再谈基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列原理

作者/分享人:应书澜
向 Ta 提问
毕业于 C9 高校,硕士学历,曾在 IEEE ITS、VSD 等 Top 期刊发表论文。多年研发经验,精通 Java、Python 及 C 语言,擅长 IOT 相关技术,预测算法,分布式中间件;曾在华为、阿里巴巴,上海电气等公司重要项目中担任技术负责人或核心研发成员,现专注于中间件技术。

关于分布式消息队列,我在几个月前写过一篇文章:《深入浅出理解基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列 》。最近,由于写作课程《分布式中间件实践之路》的契机,我再次阅读了这篇文章,觉得存在很多不足,对不起 “深入浅出” 一词,鉴于此,我决定再写一篇长文,详细解读基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列原理,敬请感兴趣的读者关注。

本场 Chat 主要内容:

  1. Kafka 的架构解读;
  2. Kafka 为什么要将 Topic 进行分区;
  3. Kafka 高可靠性实现基础解读;
  4. Kafka 复制原理和同步方式;
  5. leader 选举机制,及如何确保新选举出的 leader 是优选;
  6. 同步副本 ISR;
  7. Kafka 数据可靠性和持久性保证;
  8. 深入解读 HW 机制;
  9. Kafka 架构中 Zookeeper 以怎样的形式存在;
  10. 全程解析:Producer -> kafka -> consumer。
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18.10.14
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若谷
写的特别好,作者写这篇文章可定花了很多时间的,逐字逐句阅读也花很多时间,但收获蛮多的,就是自身对kafka的了解不多,造成阅读特别累。
应书澜: 谢谢支持
马里奥的马里奥
整篇文章没有多余的话,干货满满。感觉kafka的概念,或者说是内在的组件比rabbitmq要多很多,理解起来需要反复琢磨。
谭鹏Hobby@Ericsson
系统性,逻辑性,条理性都很强,而且解释的很清楚,由浅入深,没有口水话,可见技术能力和写作能力都相当的强悍,感谢好文!
JIM
看了其他的博客写了consumerGroup和patition之间的负载均衡里面有一些公式一看就晕,看到这个文章之后瞬间清晰了
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