什么是Kafka

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn开发并开源，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。Kafka主要用于构建实时数据管道和流式应用程序.

Kafka 架构

从下面3张架构图中可以看出Kafka Server 实际扮演的是Broker的角色， 一个Kafka Cluster由多个Broker组成， 或者可以说是多个Topic组成.

图 1 。

图 2 。

图 3 。

主要概念(Main Concepts)和术语(Terminology)

Kafka Cluster

一个Kafka集群是一个由多个Kafka代理组成的分布式系统，它们协同工作以处理实时流数据的存储和处理。它为大规模应用程序中高效的数据流和消息传递提供了容错性、可扩展性和高可用性.

Broker

Broker是构成Kafka集群的服务器。 每个Broker负责接收、存储和提供数据。 它们处理来自生产者和消费者的读写操作。 Broker还管理数据的复制以确保容错性.

Topic and Partitions

Kafka中的数据被组织成主题（Topics），这些是生产者发送数据和消费者读取数据的逻辑通道。每个主题被划分为分区（partitions），它们是Kafka中并行处理的基本单位。分区允许Kafka通过在多个Broker 之间分布数据来水平扩展.

Producers

生产者是发布（写入）数据到Kafka主题的客户端应用程序。它们根据分区策略将记录发送到适当的主题和分区，分区策略可以是基于键（key-based）或轮询（round-robin）.

Consumers

消费者是订阅Kafka主题并处理数据的客户端应用程序。它们从主题中读取记录，并且可以是消费者组的一部分，这允许负载均衡和容错。每个组中的消费者从一组独特的分区中读取数据.

Zookeeper

ZooKeeper是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供群组服务。在Kafka中，ZooKeeper用于管理和协调Kafka Broker。ZooKeeper被展示为与Kafka集群交互的独立组件.

Offsets

偏移量（offsets）是分配给分区中每条消息的唯一标识符。消费者将使用这些偏移量来跟踪他们在消费主题中消息的进度.

Kafka vs RabbitMQ

相同点

1. 消息队列功能
   • Kafka和RabbitMQ都是流行的消息队列工具，支持生产者-消费者模式，能够解耦系统，提高系统的可扩展性和可靠性。
2. 异步通信
   • 两者都支持异步通信，允许生产者发送消息后立即返回，消费者可以异步处理消息。
3. 多种消息传递模式
   • 均支持点对点（P2P）和发布/订阅（Pub/Sub）模式。
4. 持久化支持
   • Kafka和RabbitMQ都支持消息的持久化，以确保在系统故障或重启后消息不会丢失。
5. 高可用性
   • 两者都支持集群部署，具有高可用性和容错能力。
6. 语言支持
   • 提供多种语言的客户端库，支持不同编程语言的集成。

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不同点

架构和设计

1. 数据存储
   • Kafka：基于日志分区存储设计，适合高吞吐量的顺序读写。
   • RabbitMQ：基于AMQP协议，消息存储在队列中，适合低延迟的场景。
2. 消息消费模式
   • Kafka：消息由消费者主动拉取，支持多次消费。
   • RabbitMQ：消息通过推送方式传递给消费者，消费后消息默认从队列中移除。
3. 使用场景
   • Kafka：适用于大数据场景（日志聚合、流式处理），擅长处理高吞吐量、大规模消息传递。
   • RabbitMQ：适用于需要复杂路由和消息确认的场景（如事务性消息和实时通信）。

性能与延迟

1. 高吞吐量
   • Kafka：设计针对高吞吐量场景优化，能够支持百万级消息每秒。
   • RabbitMQ：吞吐量相对较低，但延迟更低。
2. 延迟
   • Kafka：适合高吞吐量但对实时性要求不高的应用。
   • RabbitMQ：更适合低延迟应用，提供实时性支持。

协议支持

1. 协议类型
   • Kafka：自定义的二进制协议。
   • RabbitMQ：基于AMQP协议，支持丰富的消息功能（如TTL、优先级）。
2. 兼容性
   • Kafka：需要Kafka专用客户端。
   • RabbitMQ：支持AMQP标准协议，兼容性较强。

