Kafka流式数据管道：实现高效的数据库生成 (kafka生成数据库)-www.88531.cn资享网

在现代企业中，数据是生命力。对数据进行收集、存储和管理对企业的成长至关重要。然而，为了保存大量的数据，企业需要使用高效的数据存储技术。MySQL和PostgreSQL等传统数据库仍然是许多企业的存储选择，它们在数据保存和查询方面具有很高的性能。不过，这些数据库并不是万能的，它们无法有效地处理流式数据。对于高度变化的数据流，利用传统数据库进行处理需要大量的计算资源，这在大型企业中是无法承受的。为了解决这个问题，Kafka流式数据管道被推出并广泛使用于各大企业。

Kafka是由LinkedIn开发的分布式流式数据平台，旨在为企业提供大规模、高效的数据收集、传输和存储能力。与传统数据库不同的是，使用Kafka的流式数据处理方式具有以下三个优点：

1.灵活的数据处理

许多传统数据库需要严格的数据结构和模式，这使得将数据存储和移动到数据库中变得困难。而Kafka与传统数据库不同，它提供了灵活的数据处理方式。在Kafka中，数据不需要预定义的模式，不需要推断数据类型。这使得企业更加容易处理未知结构的数据，并使得系统可以轻松地适应新的数据流。

2.高性能的数据批处理

与传统数据库不同，Kafka利用流数据处理方式，提供大型分布式消息队列，支持高并发的数据传输和功能复杂的数据处理。当企业需要针对海量数据进行批量处理时，Kafka的流数据处理在性能和效率上表现出色。Kafka还可以利用持久化存储，使得数据不会因任何失败情况丢失。

3.实时的数据处理

对于实时的数据流，传统数据库的处理方式通常是相对较慢的，处理速度无法与数据产生的速度相匹配。但是，Kafka的流处理机制使得企业能够在数据到达时立即进行处理，并快速地响应变化。这提高了企业对数据的密集实时监视和管理能力，对准确性和数据驱动的决策产生积极的影响。

Kafka的流式数据管道支持多种数据源，如数据生成器、传感器、网站浏览器、设备传感器和消息队列等。通过将数据从这些源中收集和处理，可以让系统产生更多的价值。此外，使用KafkaProcessors，可以实现异步和同步的流数据处理，实现数据的实时或定期处理。这使得企业可以根据实际情况来调整数据处理范围和速度，并实现更高效和灵活的数据协作。

在实际应用中，使用Kafka的流式数据管道可以从多个方面帮助企业。通过流数据处理机制，企业可以更好地监视和管理其数据。使用高性能的Kafka技术，企业可以更好地应对大数据量的处理需求。此外，使用流式数据管道实现的数据库生成，可以更好地支持企业内部的数据协作和数据共享。

对于需要高效处理流式数据的企业，使用Kafka的流式数据管道可以是一个非常有价值的解决方案。它提供了实时、高效、灵活和可扩展的数据处理方式，可以帮助企业提高其数据管理水平，进而提高整体业务竞争力。

相关问题拓展阅读：

c+Kafka实现mysql与redis数据同步

前言

上篇文章简单介绍c概念，本文结合常见的缓存业务去讲解c使用。在实际开发过程中，通常都会把数据往redis缓存中保存一份，做下简单的查询优化。如果这时候数据库数据发生变更操作，就不得不在业务代码中写一段同步更新redis的代码，但是这种数据同步的代码和业务代码糅合在一起看起来不是很优雅，而且还会出现数据不一致问题。那能不能把这部分同步代码从中抽离出来，形成独立模块呢？答案是肯定的，下面通过c结合Kafka来实现mysql与redis之间的数据同步。

