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编辑推荐

适读人群 ：本书适合所有对云计算、大数据处理感兴趣的技术人员阅读，尤其适合对消息引擎、流式处理技术及框架感兴趣的技术人员参考阅读。

业内专家王国璋、付稳、王迪、杨金峰联袂力荐。

基于Apache Kafka 1.0.0版本进行介绍，Kafka Contributor执笔。

从Kafka基本概念与特性开始，详细介绍了Kafka的部署、开发、运营、监控、调试、优化以及重要组件的设计原理，并给出了翔实的案例。

本书既适合作为Kafka的入门书籍，也适合系统架构师和一线开发工程师参考阅读。

内容简介

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：第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；第10章介绍了Kafka新引入的流式处理组件。

作者简介

胡夕，北航计算机硕士毕业，目前就职于一家互联网金融公司，开源技术爱好者。曾任职于IBM、搜狗、微博等公司。对Kafka及其他开源流处理技术与框架有深刻认识，同时也是国内活跃的Kafka代码贡献者。对Kafka原理、运行机制以及应用开发都有较深的研究。

精彩书评

胡夕是Apache Kafka在国内社区中非常活跃的贡献者之一。在详读这本书的时候，我很赞叹于他对Kafka全面且系统的了解。本书除了介绍Kafka本身的技术之外，还有不少作者本人的运维经验和生态圈使用经验分享，十分值得一读。

——Kafka PMC、Committer 王国璋

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，近年来蓬勃发展，在云计算和大数据技术栈中扮演着重要的角色，对于大型推荐系统、广告系统、搜索系统的实时数据分析非常有价值。本书是一本很好的Kafka入门及进阶书籍，从部署、原理、大规模生产环境实践及调优等各个方面进行了介绍，深入浅出。本书既适合作为Kafka的入门书籍，也适合作为系统架构师和一线开发工程师的参考书籍，无论是泛读还是精读，相信读者都会有较大收获。

——新浪微博技术专家 付稳

Kafka是一款高性能、低延迟、高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统，在推荐、搜索、广告等实时数据系统中应用广泛。本书从Kafka基本概念与特性开始，详细介绍了Kafka的部署、开发、运营、监控、调试、优化以及重要组件的设计原理，图文并茂，帮助读者快速、深入地掌握Kafka，并能基于Kafka更好地改良或实现高可用、低耦合的数据处理系统。

——腾讯公司AI平台部助理总经理 王迪

Kafka自诞生以来，迅速风靡成为大数据时代数据传输的关键。本书作者从实战角度出发，讲解了Kafka的运用实践，作者将自己多年的经验融入其中，同时又深入剖析了Kafka的核心实现原理，兼顾广度与深度，让我受益，对广大大数据从业者来说这是一本值得研读的好书。

——今日头条架构师 杨金峰

目录

目录

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/延时 8

1.3.2　消息持久化 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　实现精确一次处理语义 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

7.1　集群管理 235

7.1.1　启动broker 235

7.1.2　关闭broker 236

7.1.3　设置JMX端口 237

7.1.4　增加broker 238

7.1.5　升级broker版本 238

7.2　topic管理 241

7.2.1　创建topic 241

7.2.2　删除topic 243

7.2.3　查询topic列表 244

7.2.4　查询topic详情 244

7.2.5　修改topic 245

7.3　topic动态配置管理 246

7.3.1　增加topic配置 246

7.3.2　查看topic配置 247

7.3.3　删除topic配置 248

7.4　consumer相关管理 248

7.4.1　查询消费者组 248

7.4.2　重设消费者组位移 251

7.4.3　删除消费者组 256

7.4.4　kafka-consumer-offset-checker 257

7.5　topic分区管理 258

7.5.1　preferred leader选举 258

7.5.2　分区重分配 260

7.5.3　增加副本因子 263

7.6　Kafka常见脚本工具 264

7.6.1　kafka-console-producer脚本 264

7.6.2　kafka-console-consumer脚本 265

7.6.3　kafka-run-class脚本 267

7.6.4　查看消息元数据 268

7.6.5　获取topic当前消息数 270

7.6.6　查询__consumer_offsets 271

7.7　API方式管理集群 273

7.7.1　服务器端API管理topic 273

7.7.2　服务器端API管理位移 275

7.7.3　客户端API管理topic 276

7.7.4　客户端API查看位移 280

7.7.5　0.11.0.0版本客户端API 281

7.8　MirrorMaker 285

7.8.1　概要介绍 285

7.8.2　主要参数 286

7.8.3　使用实例 287

7.9　Kafka安全 288

7.9.1　SASL+ACL 289

7.9.2　SSL加密 297

7.10　常见问题 301

7.11　本章小结 304

第8章　监控Kafka集群 305

8.1　集群健康度检查 305

8.2　MBean监控 306

8.2.1　监控指标 306

8.2.2　指标分类 308

8.2.3　定义和查询JMX端口 309

8.3　broker端JMX监控 310

8.3.1　消息入站/出站速率 310

8.3.2　controller存活JMX指标 311

8.3.3　备份不足的分区数 312

8.3.4　leader分区数 312

8.3.5　ISR变化速率 313

8.3.6　broker I/O工作处理线程空闲率 313

8.3.7　broker网络处理线程空闲率 314

8.3.8　单个topic总字节数 314

8.4　clients端JMX监控 314

8.4.1　producer端JMX监控 314

8.4.2　consumer端JMX监控 316

8.5　JVM监控 317

8.5.1　进程状态 318

8.5.2　GC性能 318

8.6　OS监控 318

8.7　主流监控框架 319

8.7.1　JmxTool 320

8.7.2　kafka-manager 320

8.7.3　Kafka Monitor 325

8.7.4　Kafka Offset Monitor 327

8.7.5　CruiseControl 329

8.8　本章小结 330

第9章　调优Kafka集群 331

9.1　引言 331

9.2　确定调优目标 333

9.3　集群基础调优 334

9.3.1　禁止atime更新 335

9.3.2　文件系统选择 335

9.3.3　设置swapiness 336

9.3.4　JVM设置 337

9.3.5　其他调优 337

9.4　调优吞吐量 338

9.5　调优延时 342

9.6　调优持久性 343

9.7　调优可用性 347

9.8　本章小结 349

第10章　Kafka Connect与Kafka Streams 350

10.1　引言 350

10.2　Kafka Connect 351

10.2.1　概要介绍 351

10.2.2　standalone Connect 353

10.2.3　distributed Connect 356

10.2.4　开发connector 359

10.3　Kafka Streams 362

10.3.1　流处理 362

10.3.2　Kafka Streams核心概念 364

10.3.3　Kafka Streams与其他框架的异同 368

10.3.4　Word Count实例 369

10.3.5　Kafka Streams应用开发 372

10.3.6　Kafka Streams状态查询 382

10.4　本章小结 386

前言/序言

前言

2011年年初，美国领英公司（LinkedIn）开源了一款基础架构软件，以奥地利作家弗兰兹?卡夫卡（Franz Kafka）的名字命名，之后LinkedIn将其贡献给Apac

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