开发一个Producer和一个Consumer

本地docker环境启动一个kafka 。

version: '2'
services:
  zookeeper:
    image: confluentinc/cp-zookeeper:7.4.4
    environment:
      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
      ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
    ports:
      - 22181:2181
  
  kafka:
    image: confluentinc/cp-kafka:7.4.4
    depends_on:
      - zookeeper
    ports:
      - 29092:29092
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:9092,PLAINTEXT_HOST://localhost:29092
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT,PLAINTEXT_HOST:PLAINTEXT
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1

使用.NET CORE + Kafka开发一个消息生产者， 一个消息消费者， 客户端需要安装组件** Confluent.Kafka** 。

InventoryUpdateProducer

public class ProducerService
{
    private readonly IConfiguration _configuration;
    private readonly IProducer<Null, string> _producer;
    private readonly ILogger<ProducerService> _logger;

    public ProducerService(IConfiguration configuration, ILogger<ProducerService> logger)
    {
        _configuration = configuration;
        _logger = logger;
        var config = new ProducerConfig
        {
            BootstrapServers = _configuration["Kafka:BootstrapServers"],

        };

        _producer = new ProducerBuilder<Null, string>(config).Build();
    }

    public async Task ProductAsync(string topic, string message)
    {
        var orderPlacedMessage = new Message<Null, string>
        {
            Value = message
        };

        await _producer.ProduceAsync(topic, orderPlacedMessage);

        _logger.LogInformation("Message sent to topic: {Topic}", topic);
    }
}

[Route("api/[controller]")]
[ApiController]
public class InventoryController : ControllerBase
{
    private readonly ProducerService _producerService;

    public InventoryController(ProducerService producerService)
    {
        _producerService = producerService;
    }

    [HttpPost]
    public async Task<IActionResult> Post([FromBody] InventoryUpdateRequest request)
    {
        var message = System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(request);

        await _producerService.ProductAsync("inventory-update", message);

        return Ok("Inventory Updated Successfully...");
    }
}

启动项目，查看Swagger 。

InventoryUpdateConsumer

消息消费者程序使用.net core BackgroundService开发， 这个类需要在程序启动时注入进去，不要忘记.

public class ConsumerService : BackgroundService
{
    private readonly ILogger<ConsumerService> _logger;
    private readonly IConfiguration _configuration;
    private readonly IConsumer<Ignore, string> _consumer;

    public ConsumerService(ILogger<ConsumerService> logger, IConfiguration configuration)
    {
        _logger = logger;
        _configuration = configuration;

        var consumerConfig = new ConsumerConfig
        {
            BootstrapServers = configuration["Kafka:BootstrapServers"],
            GroupId = "InventoryConsumerGroup",
            AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest
        };

        _consumer = new ConsumerBuilder<Ignore, string>(consumerConfig).Build();
    }

    protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)
    {
        _consumer.Subscribe("inventory-update");

        try
        {
            while (!stoppingToken.IsCancellationRequested)
            {
                HandleMessage(stoppingToken);

                await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(5), stoppingToken);
            }
        }
        catch (OperationCanceledException)
        {
            _logger.LogInformation("Consumer service has been cancelled.");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogError($"Error in consuming messages: {ex.Message}");
        }
        finally
        {
            _consumer.Close();
        }
    }

    public void HandleMessage(CancellationToken cancellation)
    {
        try
        {
            var consumeResult = _consumer.Consume(cancellation);

            var message = consumeResult.Message.Value;

            _logger.LogInformation($"Received inventory update: {message}");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogError($"Error processing Kafka message: {ex.Message}");
        }
    }
}

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Services.AddHostedService<ConsumerService>();

运行程序 。

Publish Message 。

Consume Message 。

总结

Apache Kafka不是消息中间件的一种实现。相反，它只是一种分布式流式系统。 不同于基于队列和交换器的RabbitMQ，Kafka的存储层是使用分区事务日志来实现的。Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成.

最后此篇关于.NETCore+Kafka开发指南的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于.NETCore+Kafka开发指南的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。