Apache Kafka开发入门指南(1)

Apache Kafka可以帮助你解决在发布/订阅架构中遇到消费数百万消息的问题。
如今，商业应用、社交应用以及其它类型的应用产生的实时信息在不断增长，这些信息需要以简单的方式快速、可靠地路由到各种类型的接收者。在大多数情况下，产生信息和消费信息的应用都是自然分开的，彼此不可互相访问。
需要一种机制，让信息的生产者和消费者能无缝地集成。
在大数据时代，收集数据也是一个挑战——因为数据量太大。第二个挑战是分析数据，它通常分为：
1）用户行为数据
2）应用程序性能跟踪
3）日志形式的活动数据
4）事件消息

消息订阅是一种机制，可以连接各种应用程序，帮助消息在彼此之间路由。
Kafka是一个实时消息传输的解决方案，可处理大量实时信息，并把这些信息快速路由到各种消费者。Kafka提供了信息生产者和消费者之间的无缝集成，无需对生产者的信息进行阻塞，也无需告诉生产者那些消费者的位置。

Apache Kafka是一个开源、分布式的消息发布/订阅系统，其主要设计特性如下：
1）消息持久化
要从大数据中获取真正的价值，那么不能丢失任何信息。Apache Kafka设计上是时间复杂度O(1)的磁盘结构，它提供了常量时间的性能，即使是存储海量的信息（TB级）。
2）高吞吐
记住大数据，Kafka的设计是工作在标准硬件之上，支持每秒数百万的消息。
3）分布式
Kafka明确支持在Kafka服务器上的消息分区，以及在消费机器集群上的分发消费，维护每个分区的排序语义。
4）多客户端支持
Kafka系统支持与来自不同平台（如java、.NET、PHP、Ruby或Python等）的客户端相集成。
5）实时
生产者线程产生的消息对消费者线程应该立即可见，此特性对基于事件的系统（比如CEP系统）是至关重要的。
注：CEP即Complex Event Processing，复杂事件处理。

Apache Kafka提供了一个实时的发布/订阅解决方案，它客服了消费实时大数据的挑战，这些数据量可能在数量级的增长、真实的数据。Kafka还支持在Hadoop系统上做并行数据载入。

下面的视图显示了Apache Kafka消息系统支持的一个典型的大数据汇聚和分析的场景：


在生产者端，有数种不同的生产者：
1）前端Web应用产生的应用日志
2）生产者代理产生的Web分析日志
3）生产者适配器产生的传输日志
4）生产者服务产生的调用跟踪日志

在消费者端，有数种不同的消费者：
1）离线消费者：消费消息并在Hadoop或传统的数据仓库中存储消息用于离线分析
2）近乎实时的消费者：消费消息并在任意NoSQL数据库（如HBase或Cassandra）中存储消息用于近实时分析
3）实时消费者：在内存数据库中过滤消息，并在相关的群组中触发警告事件