架构设计

通过上述结构设计图可以很清晰的知道用到的组件：MySQL、C、Kafka、ZooKeeper、Redis。

Kafka&Zookeeper搭建

首先在

官网

下载Kafka：

下载后解压文件夹，可以看到以下几个文件：

Kafka内部自带了zookeeper，所以暂不需要去下载搭建zookeeper集群，本文就使用Kafka自带zookeeper来实现。

通过上述zookeeper启动命令以及Kafka启动命令把服务启动，可以通过以下简单实现下是否成功：

C搭建

c搭建具体可以参考上文，这里只讲解具体的参数配置：

找到/conf目录下的c.properties配置文件：

然后配置instance，找到/conf/example/instance.properties配置文件：

经过上述配置后，就可以启动c了。

测试

环境搭建完成后，就可以编写代码进行测试。

1、引入pom依赖

2、封装Redis工具类

在application.yml文件增加以下配置：

封装一个操作Redis的工具类：

3、创建MQ消费者进行同步

创建一个CBean对象进行接收：

最后就可以创建一个消费者CConsumer进行消费：

测试Mysql与Redis同步

mysql对应的表结构如下：

启动项目后，新增一条数据：

可以在控制台看到以下输出：

如果更新呢？试一下Update语句：

同样可以在控制台看到以下输出：

经过测试完全么有问题。

总结

既然c这么强大，难道就没缺点嘛？答案当然是存在的啦，比如：c只能同步增量数据、不是实时同步而是准实时同步、MQ顺序问题等；尽管有一些缺点，毕竟没有一样技术或者产品是完美的，最重要是合适。比如公司目前有个视图服务提供宽表搜索查询功能就是通过同步Mysql数据到Es采用C+Kafka的方式来实现的。

你了解那些Kafka的核心概念吗

Kafka中的数据称为message，就类似于record和row。Message是以batches的形式写入Kafka，batch就是一组数据，他们被写入同一个topic和partition。 Message被写入topic，topic又被分成了partition。每个partition可以在不同的server上。

分批次写入消息是为了提高效率。

topic：主题，一个主题代表了一类消息，就像数据库中的表一样。

Partition：分区，一个主题有若干个分区，同一个主题的分区可以不分布在同一个机器上，单一主题中的分区有序，但是无法保证所有的分区有序。

Producer用来创造消息。默认情况下，producer不care往哪个partition中写，一个topic中message会被均匀的分配到partition中。通过message key，partitioner会生成这个key的hash并把message写到特定的partition中。

Consumer读取数据。一个consumer会subscribe到一个或多个topic下，并以message被produce的顺序读取。通过跟踪message offset，consumer记录哪些消息已经被消费过。每个message有一个独立的offset，对于每个partition，通过存储最后消费消息的offset在zookeeper或kafka中，consumer可以停止重启是不失去上次读取的位置。

Consumer组成了consumer group，group保证了每个partition只有一个成员进行消费。如果一个consumer失败，group中的consumer会rebalance partition。

一个kafka的server称为一个broker。一个partition在cluster中被归在一个broker下，这个broker被称为partition的leader。一个partition可以被assign到多个broker下，这样partition就会被复制。

Replica：副本，分为leader和follower，leader对外提供服务。

为什么要用kafka：多个生产者，多个消费者，磁盘存储，可拓展性高，高性能。

把partition从一个consumer分配到另一个consumer称为rebalance。Rebalance保证了consumer group的高可用和高拓展性。在rebalance过程中，consumer不消费消息。

offset：在partition中给message连续的id，用来识别每条消息。

Zookeeper的作用：在集群不同节点间建立coordination。同时，如果哪个节点失败，我们还可以通过zookeeper从之前committed offset中恢复因为zookeeper周期性的commit offset。如果kafka的cluster有什么更改，zookeeper会通知所有node这一更改比如增删broker或topic。

ISR：In-Sync Replicas, 是和leader同步的复制的分区，这些followers和leader有着相同的message。

QueueFullException：当producer以broker无法接受的速度发送消息是会出现，解决方案是增加broker的数量。

Retention Period: retention period 可以帮助保持所有published的消息并不在乎消息是否被消费。这些记录可以通过retention period的配置进行销毁来腾出一些空间。

多分区多副本的好处：kafka通过给topic指定多个分区分布在多个broker上，并发能力较好（负载均衡）。partition可以指定replica数，增加了消息存储的安全性，提高了容灾能力，不过也增加了存储空间。