kafka的一些认识

原创文章转载请注明出处：@协思, http://amwicfai.cnblogs.com 近来无事研究了一下kafka，并且用golang连接kafka做了producer和consumer的简单测试，对kafka有了一些基本的认识。 kafka不同于activemq和

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近来无事研究了一下kafka，并且用golang连接kafka做了producer和consumer的简单测试，对kafka有了一些基本的认识。

 kafka不同于activemq和rabbitmq等这种符合AMQP协议的标准消息队列产品，它有一些list或者array的特征，可以指定从offset读取。阿里巴巴的rocketmq在原型产品中借鉴了kafka的设计思想，现已在阿里大规模使用，详情参考：https://github.com/alibaba/RocketMQ kafka提倡使用拉模式，并且可以对消息重复消费，看起来不符合传统queue的思想，但却提供了额外的好处，比如：某模块更新到产线发现有bug，需要将上线以来的消息全部重新消费，即消息回溯。 kafka是高并发型的消息队列，但这是有前提条件的。条件是topic要定义多个partition，将压力分担到各个partition上。topic是逻辑概念，partition是物理存在各个broker，以此达到负载均衡的目的。要注意的是，各个partition可以独立消费，各partition间的消息是无法保证顺序性的，顺序只存在同一partition。以我的经验看，无论哪种MQ，要严格保证顺序，都要付出昂贵的代价，因此弱化顺序是有必要的。 kafka的另一个特性是高可用。放眼目前业界数据层的高可用解决方案，采用的无非都是两种：冗余数据和共享存储。后者以坐标昂贵著称，比如SAN，给土豪公司玩的。在党中国构建节约性社会的号召下，我建议使用前者。冗余数据最常见的便是日志复制，kafka的道理也一样。由一组节点组成leader，follower组成小的cluster，由zookeeper做协调(Paxos算法)。leader，follower的比例和数量可配置，一般为1:2。在写入的时候, follower会不断复制leader的数据，leader挂掉后会从follwer中选举新的leader。 kafka使用了零拷贝技术来优化性能，直接发送磁盘的数据到socket。此为其极为取巧的设计和亮点。