紅魔電競(jìng)平板評(píng)測(cè)：大屏幕硬實(shí)力
前言：三年的疫情因?yàn)橐暇W(wǎng)課的原因激活了平板市場(chǎng)，如今網(wǎng)課的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，大家的生活都恢復(fù)到了正軌，這也就意味著，真正考驗(yàn)平板電腦生存的環(huán)境來(lái)了。也就是面對(duì)著這種殘酷的
Kafka 是一個(gè)開(kāi)源的分布式流式平臺(tái)，它可以處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并提供高吞吐量，低延遲，高可靠性和高可擴(kuò)展性。Kafka 的核心組件包括生產(chǎn)者（Producer），消費(fèi)者（Consumer），主題（Topic），分區(qū)（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特點(diǎn)有：
Kafka 最初是為分布式系統(tǒng)中海量日志處理而設(shè)計(jì)的。它可以通過(guò)持久化功能將消息保存到磁盤(pán)直到過(guò)期，并讓消費(fèi)者按照自己的節(jié)奏提取消息。與它的前輩不同（RabbitMQ、ActiveMQ），Kafka 不僅僅是一個(gè)消息隊(duì)列，它還是一個(gè)開(kāi)源的分布式流處理平臺(tái)。
Kafka 作為一款熱門(mén)的消息隊(duì)列中間件，具備高效可靠的消息異步傳遞機(jī)制，主要用于不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交流和傳遞。下面給大家介紹一下 Kafka 在分布式系統(tǒng)中的 7 個(gè)常用應(yīng)用場(chǎng)景。
日志收集是 Kafka 最初的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一，也是最常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景之一。可以用 Kafka 收集各種服務(wù)的日志，如 web 服務(wù)器、服務(wù)器日志、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器等，通過(guò) Kafka 以統(tǒng)一接口服務(wù)的方式開(kāi)放給各種消費(fèi)者，例如 Flink、Hadoop、Hbase、ElasticSearch 等。這樣可以實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)中海量日志數(shù)據(jù)的處理與分析。
下圖是一張典型的 ELK（Elastic-Logstash-Kibana）分布式日志采集架構(gòu)。
流式處理是 Kafka 在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要應(yīng)用場(chǎng)景之一。可以用 Kafka 作為流式處理平臺(tái)的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)輸出，與 Spark Streaming、Storm、Flink 等框架進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理和分析，如過(guò)濾、轉(zhuǎn)換、聚合、窗口、連接等。
淘寶、京東這樣的線上商城網(wǎng)站會(huì)通過(guò)用戶(hù)過(guò)去的一些行為（點(diǎn)擊、瀏覽、購(gòu)買(mǎi)等）來(lái)和相似的用戶(hù)計(jì)算用戶(hù)相似度，以此來(lái)給用戶(hù)推薦可能感興趣的商品。
下圖展示了常見(jiàn)推薦系統(tǒng)的工作流程。
這樣推薦系統(tǒng)就能夠持續(xù)改進(jìn)對(duì)每個(gè)用戶(hù)的推薦相關(guān)性。
Kafka 常用于傳輸監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù)。例如，大一點(diǎn)的分布式系統(tǒng)中有數(shù)百臺(tái)服務(wù)器的 CPU 利用率、內(nèi)存使用情況、磁盤(pán)使用率、流量使用等指標(biāo)可以發(fā)布到 Kafka。然后，監(jiān)控應(yīng)用程序可以使用這些指標(biāo)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)可視化、警報(bào)和異常檢測(cè)。
下圖展示了常見(jiàn)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)的工作流程。
CDC（數(shù)據(jù)變更捕獲）用來(lái)將數(shù)據(jù)庫(kù)中的發(fā)生的更改以流的形式傳輸?shù)狡渌到y(tǒng)以進(jìn)行復(fù)制或者緩存以及索引更新等。
Kafka 中有一個(gè)連接器組件可以支持 CDC 功能，它需要和具體的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來(lái)使用。數(shù)據(jù)源可以分成兩種：源數(shù)據(jù)源（ data source ，也叫作“源系統(tǒng)”）和目標(biāo)數(shù)據(jù)源（ Data Sink ，也叫作“目標(biāo)系統(tǒng)”）。Kafka 連接器和源系統(tǒng)一起使用時(shí)，它會(huì)將源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)導(dǎo)人到 Kafka 集群。Kafka 連接器和目標(biāo)系統(tǒng)一起使用時(shí)，它會(huì)將 Kafka 集群的數(shù)據(jù)導(dǎo)人到目標(biāo)系統(tǒng)。
下圖展示了常見(jiàn) CDC 系統(tǒng)的工作流程。
Kafka 可以用來(lái)作為老系統(tǒng)升級(jí)到新系統(tǒng)過(guò)程中的消息傳遞中間件（Kafka），以此來(lái)降低遷移風(fēng)險(xiǎn)。
例如，在一個(gè)老系統(tǒng)中，有購(gòu)物車(chē) V1、訂單 V1、支付 V1 三個(gè)服務(wù)，現(xiàn)在我們需要將訂單 V1 服務(wù)升級(jí)到訂單 V2 服務(wù)。
下圖展示了老系統(tǒng)遷移到新系統(tǒng)的工作流程。
事件溯源是 Kafka 在微服務(wù)架構(gòu)中的重要應(yīng)用場(chǎng)景之一。可以用 Kafka 記錄微服務(wù)間的事件，如訂單創(chuàng)建、支付完成、發(fā)貨通知等。這些事件可以被其他微服務(wù)訂閱和消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯的協(xié)調(diào)和同步。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)事件溯源就是將這些事件通過(guò)持久化存儲(chǔ)在 Kafka 內(nèi)部。如果發(fā)生任何故障、回滾或需要重放消息，我們都可以隨時(shí)重新應(yīng)用 Kafka 中的事件。
Kafka 最常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景就是作為消息隊(duì)列。Kafka 提供了一個(gè)可靠且可擴(kuò)展的消息隊(duì)列，可以處理大量數(shù)據(jù)。
Kafka 可以實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)間的解耦和異步通信，如訂單系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、庫(kù)存系統(tǒng)等。在這個(gè)基礎(chǔ)上 Kafka 還可以緩存消息，提高系統(tǒng)的可靠性和可用性，并且可以支持多種消費(fèi)模式，如點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或發(fā)布訂閱。
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