作者:朱洁 2017-07-02 13:43:42
云计算
Kafka 本文主要介绍高速数据总线kafka,下面,我们就从Kafka的作用、产生背景以及架构等方面来详细讲解。
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1. Kafka的作用
在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转。有没有一个系统可以同时搞定在线应用(消息)和离线应用(数据文件,日志)?这就需要kafka。Kafka可以起到两个作用:
2. Kafka产生背景
Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据。活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容,搜索了什么内容等。 这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理。
传统的日志分析系统提供了一种离线处理日志信息的可扩展方案,但若要进行实时处理,通常会有较大延迟。而现有的消(队列)系统能够很好的处理实时或者近似实时的应用,但未处理的数据通常不会写到磁盘上,这对于Hadoop之类(一小时或者一天只处理一部分数据)的离线应用而言,可能存在问题。Kafka正是为了解决以上问题而设计的,它能够很好地离线和在线应用。
3. Kafka架构
架构很简单,Producer,consumer实现Kafka注册的接口,数据从producer发送到broker,broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。
4. 设计要点
(1) 直接使用linux 文件系统的cache,来高效缓存数据。
(2) 采用linux Zero-Copy提高发送性能。传统的数据发送需要发送4次上下文切换,采用sendfile系统调用之后,数据直接在内核态交换,系统上下文切换减少为2次。根据测试结果,可以提高60%的数据发送性能。Zero-Copy详细的技术细节可以参考:https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/
(3) 数据在磁盘上存取代价为O(1)。
(4) 显式分布式,即所有的producer、broker和consumer都会有多个,均为分布式的。Producer和broker之间没有负载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。所有broker和consumer都会在zookeeper中进行注册,且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化,所有其他的broker和consumer都会得到通知。
5. 类似的系统
RocketMQ:国内淘宝团队参考开源的实现的消息队列,解决了kafka的一些问题,如优先级问题。
6. 参考资料:
【本文为51CTO专栏作者“大数据和云计算”的原创稿件,转载请通过微信公众号获取联系和授权】
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当前名称:高速数据总线kafka介绍
网页链接:http://www.gawzjz.com/qtweb2/news37/25087.html
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