Apache Kafka实战 胡夕 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡夕 著

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• Kafka
• 消息队列
• 流处理
• 实时计算
• 分布式系统
• 大数据
• Java
• 微服务
• 架构
• 技术栈

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337765

商品编码：27711250386

开本：16开

出版时间：2018-04-01

本书是涵盖Apache Kafka各方面的具有实践指导意义的工具书和参考书。作者结合典型的使用场景，对Kafka整个技术体系进行了较为全面的讲解，以便读者能够举一反三，直接应用于实践。同时，本书还对Kafka的设计原理及其流式处理组件进行了较深入的探讨，并给出了翔实的案例。 本书共分为10章：1章全面介绍消息引擎系统以及Kafka的基本概念与特性，快速带领读者走进Kafka的世界；第2章简要回顾了Apache Kafka的发展历史；第3章详细介绍了Kafka集群环境的搭建；第4、5章深入探讨了Kafka客户端的使用方法；第6章带领读者一览Kafka内部设计原理；第7~9章以实例的方式讲解了Kafka集群的管理、监控与调优；10章介绍了Kafka新引入的流式处理组件。

第1章 认识Apache Kafka    1

1.1 Kafka快速入门    1

1.1.1 下载并解压缩Kafka二进制代码压缩包文件    2

1.1.2 启动服务器    3

1.1.3 创建topic    3

1.1.4 发送消息    4

1.1.5 消费消息    4

1.2 消息引擎系统    5

1.2.1 消息设计    6

1.2.2 传输协议设计    6

1.2.3 消息引擎范型    6

1.2.4 Java消息服务    8

1.3 Kafka概要设计    8

1.3.1 吞吐量/*时    8

1.3.2 消息*久化    11

1.3.3 负载均衡和故障转移    12

1.3.4 伸缩性    13

1.4 Kafka基本概念与术语    13

1.4.1 消息    14

1.4.2 topic和partition    16

1.4.3 offset    17

1.4.4 replica    18

1.4.5 leader和follower    18

1.4.6 ISR    19

1.5 Kafka使用场景    20

1.5.1 消息传输    20

1.5.2 网站行为日志追踪    20

1.5.3 审计数据收集    20

1.5.4 日志收集    20

1.5.5 Event Sourcing    21

1.5.6 流式处理    21

1.6 本章小结    21

第2章 Kafka发展历史    22

2.1 Kafka的历史    22

2.1.1 背景    22

2.1.2 Kafka横空出世    23

2.1.3 Kafka开源    24

2.2 Kafka版本变迁    25

2.2.1 Kafka的版本演进    25

2.2.2 Kafka的版本格式    26

2.2.3 新版本功能简介    26

2.2.4 旧版本功能简介    31

2.3 如何选择Kafka版本    35

2.3.1 根据功能场景    35

2.3.2 根据客户端使用场景    35

2.4 Kafka与Confluent    36

2.5 本章小结    37

第3章 Kafka线上环境部署    38

3.1 集群环境规划    38

3.1.1 操作系统的选型    38

3.1.2 磁盘规划    40

3.1.3 磁盘容量规划    42

3.1.4 内存规划    43

3.1.5 CPU规划    43

3.1.6 带宽规划    44

3.1.7 典型线上环境配置    45

3.2 伪分布式环境安装    45

3.2.1 安装Java    46

3.2.2 安装ZooKeeper    47

3.2.3 安装单节点Kafka集群    48

3.3 多节点环境安装    49

3.3.1 安装多节点ZooKeeper集群    50

3.3.2 安装多节点Kafka    54

3.4 验证部署    55

3.4.1 测试topic创建与删除    55

3.4.2 测试消息发送与消费    57

3.4.3 生产者吞吐量测试    58

3.4.4 消费者吞吐量测试    58

3.5 参数设置    59

3.5.1 broker端参数    59

3.5.2 topic级别参数    62

3.5.3 GC参数    63

3.5.4 JVM参数    64

3.5.5 OS参数    64

3.6 本章小结    65

