本文主要讲解“如何理解卡夫卡的使用和特点”。本文的解释简单明了，易学易懂。现在，请跟随边肖的思路一起学习和学习《如何理解卡夫卡的使用和特点》！
1、面试官：可以简述下Kafka架构中比较重要的关键字吗？
比如Partition，Broker，怎么理解？
在问题分析：Kafka基础知识,由于卡夫卡的出色表现，集群结构也有所不同。初学者可能不理解一些新的概念设计名称。要构建一个卡夫卡集群，首先需要理解话题、生产者、消费者和经纪人的概念。
我对答：卡夫卡做了一些深入的了解，它的设计理念还是值得借鉴的。有六个关键的名字概念，可以帮助我们更好地理解卡夫卡的工作机制。
Producer
消息的生产者，如确认用户已付款的支付系统，应通知订单系统和物流系统，支付系统为生产者。
Consumer
在生产者的情况下，物流系统是消费者，前两个相对简单，我就不多说了。
Topic
发布到MQ集群的每个消息都有一个类别。这个类别叫做主题，可以理解为一种消息的名称。的所有信息已按主题分类为一个单元。
Partition
卡夫卡的物理分区概念，每个主题将分散在一个或多个分区中。如果一个主题的数据太大，就会被分成小块。Kafka引入了分区的多副本模型，副本之间采用了“一个领导者，多个跟随者”的设计，可以通过多副本实现自动故障转移，保证可用性。
Broker：
它可以理解为服务器的一个节点，一个集群包含一个或多个服务器，称为代理。相应地，如果生产者发出消费，就会被忽略。消费者按照自己的速度慢慢消费。这期间可能会有很多消息，消费压力还是在一定范围内。生产者和消费者之间的解耦是缓存服务代理。
Kafka Cluster
集群是代理的集合，多个代理形成一个高可用性集群。
Producer 与 Consumer的关系
topic 和 Partition 的关系
一个topic可以有序地存放在多个Partition,每个Partition。
当我到这里时，面试官没有打断我……所以我继续说。
00-1010 1.类似产品的功能这里不再一一列举，而是直接总结卡夫卡的独特功能：
2.与同类中间件RabbitMQ或ActiveMQ相比，Kafka支持批量拉取消息大大提高了Kafka的消息吞吐量。
支持多种发送场景：
1.送了就忘了。
2.同步发送。
3.异步发送回调函数。
虽然三种方法在时间上有差异，但并不意味着越快越好。具体使用哪种方法取决于具体的业务场景。例如，业务要求消息必须按顺序发送，并且可以使用第二个同步发送，并且只能在一个合作关系中使用。如果业务只关心消息的吞吐量，允许少量消息发送失败，不关心消息的发送顺序，那么可以使用发送并忘记。如果业务需要知道消息是否发送成功，不关心消息的顺序，可以通过异步回调发送消息。
3.分布式和高度可扩展。Kafka集群可以透明地扩展，向集群中添加新的服务器。
光说卡夫卡的优点，对其他同类产品不是不好吗？当然不是，存在就是真理，每一个产品都可以生存，都必须有自己的优势。比如RabbitMQ在吞吐量上略逊于卡夫卡，但他们的起点不同。RabbitMQ支持消息的可靠传递，支持事务，不支持批处理操作。在技术选择上，选择最适合自己、自己最了解的。
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言多必失，说了一堆 Kafka 相比其他产品有多好多快，终于成功给自己挖了一个坑。（?），顺着我的思路展开了问
2、面试官：那为什么Kafka的吞吐量远高于其他同类中间件？
问题分析：多年经验总结，面试中最吃亏的就是你把你不熟悉的东西写在简历上，还有就是你知道结果，不知其原理，源码没看过，好歹也要知道用了巧妙的设计。
答：Kafka 是一个高吞吐量分布式消息系统，并且提供了持久化。其高性能的有两个重要特点：
1.利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。
2.并发，将一个topic拆分多个partition， kafka读写的单位是partition，因此，将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量。但是，这里有个前提，就是不同partition需要位于不同的磁盘（可以在同一个机器）。如果多个partition位于同一个磁盘，那么意味着有多个进程同时对一个磁盘的多个文件进行读写，使得操作系统会对磁盘读写进行频繁调度，也就是破坏了磁盘读写的连续性。
在linkedlin的测试中，每台机器就加载了6个磁盘，并且不做ra，就是为了充分利用多磁盘并发读写，又保证每个磁盘连续读写的特性。
同一个topic会被分散到多个分片上，并行处理。
深入分析
Kafka 消息的生产与消费模型Demo
伪代码：使用KafKa客户端发送一条消息
public class MqProducer {
private final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MqProducer.class);
@Resource
private Producer payProducer;
public void sendPayMsg(String msg) {
try {
LOG.debug("send msg:{}", msg);
payProducer.send(msg);//发送出去一条消息。
} catch (MQException e) {
LOG.error("mq消息异常 message:{}", msg, e);
}
}
}
长什么样子？
即payProducer.send(msg)里的msg的值：
{"businessType":1,"cityId":10,"ctime":1567426767077,"dataKey":20190902,"logType":1,"phone":"13212341234","uid":12345678,"userType":1,"uuid":"32EA02C86D78863"}
无论消息长短，都可以看作一个json串，用 key-value的形式传递信息。
伪代码：接收一条消息
public class DemoConsumer {
/**
* 注意：服务端对单ip创建相同主题相同队列的消费者实例数有限制，超过100个拒绝创建.
* */
private static IConsumerProcessor consumer;
public static void main(String[] args) throws Exception {
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty(ConsumerConstants.SubscribeGroup, "dache.risk.log.queue.v2");
// 创建topic对应的consumer对象（注意每次build调用会产生一个新的实例）
consumer = KafkaClient.buildConsumerFactory(properties, "topic.xxx.xxx");
// 调用recvMessageWithParallel设置listener
consumer.recvMessageWithParallel(String.class, new IMessageListener() {
@Override
public ConsumeStatus recvMessage(Message message, MessagetContext context) {
//TODO:业务侧的消费逻辑代码
try {
System.out.println("message=[" + message.getBody() + "] partition=" + message.getParttion());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return ConsumeStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
}
}
附录：消息管理工具
如果你们刚刚搭建起Kafka集群，还没有完备的页面管理系统，你不妨了解一下这几款开源工具，给领导展示一下解决问题的能力。
为了简化开发者和服务工程师维护 Kafka 集群的工作，基于页面的管理工具必不可少。
常用 Kafka 开源管理工具：
Kafka Manager ：由 yahoo 团队开发。
感谢各位的阅读，以上就是“Kafka的使用与特性怎么理解”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Kafka的使用与特性怎么理解这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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