Kafka
Kafka 是什么？
回答：
Kafka 是一个分布式流平台，主要用于高吞吐量的消息传递、日志收集、事件流处理等应用场景。它本质上是一个发布-订阅模式的消息队列，但具有更高的吞吐量和分布式架构。
Kafka 的特点：
- 高吞吐量：Kafka 能够处理非常高的消息吞吐量，适合大规模数据流的实时处理。
- 分布式架构：Kafka 支持多节点集群，可以横向扩展，具备高可用性。
- 持久化：Kafka 消息默认会持久化到磁盘，且支持日志的多副本备份，确保数据不会丢失。
- 消息顺序性：Kafka 保证每个分区内消息的顺序性。
- 灵活的消息消费模式：支持消费者组，消费者可以独立消费消息，也可以作为消费者组共同消费一个主题的数据。
- 高可扩展性：Kafka 能够在集群中扩展更多的分区来增加负载能力，并且消息的读取可以通过并行消费提高吞吐量。
Kafka 的架构组件有哪些，各自的职责是什么？
回答：
1. Producer（生产者）
职责： 生产者负责将消息发送到 Kafka 中的主题（Topic）。生产者可以选择将消息发送到特定的分区（Partition），或者让 Kafka 自动选择分区。
特点：
- 发送消息到指定主题。
- 支持负载均衡，自动选择分区。
- 支持异步、批量发送消息。
2. Consumer（消费者）
职责： 消费者从 Kafka 中订阅主题并消费消息。消费者会读取消息并进行处理，消费的消息可以在多个消费者组中共享。
特点：
- 每个消费者组可以并行消费数据。
- 每个消息只会被消费者组中的一个消费者处理。
- 消费者可以选择消费位置，从某个偏移量开始读取消息。
3. Broker（代理）
职责： Kafka 集群由多个 Broker 组成，每个 Broker 管理着主题的多个分区，负责存储消息和处理生产者及消费者的请求。Broker 还负责管理消息的持久化、分区和副本。
特点：
- 每个 Broker 存储和管理一部分分区数据。
- 集群中的多个 Broker 共同工作，保证高可用性和负载均衡。
4. Topic（主题）
职责： 主题是 Kafka 中消息的逻辑类别，消息按照主题进行分类，生产者将消息写入到特定主题，消费者从主题中读取消息。
特点：
- 每个主题可以有多个分区（Partition）。
- Kafka 中的消息通过主题来进行路由和组织。
5. Partition（分区）
职责： 主题分成多个分区，Kafka 的数据分布在这些分区中。分区允许数据并行处理，分区内的消息是有序的，Kafka 保证每个分区内消息的顺序性。
特点：
- 每个分区是一个日志文件，存储消息。
- 分区支持水平扩展，允许多个生产者和消费者并行工作。
6. Zookeeper
职责： Zookeeper 是 Kafka 的协调服务，负责 Kafka 集群的元数据管理、Broker 的节点注册和故障检测。虽然 Kafka 计划逐步去除 Zookeeper 的依赖，但目前 Zookeeper 在 Kafka 中依然扮演重要角色。
特点：
- 管理 Kafka 集群的元数据，如主题、分区、Broker 配置等。
- 负责监控和选举 Broker 的领导者。
7. Kafka Streams（流处理）
职责： Kafka Streams 是 Kafka 提供的流处理库，允许开发者在 Kafka 中进行实时数据流处理。它提供高效的事件驱动应用程序开发框架。
特点：
- 提供高级流处理 API，支持对 Kafka 中的数据流进行实时操作。
- 提供内存存储和状态管理功能。
8. Kafka Connect
职责： Kafka Connect 是 Kafka 提供的一个用于将外部系统与 Kafka 进行数据集成的框架。它支持连接不同的数据源和数据接收端（如数据库、文件系统等）。
特点：
- 提供大量的预构建连接器，简化了与外部系统的数据流转。
- 支持批量和增量数据处理。
Kafka 组件之间的关系：
- 生产者将消息写入主题的分区。
- 消费者从主题的分区中读取消息。
- Broker存储和管理消息，并通过Zookeeper协调集群。
- Kafka Streams和Kafka Connect分别用于流处理和数据集成。