第4章 producer开发    66

4.1 producer概览    66

4.2 构造producer    69

4.2.1 producer程序实例    69

4.2.2 producer主要参数    75

4.3 消息分区机制    80

4.3.1 分区策略    80

4.3.2 自定义分区机制    80

4.4 消息序列化    83

4.4.1 默认序列化    83

4.4.2 自定义序列化    84

4.5 producer拦截器    87

4.6 无消息丢失配置    90

4.6.1 producer端配置    91

4.6.2 broker端配置    92

4.7 消息压缩    92

4.7.1 Kafka支持的压缩算法    93

4.7.2 算法性能比较与调优    93

4.8 多线程处理    95

4.9 旧版本producer    96

4.10 本章小结    98

第5章 consumer开发    99

5.1 consumer概览    99

5.1.1 消费者（consumer）    99

5.1.2 消费者组（consumer group）    101

5.1.3 位移（offset）    102

5.1.4 位移提交    103

5.1.5 __consumer_offsets    104

5.1.6 消费者组重平衡（consumer group rebalance）    106

5.2 构建consumer    106

5.2.1 consumer程序实例    106

5.2.2 consumer脚本命令    111

5.2.3 consumer主要参数    112

5.3 订阅topic    115

5.3.1 订阅topic列表    115

5.3.2 基于正则表达式订阅topic    115

5.4 消息轮询    115

5.4.1 poll内部原理    115

5.4.2 poll使用方法    116

5.5 位移管理    118

5.5.1 consumer位移    119

5.5.2 新版本consumer位移管理    120

5.5.3 自动提交与手动提交    121

5.5.4 旧版本consumer位移管理    123

5.6 重平衡（rebalance）    123

5.6.1 rebalance概览    123

5.6.2 rebalance触发条件    124

5.6.3 rebalance分区分配    124

5.6.4 rebalance generation    126

5.6.5 rebalance协议    126

5.6.6 rebalance流程    127

5.6.7 rebalance监听器    128

5.7 解序列化    130

5.7.1 默认解序列化器    130

5.7.2 自定义解序列化器    131

5.8 多线程消费实例    132

5.8.1 每个线程维护一个KafkaConsumer    133

5.8.2 单KafkaConsumer实例+多worker线程    135

5.8.3 两种方法对比    140

5.9 独立consumer    141

5.10 旧版本consumer    142

5.10.1 概览    142

5.10.2 high-level consumer    143

5.10.3 low-level consumer    147

5.11 本章小结    153

第6章 Kafka设计原理    154

6.1 broker端设计架构    154

6.1.1 消息设计    155

6.1.2 集群管理    166

6.1.3 副本与ISR设计    169

6.1.4 水印（watermark）和leader epoch    174

6.1.5 日志存储设计    185

6.1.6 通信协议（wire protocol）    194

6.1.7 controller设计    205

6.1.8 broker请求处理    216

6.2 producer端设计    219

6.2.1 producer端基本数据结构    219

6.2.2 工作流程    220

6.3 consumer端设计    223

6.3.1 consumer group状态机    223

6.3.2 group管理协议    226

6.3.3 rebalance场景剖析    227

6.4 实现*确一次处理语义    230

6.4.1 消息交付语义    230

6.4.2 幂等性producer（idempotent producer）    231

6.4.3 事务（transaction）    232

6.5 本章小结    234

第7章 管理Kafka集群    235

... ...

