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Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,[4]这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外,Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统(用于数据输入/输出),并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。
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该设计受事务日志的影响较大。[5]
Kafka最初是由领英开发,并随后于2011年初开源,并于2012年10月23日由Apache Incubator孵化出站。2014年11月,几个曾在领英为Kafka工作的工程师,创建了名为Confluent的新公司,[6],并着眼于Kafka。根据2014年Quora的帖子,Jay Kreps似乎已经将它以作家弗朗茨·卡夫卡命名。Kreps选择将该系统以一个作家命名是因为,它是“一个用于优化写作的系统”,而且他很喜欢卡夫卡的作品。[7]
Kafka存储的消息来自任意多被称为“生产者”(Producer)的进程。数据从而可以被分配到不同的“分区”(Partition)、不同的“Topic”下。在一个分区内,这些消息被索引并连同时间戳存储在一起。其它被称为“消费者”(Consumer)的进程可以从分区查询消息。Kafka运行在一个由一台或多台服务器组成的集群上,并且分区可以跨集群结点分布。
Kafka高效地处理实时流式数据,可以实现与Storm、HBase和Spark的集成。作为群集部署到多台服务器上,Kafka处理它所有的发布和订阅消息系统使用了四个API,即生产者API、消费者API、Stream API和Connector API。它能够传递大规模流式消息,自带容错功能,已经取代了一些传统消息系统,如JMS、AMQP等。
Kafka架构的主要术语包括Topic、Record和Broker。Topic由Record组成,Record持有不同的信息,而Broker则负责复制消息。Kafka有四个主要API:
由于其广泛集成到企业级基础设施中,监测Kafka在规模运行中的性能成为一个日益重要的问题。监测端到端性能,要求跟踪所有指标,包括Broker、消费者和生产者。除此之外还要监测ZooKeeper,Kafka用它来协调各个消费者。[8][9]目前有一些监测平台可以追蹤Kafka的性能,有开源的,如领英的Burrow;也有付费的,如Datadog。除了这些平台之外,收集Kafka的数据也可以使用工具来进行,这些工具一般需要Java,包括JConsole。[10]
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下面的列表是曾经或正在使用Kafka的知名企业: