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。這是什么意思呢？

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

你需要記錄所有發生在你的Web應用的事件，比如點擊、請求、搜索等，以便后續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據存儲在數據庫中，所有APP連接到數據庫進行存儲：

這看起來簡單，但是其中還會出現許多問題：

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

2.如果選擇將高頻數據存儲在SQL或MongoDB等數據庫中，很難再原有歷史數據的基礎上擴展數據庫。

3.如果你需要用這些數據進行數據分析，你可能無法直接對數據庫進行高頻率的讀取操作。

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

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

1.存儲的大量數據可以被持久化、校驗和復制，具備容錯能力。

2.支持跨系統實時處理連續的數據流。

3.允許APP獨立發布數據或數據流，并與使用它的APP無關。

那么它和傳統數據庫有何不同？

盡管Kafka可以持久化地存儲數據，但它不是數據庫。

Kafka不僅允許APP存儲或提取連續的數據流，還支持實時處理。這與對被動數據執行CRUD操作或對傳統數據庫執行查詢的方式不同。

聽起來不錯，那么Kafka是如何解決以上挑戰的？

Kafka是一個分布式平臺，是為規模而構建的，這意味著它可以處理高頻率的讀寫和存儲大量數據。它確保數據始終可靠。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 通用數據管道

如上所示，Kafka充當多個APP和服務的通用數據管道，這給了我們兩個好處：

1.數據是集成的，我們將來自不同系統的數據都存在一個地方，這使得Kafka成為真正的數據源。任何APP都可以將數據推送到該平臺，然后由另一個APP提取數據。

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

1.3 通用連接性

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

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。

1.4 實時數據處理

類似于監控系統這樣的實時APP，往往需要連續的數據流，這些數據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、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等分布式環境的集中管理工具，它為大型分布式系統提供配置服務、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將數據流存儲在名為topics的類別中。每條數據均由鍵、值、時間戳組成。

3.Kafka使用發布-訂閱模式。它允許某些APP充當producers(生產者)，記錄數據并將數據發布到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據。

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連接到其他現有的應用程序和數據系統。

2.4 架構

如你所見，每個Kafka的 Topic 可以分為多個Partition（分區），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的復制是針對分區的：

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

因此，整個系統的容錯級別極高。當系統正常運行時，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，系統會自動重新配置，此時副本也可以接管成為Leader.

2.5 創建Kafka Topic

讓我們創建一個名為 sample，含有一個partition（分區）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 創建生產者與消費者

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

1.首先需要安裝kafka-python：

pip install kafka-python

2.創建消費者(consumer.py)

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

3.創建生產者(producer.py)

有一個消費者正在訂閱我們的消息流，因此我們要創建一個生產者，發布消息到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')

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