深入理解分布式流处理的基石：Apache Kafka 在当今信息爆炸的时代，数据以惊人的速度和规模产生，实时、高效地处理和流动这些数据已成为企业生存和发展的关键。Apache Kafka，作为一款分布式流处理平台，凭借其高吞吐量、低延迟、持久化存储以及强大的可扩展性，已经成为现代数据架构中不可或缺的核心组件。本书将带领读者踏上一段深度探索Kafka的旅程，从其核心概念到实际应用，揭示其强大功能背后的设计哲学与工程实践。 第一部分：Kafka的基石——核心概念解析 要真正掌握Kafka，首先需要理解其底层构建块。本书将深入浅出地剖析Kafka的核心概念，为读者打下坚实的基础。 Topic（主题）： Kafka中的数据被组织成逻辑上的“主题”。每个主题都可以看作是一个消息的分类，生产者将消息发布到特定的主题，消费者则订阅它们感兴趣的主题以获取消息。我们将详细介绍主题的命名规范、创建和管理，以及主题如何成为消息流动的首要通道。 Partition（分区）： 为了实现高吞吐量和可扩展性，Kafka将每个主题进一步划分为一个或多个“分区”。每个分区都是一个有序的、不可变的消息序列。同一主题的不同分区可以被部署在不同的Kafka Broker上，从而实现并行处理和负载均衡。本书将重点阐述分区的数量如何影响吞吐量和并行度，以及分区与副本的关系。 Producer（生产者）： 生产者是向Kafka主题发布消息的应用程序。我们将详细介绍生产者API的使用，包括如何配置生产者以实现高吞吐量和可靠性，如何选择合适的分区策略（例如按键分区、轮询分区），以及如何处理消息发送过程中的各种异常情况，如失败重试和幂等性保证。 Consumer（消费者）： 消费者是订阅Kafka主题并处理消息的应用程序。我们将深入讲解消费者API，包括如何加入消费者组（Consumer Group）以实现消息的负载均衡和故障转移，如何管理偏移量（Offset）以确保消息的正确处理和避免重复消费，以及如何处理不同消息传递语义（at-most-once, at-least-once, exactly-once）。 Broker（代理）： Broker是Kafka集群中的服务器。它们负责接收生产者的消息，将消息存储在磁盘上，并将消息提供给消费者。我们将探讨Broker的配置、集群的搭建和管理，以及Leader-Follower副本机制如何保证数据的持久化和高可用性。 ZooKeeper（或KRaft）： Kafka集群的元数据管理至关重要。传统上，Kafka依赖ZooKeeper来管理Broker状态、Topic信息、Consumer Group偏移量等。本书将详细讲解ZooKeeper在Kafka集群中的作用，以及其配置和维护。同时，我们也会介绍Kafka正在逐步走向独立（KRaft）的趋势，并探讨其优势和迁移路径。 Offset（偏移量）： Offset是分区中消息的唯一标识符，表示该消息在分区中的位置。消费者通过跟踪和提交Offset来记录已经处理的消息，这是实现可靠消息消费的关键。我们将深入分析Offset的管理策略，以及其对消息传递语义的影响。 Consumer Group（消费者组）： 消费者组是Kafka实现消息负载均衡和故障转移的核心机制。同一消费者组内的多个消费者会共享一个主题的分区，每个分区只会被组内的一个消费者消费。本书将详细解析消费者组的动态成员变更、Rebalance过程，以及如何设计高效的消费者组策略。 第二部分：Kafka的高级特性与架构深度解析 在掌握了核心概念之后，本书将带领读者进一步探索Kafka的高级特性，理解其背后的精妙设计，以及如何将其应用于复杂的场景。 数据持久化与副本机制： Kafka将消息持久化到磁盘，这保证了即使Broker宕机，数据也不会丢失。我们将深入研究Kafka的日志存储机制，包括Log Segment、Index File等，以及Leader-Follower副本复制机制如何实现数据的冗余备份和高可用性。我们会讨论`acks`配置如何影响消息的可靠性，以及`replication.factor`的选择策略。 消息语义： 理解Kafka提供的不同消息传递语义至关重要。我们将详细阐述`at-most-once`（最多一次）、`at-least-once`（至少一次）和`exactly-once`（恰好一次）的概念，以及它们在实际应用中的权衡。特别地，我们将重点介绍Kafka如何通过幂等生产者、事务性API等机制来实现`exactly-once`语义，这是构建可靠分布式系统的关键。 消息顺序保证： Kafka保证同一分区内的消息是有序的。本书将分析在不同场景下（如单个生产者、多个生产者、消费者组）消息顺序是如何被保证的，以及当需要跨分区保证全局顺序时，可以采用的策略和限制。 