功能扩展到AI的特定数据安全保护是DSPM发展方向
大数据·人工智能
格林威1 小时前
偏振相机在半导体制造的领域的应用
人工智能·深度学习·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造
晓枫-迷麟3 小时前
【文献阅读】当代MOF与机器学习
人工智能·机器学习
来酱何人3 小时前
实时NLP数据处理:流数据的清洗、特征提取与模型推理适配
人工智能·深度学习·分类·nlp·bert
sensen_kiss3 小时前
INT301 Bio-computation 生物计算(神经网络)Pt.3 梯度下降与Sigmoid激活函数
人工智能·神经网络·机器学习
Shilong Wang3 小时前
MLE, MAP, Full Bayes
人工智能·算法·机器学习
数据库知识分享者小北3 小时前
云栖重磅|瑶池数据库:从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座演进
数据库·人工智能·云原生