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作者丨Hendrik SwanepoelKafka最初是由Linkedin社區開發的一項技術。簡而言之，它有點像消息隊列系統，但它與消息隊列系統不同的就是它能夠支持pub/sub，可以在許多伺服器上進行擴展，並重新播放消息。平時你可能不太關注這些問題，但是當你想要採用響應式編程風格而不是命令式編程風格時，上述這些就是你需要進行關注的了。命令式編程和響應式編程之間的區別命令式編程是我們一開始就採用的編程類型。當發生了一些事情，換句話說，事件發生了，然後你的代碼被告知發生了該事件。例如，用戶單擊一個按鈕，你在代碼中處理這個事件的地方，就決定了你希望系統接下來觸發哪些動作。您可以將記錄保存到資料庫中，調用另一個服務，發送電子郵件，或者將這些動作組合在一起。這裡最重要一點是，事件是與這些具體發生的動作是直接耦合的。響應式編程使用戶能夠響應發生的事件，通常以流的形式出現。多個關注點可以訂閱相同的事件，並讓事件在它的域中產生影響，而不管其他域發生了什麼。換句話說，它支持鬆散耦合的代碼，可以很容易地擴展到更多的功能。有可能在不同的棧中編碼的各種大的下流系統會受到事件的影響，甚至是在雲的某個地方執行的一大堆沒有伺服器的函數。從消息隊列到Kafka為了理解Kafka會給你的架構帶來什麼，讓我們先談論一下消息隊列。我們之所以從消息隊列開始，是因為我們將討論它的局限性，然後看看Kafka是如何解決這些問題的。消息隊列允許一組訂閱者從隊列的末尾提取一條或多條消息。在消息被移除之前，隊列通常允許執行某些級別的事務，以確保在消息被刪除之前執行所需的操作。並不是所有的隊列系統都具有相同的功能，但是一旦消息被處理了，就會從隊列中刪除掉。如果你仔細想想，它其實與命令式編程非常類似，首先得發生一些事情，然後起始系統決定在下游系統中應該執行哪些操作。儘管可以在隊列中擴展多個消費者，但它們都包含相同的功能，而這只是為了處理負載和并行處理消息，換句話說，它不允許你基於相同的事件啟動多個獨立的操作。隊列消息的所有處理器將在相同的域中執行相同類型的邏輯。這意味著隊列中的消息實際上是命令，它適合於命令式編程，而不是一個適合於響應式編程的事件。對於隊列，通常在相同的域中為隊列中的每個消息執行相同的邏輯另一方面，使用Kafka，你可以將消息/事件發布到主題上，它們會被持久化。當消費者收到這些消息時，他們也不會被移除掉。這允許你重放消息，但更重要的是，它允許大量的消費者基於相同的消息/事件處理各自不同邏輯。你仍然可以在相同的域中進行并行處理，但是更重要的是，你還可以添加不同類型的消費者，這些消費者基於相同的事件執行不同的邏輯。換句話說，對於Kafka，用戶可以採用一個被動的pub/sub體系結構。不同的邏輯可以由不同的系統基於相同的事件來執行在使用Kafka的情況下，這是可能的，因為信息是保留的，消費者群體的概念也是如此。Kafka的消費者團體在向Kafka詢問關於某個話題的信息時，將自己定位於Kafka。Kafka將會記錄哪些消息(偏移量)被傳送到哪個消費者組，這樣它就不會再為它服務了。實際上，它比這要複雜一些，因為您有許多可用的配置選項來控制這一點，但是我們不需要全面地探索這些選項，只是為了在高層次上理解Kafka。總結Kafka還有其它很多的功能，比如它是如何管理擴展(分區)的、為可靠消息傳遞提供了哪些配置選項等等，但我希望這篇文章足夠好，讓你明白為什麼你會考慮採用Kafka而不是好的「ol消息隊列」。