Schema Registry 与消息格式： 在实际生产环境中，消息的格式和Schema管理至关重要。我们将介绍Schema Registry的概念，以及如何使用Avro、Protobuf等序列化格式来定义消息的结构，从而实现数据的高度可读性和向前/向后兼容性。 Kafka Streams： Kafka Streams是Kafka官方提供的一个轻量级的流处理库，它允许开发者使用Java/Scala API在Kafka主题上构建实时的流处理应用程序，而无需部署独立的流处理集群。本书将详细介绍Kafka Streams的核心组件，如`KStream`、`KTable`、`GlobalKTable`，以及如何利用其强大的操作符（如`map`、`filter`、`groupBy`、`join`）进行复杂的数据转换和分析。 Kafka Connect： Kafka Connect是一个用于连接Kafka与其他系统（如数据库、消息队列、文件存储）的框架。它提供了高度可扩展和可配置的连接器，能够轻松地实现数据在Kafka和外部系统之间的高效导入和导出。本书将深入讲解Kafka Connect的架构，以及如何使用Source Connector和Sink Connector来集成各种数据源和数据目标。 Quotas（配额）： 在多租户或资源受限的环境中，限制生产者和消费者的吞吐量和连接数变得尤为重要。本书将介绍Kafka的Quotas功能，以及如何通过配置来对Broker、用户或客户端进行资源限制，以保证集群的稳定运行。 安全机制： 随着Kafka在企业中的广泛应用，安全性问题也日益突出。我们将详细介绍Kafka的安全特性，包括SASL认证、SSL/TLS加密、ACL（访问控制列表）授权，以及如何配置这些机制来保护Kafka集群免受未经授权的访问和数据泄露。 第三部分：Kafka的实战应用与最佳实践 理论知识的掌握离不开实践的检验。本书的第三部分将聚焦于Kafka的实际应用场景，并分享一系列宝贵的工程实践经验。 实时数据管道建设： 如何利用Kafka构建高吞吐量的实时数据管道，实现从数据源到数据仓库、数据湖的无缝数据流。我们将展示如何使用Kafka Connect、Kafka Streams等工具来解决实际的数据集成问题。 日志聚合与分析： Kafka是构建大规模日志聚合系统的理想选择。本书将介绍如何将各类应用程序的日志发送到Kafka，并利用下游系统（如Elasticsearch、Splunk）进行实时分析和可视化。 事件驱动架构（EDA）： Kafka是实现事件驱动架构的核心组件。我们将探讨如何利用Kafka来构建松耦合、高响应的微服务系统，通过事件的发布和订阅来解耦服务之间的依赖。 流式ETL与数据处理： 使用Kafka Streams或Flink/Spark Streaming等框架，实现对Kafka中流式数据的实时ETL（抽取、转换、加载）和复杂的数据处理。 故障排查与性能优化： 在实际运维过程中，如何诊断和解决Kafka集群的常见问题，如Broker宕机、消息积压、消费者Rebalance频繁等。我们将提供一系列性能调优的技巧和工具，帮助读者最大限度地发挥Kafka的性能潜力。 集群部署与监控： 从单机部署到多机集群，再到大规模生产环境的部署。我们将分享部署Kafka的最佳实践，并介绍常用的监控工具（如Prometheus、Grafana）和指标，以确保集群的健康运行。 案例分析： 通过分析一些典型的Kafka应用案例，如实时推荐系统、物联网数据处理、金融交易数据流等，深入理解Kafka在不同行业中的实际价值和落地方法。 本书旨在成为您在Apache Kafka领域的可靠向导，无论您是初次接触Kafka的新手，还是希望深入理解其工作原理的开发者，亦或是负责Kafka集群运维的工程师，都能从中获得宝贵的知识和实践经验。我们将专注于讲解Kafka的核心设计理念和实际应用中的挑战与解决方案，帮助您自信地驾驭这一强大的分布式流处理平台，构建更高效、更可靠、更具弹性的数据系统。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感受到作者深厚功底和匠心独运的书。在阅读这本书之前，我对Kafka的理解更多是基于表面的API调用，总觉得欠缺了些什么。而这本书，则像一把钥匙，打开了我对Kafka更深层次的认知。作者在书中深入剖析了Kafka的内部架构，包括Broker的内存管理、磁盘I/O优化、网络通信机制等。这些细节的讲解，让我对Kafka的性能瓶颈有了更清晰的认识，也为我后续进行性能调优提供了重要的理论基础。我特别欣赏书中关于“Broker的配置参数详解”的部分，作者不仅仅是简单罗列参数，而是结合实际场景，解释了每个参数的作用、取值范围以及对性能和稳定性的影响。