kafka 大并发参数优化（ApacheKafka大数据的实时处理时代）

kafka 大并发参数优化（ApacheKafka大数据的实时处理时代）以上是 Kafka 最简单的核心思想，接下来我将介绍 Kafka Streams 作为 Kafka 客户端如何利用以上核心思想来设计流处理的平台。数据流其实就是有序的记录或消息，每个消息是一个 Key 加一个 Value，并且 record 与 Kafka 自身 massage 具有一一对应关系。延展性。如上图，提供 topic 以及 topic partitions，即话题与话题分区的机制。每个用户有不同的 topic，每个 topic 可以有多个分区，每个分区可被装载在不同的机器上，当用户提高规模之后，Kafka 只需要简单地增加机器和 topic partitions 数量，或者采用 ROM balance 的方式到不同机器上，即可达到线性延展方式。正如大家所了解的，API 的使用其实很简单。提供一个简单的 API，用户简单地写入运行逻辑即可运行。但是编程应用总是容易的，而它的复杂程

因此我们要做的事情与使用 Kafka 其他的客户端类似，比如发布者、消费者，只要在代码里边加入就可以使用各种各样的 API。当你要调配控制 Kafka Stream 应用的时候，选择最基础的 War File 来运行或者采用 Java、C，甚至资源管理器来运行都是可行的。因为 Kafka Stream 是一个轻量级流处理的库，可支持各种各样的运维方式。

在我们看来，简单的就是美的，只有给用户提供最大的兼容性与最大的延展性，用户才能得到最好的用户体验。

Kafka Stream 的编程语言

如果接触过 Storm、Spark 等流处理平台的同学可以发现，它们与 Kafka Stream 高阶位 DSL 语言其实有相似之处。如上图所示，首先定义一个 Streams 流， Streams 是从 topic1 中的 topic 获取得到，即定义 Streams、处理 Streams、得到新的 Streams。比如，从 topic1 里面得到两个原始数据流，然后数据流进行 countByKey 得到新的数据流叫做 Counts。那么 counts.to(“topic2”) 是什么意思呢？在获取到新的数据流之后写回 Kafka topic2 内，启动 KafkaStreams 进程，与 Kafka producer、Kafka consumer 类似，让它来运行已定义计算。

正如大家所了解的，API 的使用其实很简单。提供一个简单的 API，用户简单地写入运行逻辑即可运行。但是编程应用总是容易的，而它的复杂程度在于，一旦你开始运维该应用，当你想要把业务拓展到更大规模，或者业务出现变化，或者集群不稳定，需要强大的运维时，运维的程度便显得异常重要，最上面的编程可能只是冰山一角。Kafka Stream 的设计理念是最简单的就是最美的，包括 API、运维、debugging，以及各种各样的方式，都是希望给用户带来最简单的体验。它的核心思想就是把难问题直接给 Kafka 集群本身。

Kafka 的介绍

Kafka 的核心思想是什么？就是把这些消息全部存成一个有序日志，所有的消息发布者把消息发布到底端，从某一个逻辑上的位移开始顺序读取所有的消息。它的一个好处在于所有的读和写，尽管都是刷到磁盘上，但都是按照顺序进行，该方式对磁盘的使用比较有效，倘若消费者和发布者隔得比较近，将利用 page cash 直接读数据。

延展性。如上图，提供 topic 以及 topic partitions，即话题与话题分区的机制。每个用户有不同的 topic，每个 topic 可以有多个分区，每个分区可被装载在不同的机器上，当用户提高规模之后，Kafka 只需要简单地增加机器和 topic partitions 数量，或者采用 ROM balance 的方式到不同机器上，即可达到线性延展方式。

以上是 Kafka 最简单的核心思想，接下来我将介绍 Kafka Streams 作为 Kafka 客户端如何利用以上核心思想来设计流处理的平台。数据流其实就是有序的记录或消息，每个消息是一个 Key 加一个 Value，并且 record 与 Kafka 自身 massage 具有一一对应关系。