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一、Kafka 概念
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，核心特点是高吞吐量、可持久化、可扩展。它既可以作为 消息队列，也可以作为 流数据平台。
Kafka 的核心目标：
- 消息传递：服务间异步通信。
- 日志存储：保留历史消息，支持回溯。
- 流处理：处理实时数据流（结合 Kafka Streams / Flink / Spark Streaming）。
二、Kafka 核心概念
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| Producer | 消息生产者，发送消息到 Kafka |
| Consumer | 消费者，从 Kafka 订阅和消费消息 |
| Topic | 消息主题，逻辑上的分类 |
| Partition | Topic 的分区，保证消息顺序性和并行性 |
| Broker | Kafka 服务节点，多个 Broker 组成集群 |
| Zookeeper / KRaft | Kafka 元数据管理（Zookeeper 老模式 / KRaft 新模式） |
| Consumer Group | 消费者组，实现消息负载均衡与容错 |
三、Kafka 特性
-
高吞吐：百万级消息/秒，支持水平扩展。
-
消息持久化：消息写入磁盘，可设置保留时间。
-
顺序保证：Partition 内消息顺序有保障。
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容错能力：Replica 机制，Leader-Follower 模式。
-
多种消费模式：
- 点对点：单消费者消费消息
- 发布/订阅：多个消费者订阅同一 Topic
四、Kafka 在微服务中的应用场景
-
异步解耦：服务间无需直接调用，降低耦合。
- 例：订单服务生成订单 → 发送消息到 Kafka → 库存服务消费消息扣减库存。
-
流处理：
- 实时统计、数据清洗、实时推荐。
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事件溯源：
- 事件驱动架构（EDA），每个事件都可回溯。
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日志系统：
- 将系统日志或业务日志发送到 Kafka，再通过 ELK 分析。
五、Kafka 集群架构（简化示意）
+-----------+ +-----------+ +-----------+
| Producer | ----> | Broker 0 | ----> | Consumer |
+-----------+ +-----------+ +-----------+/ \+-----------+ +-----------+| Broker 1 | | Broker 2 |+-----------+ +-----------+Replication Factor = 3
说明：
- Topic 分为多个 Partition。
- 每个 Partition 有一个 Leader 和 N 个 Follower。
- Producer 发送消息到 Partition Leader。
- Consumer 从 Partition Leader 或 Follower 拉取消息。
- Replica 保证高可用。
六、Java 使用 Kafka 示例
1. Maven 依赖
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.5.1</version>
</dependency>
2. 生产者示例
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test-topic", "key1", "Hello Kafka");
producer.send(record);
producer.close();
3. 消费者示例
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "group1");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic"));while(true){ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("offset=%d, key=%s, value=%s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}
}
七、Kafka 与云原生结合
-
容器化：Kafka 可在 Docker / Kubernetes 中部署。
-
K8s Operator：使用 Strimzi/Kafka Operator 简化 Kafka 集群管理。
-
微服务解耦：
- Spring Boot + Spring Cloud Stream 集成 Kafka。
- 使用 Kafka 作为微服务事件总线。
-
弹性扩容：
- Partition 数量可调整，Consumer Group 动态伸缩。
-
可观测性：
- Prometheus + Grafana 监控 Broker、Topic、Consumer lag。
- Kafka Exporter 提供指标。
八、微服务架构中 Kafka 的优势
- 消息异步传递，减少服务阻塞。
- 高可用、水平扩展，适合大规模系统。
- 支持事件驱动架构，系统更灵活。
- 可持久化消息，实现日志和事件溯源。
- 与云原生环境高度兼容，支持容器化和自动伸缩。