理解Apache Kafka那些关键点和它到底怎么运作的简单聊聊

Kafka 本质上是一个超级高效、可靠的“消息中转站”或者“数据快递系统”。

想象一下,你生活在一个信息爆炸的小镇上，镇上有各种各样的“数据生产者”，

• 一家面包店（生产“新鲜面包出炉”的消息）。
• 一家银行（生产“账户余额变动”的消息）。
• 一个气象站（生产“实时天气数据”的消息）。

镇上也有许多需要这些信息的“数据消费者”，

• 一个美食爱好者APP,想第一时间知道面包店的新品（消费面包店的消息）。
• 一个手机银行APP,需要及时通知用户钱被转走了（消费银行的消息）。
• 一个天气预报APP,需要展示最新的天气（消费气象站的消息）。

在没有Kafka之前,情况可能很混乱，面包店可能要自己给美食APP发短信、发邮件、打电话，如果同时有十个APP想要这个消息，面包店就得忙死，而且万一某个APP没收到，还得重新发，非常麻烦。

Kafka 的出现，就是为了解决这个混乱的局面。 它在这个小镇的中心，建立了一个超级大的“中央公告板”或者“数据流水线”。

这个“中央公告板”是怎么工作的呢？有几个关键点：

Topic（主题）：公告板上的分类栏目 Kafka 的公告板不是乱糟糟的，它被分成了很多个不同的“栏目”，每个栏目叫一个 Topic，面包店的所有消息都发布到“面包新闻”这个Topic下；银行的消息发布到“金融交易”Topic下，这样，想关注什么信息，就直接去对应的栏目看，不会搞混。

Producer（生产者）和 Consumer（消费者）：发布者和订阅者 这很好理解，面包店、银行就是 Producer，它们只负责把新消息“贴”到对应的Topic栏目下，而美食APP、手机银行就是 Consumer，它们只需要去自己感兴趣的Topic栏目下“看”新消息，Producer 和 Consumer 完全不用直接打交道，一切都通过Kafka这个中间人来协调，这就叫“解耦”，是Kafka的一大功劳。

Broker（代理）：公告板的管理员 Kafka系统通常不是一台机器，而是由很多台服务器组成的集群，每一台服务器就是一个 Broker，你可以把它们想象成公告板的管理员团队，他们共同负责维护这个公告板，确保消息能正确地贴上去，并且不丢失，即使其中一个管理员请假了（某台Broker宕机），其他管理员也能立刻接手他的工作，保证公告板整体照常运行，这叫“高可用”。

Partition（分区）：把一个栏目分成多个版面 这是Kafka实现高性能和扩展性的一个魔法设计，想象一下，“金融交易”这个Topic太火爆了，每秒有成千上万条交易消息，如果只用一个版面来贴，很快就会贴满，而且大家都挤在一个版面看，非常慢。 Kafka的解决办法是：把一个Topic分区，把“金融交易”Topic分成3个 Partition（P1, P2, P3），消息可以均匀地贴在这3个版面上，这样，Producer可以同时往3个版面贴消息，速度更快；Consumer也可以组成小组，分别看不同的版面，并行处理，效率极高，这就像银行开了多个柜台同时办理业务一样。

Offset（偏移量）：消息的编号 在每个Partition（版面）上，每条消息都会被贴上一个唯一的、按顺序递增的编号，这个编号就是 Offset，它就像书本的页码，Consumer只需要记住自己“读到了第几页”，下次就可以从这个位置继续往下读，不会漏掉消息，也不会重复读，这个状态是由Consumer自己记录的，所以Kafka的负担很轻。

Consumer Group（消费者组）：团队协作 很多时候，一个Consumer可能处理不过来一个Topic的所有消息。“金融交易”Topic消息太多，一个手机APP处理不完，这时，我们可以启动三个同样的手机APP，把它们编入同一个 Consumer Group，Kafka会自动协调，让这个组内的三个APP“瓜分”三个Partition，每个APP只负责处理一个Partition的消息，这样，处理能力就变成了三倍，如果一个APP挂掉了，Kafka还会把它负责的Partition重新分配给组内其他活着的APP，保证工作不中断。

总结一下Kafka运作的简单流程： 生产者（比如面包店）把消息发送到Kafka集群中某个特定的主题（面包新闻”）下的一个分区里，Kafka集群（由多个Broker组成）负责持久化存储这些消息，一个或多个消费者（比如美食APP）组成一个消费者组，来订阅这个主题，组内的每个消费者会负责读取一个或多个分区的消息，并且自己记录读取的进度（Offset），这样，数据就能以极高的吞吐量和可靠性，从生产者流动到消费者。

Kafka的核心价值在哪里？（根据IBM Developer上的相关文章思想） 它最大的本事就是处理实时数据流，它不像传统的消息队列，消息被消费完就没了，Kafka会把所有消息都保存一段时间（比如7天），所以它更像一个流数据平台，这使得它不仅能做实时处理（比如实时推荐、实时风控），还能让新的消费者随时“倒带”回去重新处理历史数据（比如数据重算、系统修复），或者让多个不同的消费者按照自己的节奏消费同一份数据。

希望这个用“小镇公告板”打的比方，能让你对Kafka的核心概念和运作方式有一个直观而不失深度的理解，它之所以这么流行，就是因为它用一套精巧的模型，完美地平衡了高吞吐、高可靠和可扩展性这三大难题。