消费者名词解释_消费者的意思解释

Kafka是一款基于发布与订阅的消息系统，常被称为“分布式提交日志”或“分布式流平台”。该系统利用文件系统或数据库提交日志，为所有事务提供持久化记录。通过重建这些日志，可以恢复系统的状态。Kafka的数据是按序持久化保存的，能够根据需求进行读取。

Kafka为分布式环境和订阅提供了高吞吐量。据了解，它每秒能够处理约25万条消息（约50MB的数据量）。这里的数字可能不是绝对的，因为消息的大小可能存在差异。

Kafka支持持久化操作，将消息以日志形式存储到磁盘，非常适合用于批量消费，如ETL操作，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘并复制数据，可以防止数据丢失。其分布式系统设计使得扩展系统变得容易，无需停机即可添加更多机器。

在Kafka中，消息的处理状态是在消费者端维护的，当出现故障时能够自动进行平衡。它支持线上线下各种场景。

关于一些关键名词的解释：Producer即消息数据的生成者，向Kafka的某个topic发布消息的过程称为producers。Consumer即消息数据的消费者，订阅topic并处理其发布的消息的过程称为consumers。Consumer Group即消费者组，可以并行消费Topic中的partition的消息。Broker是缓存代理，代表Kafka集群中的一台或多台服务器。

3.1 Producers的概述

Producers是消息和数据的生成者，它们向Kafka的一个topic发布消息。Producer将消息发布到指定的Topic中，并有权决定消息归属于哪个partition。例如，它可以基于轮询方式或其他算法来决定。异步发送批量消息能够显著提高发送效率。Kafka的producer支持异步发送模式，先将消息缓存到内存，然后批量发送出去。

3.2 Broker的功能与特点

Broker在Kafka中不具有副本机制。如果Broker宕机，其上的消息将不可用。Broker不保存订阅者的状态，而是由订阅者自己维护。这种无状态设计使得消息的删除成为一个挑战。为了解决这一问题，Kafka采用了基于时间的SLA（服务保证），在消息保存一定时间（通常是7天）后进行删除。消费订阅者可以回滚到任意位置重新进行消费，若订阅者出现故障，可以选择最小的offset进行重新消费。

3.3 Message的组成

Message是通信的基本单位，每个Producer可以向一个Topic发布消息。Kafka中的Message以topic为基本单位进行，不同的topic相互独立。每个topic又可以分成多个partition。每个partition中的每条Message包含以下属性：offset（序号），MessageSize（消息大小），以及data（消息的具体内容）。

3.4 Consumers的概述

Consumers是消息和数据的消费者，它们订阅topic并处理发布的消息。在Kafka中，我们可以将一个group视为一个“订阅者”。对于一个topic，每个partition只会被一个“订阅者”中的consumer消费。一个consumer可以消费多个partition中的消息。需要注意的是，对于同一个topic和group，不能有超过partition数量的consumer同时消费，否则可能导致部分consumer无法接收到消息。