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目录

Kafka 架构

Kafka 工作原理

Kafka 数据流

Kafka 核心特性

总结

Kafka 架构

1. 生产者（Producer）

2. 消费者（Consumer）

3. 主题（Topic）

4. 分区（Partition）

5. 副本（Replica）

6. 代理（Broker）

7. ZooKeeper（旧版本）/KRaft（新版本）

Kafka 工作原理

1. 消息生产

2. 消息存储

3. 消息消费

4. 领导者选举

5. 集群协调

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Kafka 架构

Kafka 是一个分布式流处理平台，核心架构包括以下组件：

1. Producer（生产者）：

   • 负责将消息发布到 Kafka 的 Topic 中。

2. Consumer（消费者）：

   • 从 Topic 订阅并消费消息。

3. Broker（服务器）：

   • Kafka 集群中的每个节点都是一个 Broker，负责消息的存储和转发。

4. Topic（主题）：

   • 消息的逻辑分类，生产者将消息发送到特定 Topic，消费者从 Topic 订阅消息。

5. Partition（分区）：

   • 每个 Topic 可以分为多个 Partition，分区是 Kafka 并行处理的基本单位，每个分区是一个有序、不可变的消息序列。

6. Replica（副本）：

   • 每个 Partition 可以有多个副本，分布在不同的 Broker 上，确保数据的高可用性和容错性。

7. Leader 和 Follower：

   • 每个 Partition 有一个 Leader 副本和多个 Follower 副本，Leader 负责处理读写请求，Follower 从 Leader 同步数据。

8. Zookeeper：

   • 用于管理 Kafka 集群的元数据、Broker 状态、Leader 选举等。

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Kafka 工作原理

1. 消息发布：

   • Producer 将消息发送到指定的 Topic，消息根据分区策略（如轮询、哈希等）分配到某个 Partition。

2. 消息存储：

   • 消息以追加（Append）的方式写入 Partition 的日志文件（Log Segment），Kafka 不会修改或删除已写入的消息。

3. 消息复制：

   • Leader Partition 将消息复制到所有 Follower Partition，确保数据冗余和高可用性。

4. 消息消费：

   • Consumer 从 Partition 拉取消息，每个 Consumer 属于一个 Consumer Group，组内的 Consumer 共同消费一个 Topic 的消息，每个 Partition 只能被组内的一个 Consumer 消费。

5. Offset 管理：

   • Consumer 通过 Offset 记录消费进度，Kafka 将 Offset 存储在内部 Topic（__consumer_offsets）中，确保消费状态可恢复。

6. 日志清理：

   • Kafka 提供两种日志清理策略：

     • 日志删除（Log Retention）：根据时间或大小删除旧数据。

     • 日志压缩（Log Compaction）：保留每个 Key 的最新值，适用于 Key-Value 场景。

7. 高可用性：

   • 通过副本机制和 Leader 选举实现高可用性。如果 Leader 失效，Zookeeper 会从 ISR（In-Sync Repl