Kafka 作为一个高性能的分布式消息流平台,从诞生到现在已经有了长足的发展,经历了多个版本的迭代。下面是 Kafka 的 发展历史 、版本迭代 以及 新特性 的概述。
1. Kafka 的诞生与早期发展
- 2010年 :Kafka 由 LinkedIn 的工程师 Jay Kreps、Neha Narkhede 和 Jun Rao 开发,最初的目标是为 LinkedIn 提供一个高吞吐量、可扩展的消息队列,支持处理大量的日志数据。Kafka 最初设计的目的是提供一个 分布式日志系统,能够高效地处理大规模的数据流。
- 2011年 :Kafka 成为 LinkedIn 内部的数据流系统的核心,支持实时数据流的处理和消费。LinkedIn 开始使用 Kafka 作为其日志和事件数据的 消息传递层。
- 2011年10月:Kafka 项目正式开源,发布了第一个版本。通过开源,Kafka 得到了更广泛的关注和使用,并逐渐发展成流行的消息中间件系统。
2. Kafka 1.x 版本(2013-2017)
- 2013年10月 :Kafka 0.8.0 发布。这个版本是 Kafka 项目的重要里程碑,加入了 消费者组(Consumer Group)的支持,消费者可以协调工作,实现负载均衡和容错。
- Kafka 0.8.1 :引入了 Kafka 的多个副本机制,即每个分区数据都有多个副本,用于实现高可用性。
- Kafka 0.9.0 :此版本引入了 安全性增强 ,支持 SSL 加密 和 SASL 认证,标志着 Kafka 在企业级应用中的成熟。
- Kafka 0.10.0 :这一版本引入了 消息压缩 、Kafka Streams API 和 消费者的高效消费方式,标志着 Kafka 开始作为流处理平台出现。
- Kafka 0.10.2 :引入了 消息幂等性,确保生产者发送的消息不会因为网络问题等导致重复发送,提高了消息可靠性。
3. Kafka 2.x 版本(2018-2021)
Kafka 在 2.x 版本中加入了许多重要的新特性,使其成为大数据流处理和实时数据平台的核心组件。
- Kafka 2.0.0 (2018年7月发布):
- KIP-500 (Kafka Improvement Proposal 500)引入了 Kafka 的 无 Zookeeper 架构,但这项特性在后续版本逐步实施。
- 引入了 Kafka Streams API 的增强,进一步优化了流处理的功能。
- 支持了更高效的 生产者和消费者协议,提高了性能。
- Kafka 2.1.0 (2018年11月发布):
- 该版本引入了 更高效的 Kafka Streams API 和 新的事务性生产者 ,可以支持 Exactly Once 消息语义(精确一次语义),这使得 Kafka 能够保证 生产者 、消费者 和 Kafka Streams 在发生失败时不会导致数据丢失或重复处理。
- Kafka 2.2.0 (2019年4月发布):
- 引入了 Kafka Connect 的增强,提供更强大的 数据源 和 数据接收器 扩展能力。
- 增强了 Kafka Streams 的窗口化和性能。
- Kafka 2.3.0 (2019年6月发布):
- 引入了 Kafka Streams 的动态线程管理,可以根据流量的变化调整流处理的并发度。
- 支持 Kafka Connect 配置的增量更新,简化了连接器的管理。
- Kafka 2.4.0 (2019年11月发布):
- 引入了 Kafka Streams 处理状态管理 的改进和 Kafka Connect 的增量数据处理。
- 完善了 跨数据中心的复制 和 提升了性能。
- Kafka 2.5.0 (2020年4月发布):
- 引入了 无 Zookeeper 的元数据管理,即 Kafka 开始在没有 Zookeeper 的情况下存储集群元数据(这项特性在后续版本中进一步完善)。
- 优化了 Kafka 消费者的 分配算法 和 自动均衡。
- Kafka 2.6.0 (2020年8月发布):
- 引入了 Kafka Streams 的容错性增强 ,并增加了对 架构变更 和 数据恢复 的支持。
- 完成了 Kafka 不依赖 Zookeeper 的过渡,逐步实现了 KRaft 模式(Kafka Raft),即在 Kafka 自身管理元数据的模式下运行。
4. Kafka 2.8.0 及之后版本(2021-至今)
- Kafka 2.8.0 (2021年4月发布):
- Kafka 正式进入 KRaft 模式 ,逐步摆脱 Zookeeper,实现 Kafka 自管理的元数据存储。
- 进一步提高了 事务性支持 ,对 Exactly Once 语义做了更多优化。
- 加强了 跨数据中心复制 和 消息压缩的性能。
- Kafka 2.8.1 (2021年6月发布):
- 解决了 Kafka 集群中的一些 性能问题 和 bug 修复。
- 完善了 无 Zookeeper 模式 下的稳定性和性能。
- Kafka 3.0.0 (2021年9月发布):
- 完全去除 Zookeeper,标志着 Kafka 完全过渡到 KRaft 模式,Kafka 集群的元数据管理不再依赖 Zookeeper。
- 引入了更高效的 日志压缩机制,减少了存储开销。
- 加强了 数据存储 的优化,提升了 消息存储的写入和读取性能。
5. Kafka 的新特性和演变
- 无 Zookeeper 模式(KRaft) :
- 早期 Kafka 依赖 Zookeeper 来管理集群的元数据,但随着时间的推移,Kafka 逐步去除了 Zookeeper,采用了 KRaft 模式(Kafka Raft)。这一模式下,Kafka 自身管理集群的元数据,提高了集群的稳定性和简化了操作。
- Exactly Once 语义 :
- Kafka 逐步增强了对 Exactly Once 语义的支持,确保消息在生产、消费和流处理过程中不会丢失,也不会重复处理。特别是 2.x 版本引入的 事务性支持,大大增强了 Kafka 作为分布式消息系统的可靠性。
- Kafka Streams 和 ksqlDB :
- Kafka Streams API 提供了一个用于实时流处理的强大框架,能够基于 Kafka 中的数据流执行复杂的实时数据分析。
- ksqlDB 是一个流式 SQL 引擎,提供了更简便的流处理方式,用户可以使用 SQL 来编写 Kafka 数据流处理的查询。
- Kafka Connect :
- Kafka Connect 提供了一个用于连接各种数据源和数据目标的框架,简化了将外部系统与 Kafka 集成的复杂度。它支持高效的增量数据同步,并能与许多外部数据存储(如数据库、HDFS、Elasticsearch)无缝集成。
总结
Kafka 的发展历程见证了它从一个专注于大规模日志传输的消息系统,逐步演变为一个广泛用于 大数据流处理 、实时数据流分析 和 分布式事件驱动系统 的核心组件。其版本迭代中,越来越多的功能和优化被加入,例如:
- 高吞吐量、低延迟;
- 事务性支持和 Exactly Once 语义;
- Kafka Streams 和 ksqlDB 流处理能力;
- 去 Zookeeper 模式的 KRaft 引擎 等。
随着大数据、实时分析和分布式系统的不断发展,Kafka 将继续发挥在数据流处理领域中的关键作用。