Kafka架构与原理：高吞吐分布式日志系统
为什么Kafka能达到百万级TPS？为什么Kafka使用分区而不是队列？为什么Kafka适合大数据场景？ 本文深度拆解Kafka的核心设计，揭示高性能的秘密。 一、Kafka核心架构 1.1 核心概念 Producer → Broker (Partition 0, 1, 2...) → Consumer Group ↓ 磁盘存储（Segment文件） 核心组件： Producer（生产者）：发送消息到Topic的Partition Broker（代理服务器）：Kafka集群的节点，存储消息 Topic（主题）：消息的逻辑分类 Partition（分区）：Topic的物理分片，提升并行度 Consumer Group（消费者组）：多个Consumer组成的组，负载均衡消费 Offset（偏移量）：消息在Partition中的位置 1.2 为什么Kafka使用分区？ 对比设计： // RabbitMQ模型：Queue（单队列） Queue: order.queue ├─ Message 1 ├─ Message 2 ├─ Message 3 ... 限制： - 单队列吞吐量受限（单机磁盘IO） - 无法水平扩展 // Kafka模型：Topic + Partition（分区） Topic: order ├─ Partition 0 → Broker 1 │ ├─ Message 1 │ ├─ Message 4 │ ... ├─ Partition 1 → Broker 2 │ ├─ Message 2 │ ├─ Message 5 │ ... └─ Partition 2 → Broker 3 ├─ Message 3 ├─ Message 6 ... 优势： - 并行处理：多个Partition可以并行读写 - 水平扩展：增加Partition可以提升吞吐量 - 负载均衡：Partition分布在不同Broker 核心洞察： ...