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1. 概述

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，由 LinkedIn 开发并开源，具有高吞吐、低延迟、可水平扩展等特性。它广泛应用于实时数据管道、日志聚合、事件溯源、消息队列等场景。

2. 核心原理

2.1 架构组成

Broker：Kafka 集群中的单个节点，负责消息存储和传递。
Producer：向 Kafka Topic 发布消息的客户端。
Consumer：从 Topic 订阅并消费消息的客户端。
ZooKeeper（旧版本） / KRaft（新版本）：管理集群元数据和协调节点（Kafka 2.8+ 开始支持去 ZooKeeper 化）。

2.2 关键概念

Topic：消息的逻辑分类，生产者发送到 Topic，消费者从 Topic 读取。
Partition：Topic 的分区，每个 Partition 是有序、不可变的消息序列。
Offset：消息在 Partition 中的唯一标识（递增序号）。
Consumer Group：多个消费者组成的组，共同消费一个 Topic，实现负载均衡。

2.3 数据存储

消息持久化到磁盘，通过分段（Segment）和索引机制实现高效读写。
数据保留策略：基于时间或大小自动清理旧数据。

2.4 高可用性

副本机制（Replication）：每个 Partition 有多个副本，Leader 处理读写，Followers 同步数据。
ISR（In-Sync Replicas）：与 Leader 保持同步的副本集合，用于故障恢复。

3. 优缺点分析

优点

高吞吐：单机可达百万消息/秒。
持久化存储：消息可长期保留，支持重复消费。
水平扩展：通过增加 Broker 和 Partition 轻松扩容。
容错性：副本机制保障数据不丢失。
多语言支持：提供 Java、Python 等客户端 API。

缺点

运维复杂：需管理 ZooKeeper/KRaft、Broker、Topic 等组件。
消息延迟：默认配置不适合亚毫秒级延迟场景。
功能单一：无复杂路由、事务消息等高级特性（需结合其他工具）。
资源消耗：高并发下 CPU/内存占用较高。

4. 使用方法

4.1 安装与启动

下载 Kafka：wget https://downloads.apache.org/kafka/3.7.0/kafka_2.13-3.7.0.tgz

启动 ZooKeeper（旧版本）：

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

启动 Kafka Broker：

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

4.2 创建 Topic

bin/kafka-topics.sh --create --topic demo-topic \--bootstrap-server localhost:9092 \--partitions 3 --replication-factor 1

4.3 生产者/消费者命令行测试

启动生产者：

bin/kafka-console-producer.sh --topic demo-topic --bootstrap-server localhost:9092

启动消费者：

bin/kafka-console-consumer.sh --topic demo-topic --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning

5. Java 客户端示例

5.1 添加 Maven 依赖

<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.7.0</version>
</dependency>

5.2 生产者代码

import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;public class KafkaProducerDemo {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);for (int i = 0; i < 10; i++) {ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("demo-topic", "key-" + i, "value-" + i);producer.send(record, (metadata, exception) -> {if (exception == null) {System.out.printf("Sent to partition %d, offset %d%n", metadata.partition(), metadata.offset());} else {exception.printStackTrace();}});}producer.close();}
}

5.3 消费者代码

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;public class KafkaConsumerDemo {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("group.id", "test-group");props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put("auto.offset.reset", "earliest"); // 从最早消息开始消费Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Collections.singletonList("demo-topic"));try {while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("Received: partition=%d, offset=%d, key=%s, value=%s%n",record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());}}} finally {consumer.close();}}
}

6. 注意事项

配置调优：根据场景调整 batch.size、linger.ms（生产者）和 max.poll.records（消费者）。
消费者组管理：避免重复的 group.id 导致消费混乱。
事务支持：需要时启用 enable.idempotence=true 和事务 API。
监控：使用 Kafka Manager 或 JMX 监控集群状态。

7. 总结

Kafka 是构建实时数据管道的核心工具，适用于日志收集、事件流处理等场景。通过合理设计 Topic 分区和消费者组，结合 Java 客户端 API，可快速实现高可靠的消息系统。对于需要更强事务支持或复杂路由的场景，建议结合 RabbitMQ 或 Pulsar 使用。

技术视角的奇妙联想
“人生到处知何似，应似飞鸿踏雪泥”

若用分布式系统比喻：

雪泥：如同消息队列中的持久化存储（如Kafka的日志保留）

鸿爪：类似系统产生的数据痕迹（offset记录）

飞鸿：恰似流动的实时数据流（stream processing）