本文介紹了以下內容：

1.什么是Kafka？

2.為什么我們需要使用Kafka這樣的消息系統(tǒng)及使用它的好處

3.如何將Kafka使用到我們的后端設計中。

譯自timber.io：《hello-world-in-kafka-using-python》，有部分刪改。

1.Kafka是什么、為什么我們需要它？

簡而言之，Kafka是一個分布式消息系統(tǒng)。這是什么意思呢？

想象一下，你現(xiàn)在有一個簡單的Web應用，其包含了網頁前端客戶端（Client）、服務端和數(shù)據(jù)庫：

你需要記錄所有發(fā)生在你的Web應用的事件，比如點擊、請求、搜索等，以便后續(xù)進行計算和運營分析。

假設每個事件都由單獨的APP完成，那么一個簡單的解決方案就是將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，所有APP連接到數(shù)據(jù)庫進行存儲：

這看起來簡單，但是其中還會出現(xiàn)許多問題：

1.點擊、請求、搜索等事件會產生大量的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫中，這可能會導致插入事件存在延遲。

2.如果選擇將高頻數(shù)據(jù)存儲在SQL或MongoDB等數(shù)據(jù)庫中，很難再原有歷史數(shù)據(jù)的基礎上擴展數(shù)據(jù)庫。

3.如果你需要用這些數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，你可能無法直接對數(shù)據(jù)庫進行高頻率的讀取操作。

4.每個APP可以遵循自己的數(shù)據(jù)格式，這就意味著當你需要在不同的APP進行數(shù)據(jù)交換時，你需要進行數(shù)據(jù)格式的轉換。

通過使用像Kafka這樣的消息流系統(tǒng)，可以很好地解決這些問題，因為他們可以執(zhí)行以下操作：

1.存儲的大量數(shù)據(jù)可以被持久化、校驗和復制，具備容錯能力。

2.支持跨系統(tǒng)實時處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。

3.允許APP獨立發(fā)布數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)流，并與使用它的APP無關。

那么它和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫有何不同？

盡管Kafka可以持久化地存儲數(shù)據(jù)，但它不是數(shù)據(jù)庫。

Kafka不僅允許APP存儲或提取連續(xù)的數(shù)據(jù)流，還支持實時處理。這與對被動數(shù)據(jù)執(zhí)行CRUD操作或對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行查詢的方式不同。

聽起來不錯，那么Kafka是如何解決以上挑戰(zhàn)的？

Kafka是一個分布式平臺，是為規(guī)模而構建的，這意味著它可以處理高頻率的讀寫和存儲大量數(shù)據(jù)。它確保數(shù)據(jù)始終可靠。它還支持從故障中恢復的強大機制。

以下是為什么應該使用Kafka的一些關鍵因素：

1.1 簡化后端架構

在Kafka的幫助下，我們前面的結構會變得簡單一些：

1.2 通用數(shù)據(jù)管道

如上所示，Kafka充當多個APP和服務的通用數(shù)據(jù)管道，這給了我們兩個好處：

1.數(shù)據(jù)是集成的，我們將來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都存在一個地方，這使得Kafka成為真正的數(shù)據(jù)源。任何APP都可以將數(shù)據(jù)推送到該平臺，然后由另一個APP提取數(shù)據(jù)。

2.Kafka使得應用程序之間交換數(shù)據(jù)變得容易。因為我們可以標準化數(shù)據(jù)格式，減少了數(shù)據(jù)格式的轉換。

1.3 通用連接性

盡管Kafka允許你使用標準數(shù)據(jù)格式，但并不意味著你的APP就不需要數(shù)據(jù)轉換了，它只是減少了我們轉換數(shù)據(jù)的頻率罷了。

此外，Kafka提供了一個叫 Kafka Connect 的框架允許我們維護遺留的老系統(tǒng)。

1.4 實時數(shù)據(jù)處理

類似于監(jiān)控系統(tǒng)這樣的實時APP，往往需要連續(xù)的數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)需要被立即處理或盡量減少延遲處理。

