Kafka 是一個(gè)開(kāi)源的分布式流式平臺(tái)，它可以處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并提供高吞吐量，低延遲，高可靠性和高可擴(kuò)展性。

Kafka 最初是為分布式系統(tǒng)中海量日志處理而設(shè)計(jì)的。它可以通過(guò)持久化功能將消息保存到磁盤(pán)，并讓消費(fèi)者按照自己的節(jié)奏提取消息。Kafka 不僅僅是一個(gè)消息隊(duì)列，它還是一個(gè)開(kāi)源的分布式流處理平臺(tái)。

Kafka 的應(yīng)用場(chǎng)景

Kafka 作為一款熱門(mén)的消息隊(duì)列中間件，具備高效可靠的消息異步傳遞機(jī)制，主要用于不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交流和傳遞。

下面給大家介紹一下 Kafka 在分布式系統(tǒng)中常用的應(yīng)用場(chǎng)景：

• 日志處理與分析
• 消息隊(duì)列
• 系統(tǒng)監(jiān)控與報(bào)警
• CDC（數(shù)據(jù)變更捕獲）
• 數(shù)據(jù)流式處理

日志處理與分析

日志收集是 Kafka 最初的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一，也是最常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景之一。

可以用 Kafka 收集各種服務(wù)的日志，如 web 服務(wù)器、服務(wù)器日志、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器等，通過(guò) Kafka 可以統(tǒng)一接口服務(wù)的方式開(kāi)放給各種消費(fèi)者，例如 Flink、Hadoop、Hbase、ElasticSearch 等。這樣可以實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)中海量日志數(shù)據(jù)的處理與分析。

下圖是一張典型的 ELK（Elastic-Logstash-Kibana）分布式日志采集架構(gòu)。

1. 服務(wù)將日志數(shù)據(jù)寫(xiě)在 log 文件中。
2. Logstash 讀取日志文件發(fā)送到 Kafka 的日志主題中。
3. ElasticSearch 訂閱日志主題，建立日志索引，保存日志數(shù)據(jù)。
4. 開(kāi)發(fā)者通過(guò) Kibana 連接到 ElasticSeach 即可查詢其日志索引內(nèi)容。

消息隊(duì)列

Kafka 最常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景就是作為消息隊(duì)列。提供了一個(gè)可靠且可擴(kuò)展的消息隊(duì)列，可以處理大量數(shù)據(jù)。

Kafka 可以實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)間的解耦和異步通信，如訂單系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、庫(kù)存系統(tǒng)等。在這個(gè)基礎(chǔ)上 Kafka 還可以緩存消息，提高系統(tǒng)的可靠性和可用性，并且可以支持多種消費(fèi)模式，如點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或發(fā)布訂閱。

系統(tǒng)監(jiān)控與報(bào)警

Kafka 常用于傳輸監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù)。例如，在分布式系統(tǒng)中可能會(huì)有數(shù)百臺(tái)服務(wù)器，通過(guò)工具把?CPU 利用率、內(nèi)存使用率、磁盤(pán)使用率、流量使用等指標(biāo)發(fā)布到 Kafka。然后，通過(guò)監(jiān)控應(yīng)用程序可以使用這些指標(biāo)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)可視化、警報(bào)和異常檢測(cè)。

常見(jiàn)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)的工作流程。

1. 采集器（agent）讀取購(gòu)物車指標(biāo)發(fā)送到 Kafka 中。
2. Flink 讀取 Kafka 中的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合處理。
3. 實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和報(bào)警系統(tǒng)讀取聚合數(shù)據(jù)作展示以及報(bào)警處理。

CDC

CDC：數(shù)據(jù)變更捕獲。用來(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中的發(fā)生的更改以流的形式傳輸?shù)狡渌到y(tǒng)以進(jìn)行復(fù)制或者緩存等。

Kafka 中有一個(gè)連接器組件可以支持 CDC 功能，它需要和具體的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來(lái)使用。數(shù)據(jù)源可以分成兩種：源數(shù)據(jù)源（ data source ，也叫作“源系統(tǒng)”）和目標(biāo)數(shù)據(jù)源（ Data Sink ，也叫作“目標(biāo)系統(tǒng)”）。

Kafka 連接器和源系統(tǒng)一起使用時(shí)，它會(huì)將源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到 Kafka 集群。Kafka 連接器和目標(biāo)系統(tǒng)一起使用時(shí)，它會(huì)將 Kafka 集群的數(shù)據(jù)導(dǎo)人到目標(biāo)系統(tǒng)。

常見(jiàn) CDC 系統(tǒng)的工作流程。

1. 源數(shù)據(jù)源將事務(wù)日志發(fā)送到 Kafka。
2. Kafka 的連接器將事務(wù)日志寫(xiě)入目標(biāo)數(shù)據(jù)源。
3. 目標(biāo)數(shù)據(jù)源包含 ElasticSearch、Redis、備份數(shù)據(jù)源等。

數(shù)據(jù)流式處理

流式處理是 Kafka 在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要應(yīng)用場(chǎng)景之一。

可以用 Kafka 作為流式處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)輸出，與 Spark Streaming、Storm、Flink 等框架進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理和分析，如過(guò)濾、轉(zhuǎn)換、聚合、窗口、連接等。

比如要實(shí)現(xiàn)一個(gè)推薦系統(tǒng)的工作流程。

1. 將用戶的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)發(fā)送到 Kafka 中。
2. Flink 讀取 Kafka 中的流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫(xiě)入數(shù)據(jù)湖中其進(jìn)行聚合處理。
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)使用來(lái)自數(shù)據(jù)湖的聚合數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，算法工程師也會(huì)對(duì)推薦模型進(jìn)行調(diào)整。
4. 這樣推薦系統(tǒng)就能夠持續(xù)改進(jìn)對(duì)每個(gè)用戶的推薦相關(guān)性。