这让我能够根据自己业务的具体需求，灵活地调整Kafka的配置，以达到最佳的运行效果。另外，书中还提到了Kafka的二次开发和定制化方面的技巧，这为有特殊需求的用户提供了宝贵的参考。总而言之，这是一本能够让你从“入门”到“精通”的Kafka实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一个刚踏入分布式系统领域的新手，我对Kafka的理论知识虽然有所了解，但在实际应用中却屡屡碰壁。这本书以一种非常贴近实战的方式，从安装部署到核心概念的讲解，再到实际场景的应用案例，层层递进，让我在学习过程中感到豁然开朗。作者的语言风格非常通俗易懂，避开了许多晦涩难懂的术语，用生动的比喻和清晰的图示来解释复杂的原理。尤其是在处理Kafka的消息传递机制、消费者组、分区等核心概念时，作者循序渐进的讲解，配合着书中提供的代码示例，让我能够一步一步地理解并动手实践。我印象最深的是关于“Exactly-once semantics”的章节，在其他资料中我总是觉得云里雾里，但在书中，作者通过详细的案例分析和代码演示，让我第一次真正理解了如何才能在Kafka中实现这种“恰好一次”的传递，这对我后续设计数据一致性强的应用至关重要。而且，书中还包含了许多性能调优的技巧和常见问题的排查方法，这些都是我在实际工作中非常宝贵的经验。读完这本书，我对Kafka的理解不再停留在表面，而是有了深入的掌握，能够自信地将其应用于我的项目中。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我在学习Kafka的过程中，常常因为各种错综复杂的问题而感到沮丧。这本书如同一位经验丰富的导师，在我遇到瓶颈时给予我最及时的帮助。它并没有回避Kafka在实际部署和使用中可能遇到的各种坑，反而将这些“坑”作为教学案例，带领读者一步步地分析问题产生的原因，并提供切实可行的解决方案。我记得书中有一个关于“Broker宕机后如何恢复数据”的详细案例，作者不仅分析了不同恢复策略的优劣，还给出了具体的命令行操作步骤，让我这种对运维不太熟悉的开发者也能轻松应对。此外，书中对Kafka的监控和告警机制也有深入的探讨，这对于保证生产环境的稳定性至关重要。它教会了我如何通过JMX、Prometheus等工具来全面了解Kafka集群的运行状态，并设置有效的告警规则，从而在问题发生的第一时间收到通知并及时处理。这本书的价值在于它不仅仅停留在“能用”的层面，更注重“用好”和“用稳”。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过阅读一些Kafka的官方文档和零散的文章，但总感觉缺乏一个系统性的框架。这本书的出现，就像在我迷茫的道路上点亮了一盏明灯。它不仅仅是理论的堆砌，而是真正将Kafka的强大功能与实际应用场景紧密结合。作者在书中分享了大量来自一线开发者的实战经验，这些经验在官方文档中是很难找到的。例如，书中关于如何选择合适的Broker配置、如何设计合理的Topic和Partition策略、如何处理消息积压和数据丢失等问题，都提供了非常详尽的指导。我特别喜欢书中对“消息顺序性保证”的探讨，作者不仅分析了不同场景下保证消息顺序性的可行性，还给出了具体的实现方案和注意事项，这对于需要严格按照处理顺序的业务场景来说，无疑是救命稻草。另外，书中还介绍了Kafka与其他大数据组件（如HDFS、Spark、Flink）的集成方案，这为我后续构建更完整的数据处理 pipeline 提供了宝贵的参考。总而言之，这本书是一本集理论、实践、经验于一体的优质读物，强烈推荐给所有想要深入理解和掌握Kafka的开发者。

评分☆☆☆☆☆

这是一本能够让你“看见”Kafka内部运作的书。我一直认为，对于一个技术，尤其是像Kafka这样底层的分布式系统，了解其“为什么”比知道“怎么用”更重要。这本书在这方面做得非常出色。作者没有直接丢给你一堆API，而是从Kafka的设计哲学入手，剖析了其背后的权衡和取舍。我花了很长时间去理解Kafka的日志存储模型，以及Producer如何写入、Consumer如何读取。书中通过深入浅出的图解和类比，让我恍然大悟。它不仅仅教会了我如何使用Kafka，更让我理解了Kafka的强大之处和局限性。我在书中看到了关于Broker如何进行Leader选举、Follower如何同步数据，以及Controller在集群管理中的作用的精彩描述。这些内容对于理解Kafka的可用性和容错能力至关重要。我还对书中关于Kafka Streams的介绍印象深刻，它将流式处理的概念融入到Kafka生态中，为构建实时数据应用提供了新的思路。这本书让我不再只是一个Kafka的使用者，而是一个能够理解并能够驾驭它的开发者。