kafka概述

Kafka是一个分布式系统，由通过高性能TCP网络协议进行通信的服务器和客户端组成,是一个基于发布/订阅模式的消息队列(MQ)。它可以部署在内部以及云环境中的裸机硬件，虚拟机和容器上。

服务器：Kafka作为一台或多台服务器的集群运行，可以跨越多个数据中心或云区域。其中一些服务器构成了存储层，称为代理。其他服务器运行 Kafka Connect来连续导入和导出数据作为事件流，以将Kafka与现有系统集成在一起，例如关系数据库以及其他Kafka群集。为了实现关键任务用例，Kafka群集具有高度可扩展性和容错能力：如果其任何服务器发生故障，其他服务器将接管其工作，以确保连续运行而不会丢失任何数据。

客户端：它们使您可以编写分布式应用程序和微服务，即使在网络问题或机器故障的情况下，它们也可以并行，大规模且以容错的方式读取，写入和处理事件流。Kafka附带了一些这样的客户端，由Kafka社区提供的数十个客户端进行了扩展 ：客户端可用于Java和Scala，包括更高级别的 Kafka Streams库，Go，Python，C / C ++和许多其他编程语言以及REST API。

MQ(Message Queue)

MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。

一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构

异步处理

同步是阻塞模式，异步是非阻塞模式。

同步就是指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，知道收到返回信息才继续执行下去；

异步是指进程不需要一直等下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态。当有消息返回式系统会通知进程进行处理，这样可以提高执行的效率。

异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间

具体场景：用户为了使用某个应用，进行注册，系统需要发送注册邮件并验证短信。对这两个操作的处理方式有两种：串行及并行。

（1）串行方式：新注册信息生成后，先发送注册邮件，再发送验证短信；

在这种方式下，需要最终发送验证短信后再返回给客户端。

（2）并行处理：新注册信息写入后，由发短信和发邮件并行处理；

在这种方式下，发短信和发邮件 需处理完成后再返回给客户端。

假设以上三个子系统处理的时间均为50ms，且不考虑网络延迟，则总的处理时间：

串行：50+50+50=150ms 并行：50+50 = 100ms

若使用消息队列：

并在写入消息队列后立即返回成功给客户端，则总的响应时间依赖于写入消息队列的时间，而写入消息队列的时间本身是可以很快的，基本可以忽略不计，因此总的处理时间相比串行提高了2倍，相比并行提高了一倍；

假设以上注册信息写入子系统处理的时间为50ms，且不考虑网络延迟，忽略消息队列,则总的处理时间：

50ms

应用耦合

应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败

具体场景：用户使用QQ相册上传一张图片，人脸识别系统会对该图片进行人脸识别，一般的做法是，服务器接收到图片后，图片上传系统立即调用人脸识别系统，调用完成后再返回成功，如下图所示：

该方法有如下缺点：

• 人脸识别系统被调失败，导致图片上传失败；
• 延迟高，需要人脸识别系统处理完成后，再返回给客户端，即使用户并不需要立即知道结果；
• 图片上传系统与人脸识别系统之间互相调用，需要做耦合；

若使用消息队列：

客户端上传图片后，图片上传系统将图片相关信息写入消息队列，直接返回成功；而人脸识别系统则定时从消息队列中取数据，完成对新增图片的识别。

此时图片上传系统并不需要关心人脸识别系统是否对这些图片信息的处理、以及何时对这些图片信息进行处理。事实上，由于用户并不需要立即知道人脸识别结果，人脸识别系统可以选择不同的调度策略，按照闲时、忙时、正常时间，对队列中的图片信息进行处理。

限流削峰

限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；

具体场景：购物网站开展秒杀活动，一般由于瞬时访问量过大，服务器接收过大，会导致流量暴增，相关系统无法处理请求甚至崩溃。而加入消息队列后，系统可以从消息队列中取数据，相当于消息队列做了一次缓冲。

该方法有如下优点：

• 请求先入消息队列，而不是由业务处理系统直接处理，做了一次缓冲,极大地减少了业务处理系统的压力；
• 队列长度可以做限制，事实上，秒杀时，后入队列的用户无法秒杀到商品，这些请求可以直接被抛弃，返回活动已结束或商品已售完信息；

消息驱动的系统

具体场景：用户新上传了一批照片， 人脸识别系统需要对这个用户的所有照片进行聚类，聚类完成后由对账系统重新生成用户的人脸索引(加快查询)。这三个子系统间由消息队列连接起来，前一个阶段的处理结果放入队列中，后一个阶段从队列中获取消息继续处理。

该方法有如下优点：

• 避免了直接调用下一个系统导致当前系统失败；
• 每个子系统对于消息的处理方式可以更为灵活，可以选择收到消息时就处理，可以选择定时处理，也可以划分时间段按不同处理速度处理；

消息队列的两种模式

消息队列包括两种模式，点对点模式（point to point， queue）和发布/订阅模式（publish/subscribe，topic)

点对点模式下包括三个角色：

• 消息队列
• 发送者 (生产者)
• 接收者（消费者)

消息发送者生产消息发送到queue中，然后消息接收者从queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。

点对点模式特点：

• 每个消息只有一个接收者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)；
• 发送者和接收者间没有依赖性，发送者发送消息之后，不管有没有接收者在运行，都不会影响到发送者下次发送消息；
• 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功，以便消息队列删除当前接收的消息；

3.2 发布/订阅模式

发布/订阅模式下包括三个角色：

• 角色主题（Topic）
• 发布者(Publisher)
• 订阅者(Subscriber)

发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者,消费之后不会被清除,但是消息队列中保存数据有具体时间限制,不是一个文件系统!!。

发布/订阅模式特点：

• 每个消息可以有多个订阅者；
• 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。
• 为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行；
• producer采用push推送给kafka，consumer采用pull从消息队列中获取消息