Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了類似于JMS的特性，但是在設計實現上完全不同，此外它并不是JMS規范的實現。今天就讓我們一起來看看關于Kafka 的精華問答吧。

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Q：Kafka的使用場景

A：?1、Messaging? ?

? ? 對于一些常規的消息系統,kafka是個不錯的選擇;partitons/replication和容錯,可以使kafka具有良好的擴展性和性能優勢.不過到目前為止,我們應該很清楚認識到,kafka并沒有提供JMS中的"事務性""消息傳輸擔保(消息確認機制)""消息分組"等企業級特性;kafka只能使用作為"常規"的消息系統,在一定程度上,尚未確保消息的發送與接收絕對可靠(比如,消息重發,消息發送丟失等)

? ? 2、Websit activity tracking

? ? kafka可以作為"網站活性跟蹤"的最佳工具;可以將網頁/用戶操作等信息發送到kafka中.并實時監控,或者離線統計分析等

? ? 3、Log Aggregation

? ? kafka的特性決定它非常適合作為"日志收集中心";application可以將操作日志"批量""異步"的發送到kafka集群中,而不是保存在本地或者DB中;kafka可以批量提交消息/壓縮消息等,這對producer端而言,幾乎感覺不到性能的開支.此時consumer端可以使hadoop等其他系統化的存儲和分析系統.

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Q：Kafka有哪些特性？

A：- 高吞吐量、低延遲：kafka每秒可以處理幾十萬條消息，它的延遲最低只有幾毫秒，每個topic可以分多個partition, consumer group 對partition進行consume操作。

- 可擴展性：kafka集群支持熱擴展

- 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盤，并且支持數據備份防止數據丟失

- 容錯性：允許集群中節點失敗（若副本數量為n,則允許n-1個節點失敗）

- 高并發：支持數千個客戶端同時讀寫

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Q：Kafka存在哪些組件？

A：一個MQ需要哪些部分？生產、消費、消息類別、存儲等等。

? 對于kafka而言，kafka服務就像是一個大的水池。不斷的生產、存儲、消費著各種類別的消息。那么kafka由何組成呢？

> Kafka服務：

? > Topic：主題，Kafka處理的消息的不同分類。

? > Broker：消息代理，Kafka集群中的一個kafka服務節點稱為一個broker，主要存儲消息數據。存在硬盤中。每個topic都是有分區的。

? > Partition：Topic物理上的分組，一個topic在broker中被分為1個或者多個partition，分區在創建topic的時候指定。

? > Message：消息，是通信的基本單位，每個消息都屬于一個partition

> Kafka服務相關

? > Producer：消息和數據的生產者，向Kafka的一個topic發布消息。

? > Consumer：消息和數據的消費者，定于topic并處理其發布的消息。

? > Zookeeper：協調kafka的正常運行。

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Q：Kafka的主要功能有哪些？

?

A：根據官網的介紹，ApacheKafka?是一個分布式流媒體平臺，它主要有3種功能：

　　1：It lets you publish and subscribe to streams of records.發布和訂閱消息流，這個功能類似于消息隊列，這也是kafka歸類為消息隊列框架的原因

　　2：It lets you store streams of records in a fault-tolerant way.以容錯的方式記錄消息流，kafka以文件的方式來存儲消息流

　　3：It lets you process streams of records as they occur.可以再消息發布的時候進行處理

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Q：Kafka存儲策略

A：1）kafka以topic來進行消息管理，每個topic包含多個partition，每個partition對應一個邏輯log，有多個segment組成。

2）每個segment中存儲多條消息（見下圖），消息id由其邏輯位置決定，即從消息id可直接定位到消息的存儲位置，避免id到位置的額外映射。

3）每個part在內存中對應一個index，記錄每個segment中的第一條消息偏移。

4）發布者發到某個topic的消息會被均勻的分布到多個partition上（或根據用戶指定的路由規則進行分布），broker收到發布消息往對應partition的最后一個segment上添加該消息，當某個segment上的消息條數達到配置值或消息發布時間超過閾值時，segment上的消息會被flush到磁盤，只有flush到磁盤上的消息訂閱者才能訂閱到，segment達到一定的大小后將不會再往該segment寫數據，broker會創建新的segment。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Kafka精华问答 | Kafka有哪些使用场景？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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