Kafka的流式處理，使得處理引擎可以在很短的時間內（幾毫米到幾分鐘）內取數(shù)、分析、以及響應。

2.Kafka入門

2.1 安裝

安裝Kafka是一個相當簡單的過程。只需遵循以下給定步驟：

1.下載最新的1.1.0版本的Kafka

2.使用以下命令解壓縮下載文件： tar -xzf kafka_2.11-1.1.0.tgz

3.cd到Kafka目錄開始使用它： cd kafka_2.11-1.1.0

2.2 啟動服務器

ZooKeeper是一個針對Kafka等分布式環(huán)境的集中管理工具，它為大型分布式系統(tǒng)提供配置服務、同步服務及命名注冊表。

因此，我們需要先啟動ZooKeeper服務器，然后再啟動Kafka服務器。使用以下命令即可：

# Start ZooKeeper Server
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties


# Start Kafka Server
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2.3 Kafka 基本概念

我們快速介紹一下Kafka體系結構的核心概念：

1.Kafka在一個或多個服務器上作為集群運行。

2.Kafka將數(shù)據(jù)流存儲在名為topics的類別中。每條數(shù)據(jù)均由鍵、值、時間戳組成。

3.Kafka使用發(fā)布-訂閱模式。它允許某些APP充當producers(生產者)，記錄數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)發(fā)布到Kafka topic中。

同樣，它允許某些APP充當consumer(消費者)和訂閱Kafka topic并處理由它產生的數(shù)據(jù)。

4.除了Prodcuer API 和 Consumer API，Kafka還為應用提供了一個 Streams API 作為流處理器。通過 Connector API 我們可以將Kafka連接到其他現(xiàn)有的應用程序和數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

2.4 架構

如你所見，每個Kafka的 Topic 可以分為多個Partition（分區(qū)），可以使用broker（經紀人）在不同的計算機上復制這些 Topic，從而使消費者可以并行讀取 Topic.

kafka的復制是針對分區(qū)的：

比如上圖中有4個broker, 1個topic, 2個分區(qū)，復制因子是3。當producer發(fā)送一個消息的時候，它會選擇一個分區(qū)，比如topic1-part1分區(qū)，將消息發(fā)送給這個分區(qū)的leader， broker2、broker3會拉取這個消息，一旦消息被拉取過來，slave會發(fā)送ack給master，這時候master才commit這個log。

因此，整個系統(tǒng)的容錯級別極高。當系統(tǒng)正常運行時，對Topic的所有讀取和寫入都將通過leader，且leader會保證所有其他broker均被更新。

如果Broker失效了，系統(tǒng)會自動重新配置，此時副本也可以接管成為Leader.

2.5 創(chuàng)建Kafka Topic

讓我們創(chuàng)建一個名為 sample，含有一個partition（分區(qū)）和一個replica（副本）的Kafka Topic：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic sample

列出所有的Kafka Topics，檢查是否成功創(chuàng)建了sample Topic：

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

describe topics 命令還可以獲得特定Topic的詳細信息：

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic sample

2.6 創(chuàng)建生產者與消費者

這里是本章的代碼實戰(zhàn)部分，利用Kafka-Python實現(xiàn)簡單的生產者和消費者。

1.首先需要安裝kafka-python：

pip install kafka-python

2.創(chuàng)建消費者(consumer.py)

from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('sample')
for message in consumer:
    print (message)

3.創(chuàng)建生產者(producer.py)

有一個消費者正在訂閱我們的消息流，因此我們要創(chuàng)建一個生產者，發(fā)布消息到Kafka：

from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
producer.send('sample', b'Hello, World!')
producer.send('sample', key=b'message-two', value=b'This is Kafka-Python')

現(xiàn)在，你重新運行消費者(consumer.py)，你就會接收到生產者發(fā)送過來的消息。