本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中更好地运行Kafka，并基于它构建稳健的高性能应用程序。

本书赞誉 xvii 第 2 版序 xix 第 1 版序 xxi 前言 xxiii 第 1 章 初识Kafka 1 1.1 发布与订阅消息系统 1 1.1.1 如何开始 2 1.1.2 独立的队列系统 3 1.2 Kafka登场 3 1.2.1 消息和批次 4 1.2.2 模式 4 1.2.3 主题和分区 4 1.2.4 生产者和消费者 5 1.2.5 broker和集群 6 1.2.6 多集群 7 1.3 为什么选择Kafka 8 1.3.1 多个生产者 8 1.3.2 多个消费者 8 1.3.3 基于磁盘的数据保留 9 1.3.4 伸缩性 9 1.3.5 高性能 9 1.3.6 平台特性 9 1.4 数据生态系统 9 1.5 起源故事 11 1.5.1 LinkedIn的问题 11 1.5.2 Kafka的诞生 12 1.5.3 走向开源 12 1.5.4 商业化 13 1.5.5 命名 13 1.6 开始Kafka之旅 13 第 2 章 安装Kafka 14 2.1 环境配置 14 2.1.1 选择操作系统 14 2.1.2 安装Java 14 2.1.3 安装ZooKeeper 15 2.2 安装broker 17 2.3 配置broker 18 2.3.1 常规配置参数 18 2.3.2 主题的默认配置 20 2.4 选择硬件 24 2.4.1 磁盘吞吐量 25 2.4.2 磁盘容量 25 2.4.3 内存 25 2.4.4 网络 25 2.4.5 CPU 26 2.5 云端的Kafka 26 2.5.1 微软Azure 26 2.5.2 AWS 26 2.6 配置Kafka集群 27 2.6.1 需要多少个broker 27 2.6.2 broker配置 28 2.6.3 操作系统调优 28 2.7 生产环境的注意事项 31 2.7.1 垃圾回收器选项 31 2.7.2 数据**布局 32 2.7.3 共享ZooKeeper 32 2.8 小结 33 第 3 章 Kafka生产者——向Kafka写入数据 34 3.1 生产者概览 35 3.2 创建 Kafka生产者 36 3.3 发送消息到Kafka 37 3.3.1 同步发送消息 38 3.3.2 异步发送消息 39 3.4 生产者配置 39 3.4.1 client.id 40 3.4.2 acks 40 3.4.3 消息传递时间 41 3.4.4 linger.ms 43 3.4.5 buffer.memory 43 3.4.6 compression.type 43 3.4.7 batch.size 43 3.4.8 max.in.flight.requests.per.connection 43 3.4.9 max.request.size 44 3.4.10 receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes 44 3.4.11 enable.idempotence 44 3.5 序列化器 45 3.5.1 自定义序列化器 45 3.5.2 使用Avro序列化数据 47 3.5.3 在Kafka中使用Avro记录 48 3.6 分区 51 3.7 标头 52 3.8 拦截器 53 3.9 配额和节流 54 3.10 小结 56 第 4 章 Kafka消费者——从Kafka读取数据 57 4.1 Kafka消费者相关概念 57 4.1.1 消费者和消费者群组 57 4.1.2 消费者群组和分区再均衡 60 4.1.3 群组固定成员 62 4.2 创建 Kafka消费者 63 4.3 订阅主题 63 4.4 轮询 64 4.5 配置消费者 66 4.5.1 fetch.min.bytes 66 4.5.2 fetch.max.wait.ms 66 4.5.3 fetch.max.bytes 66 4.5.4 max.poll.records 67 4.5.5 max.partition.fetch.bytes 67 4.5.6 session.timeout.ms和heartbeat.interval.ms 67 4.5.7 max.poll.interval.ms 67 4.5.8 default.api.timeout.ms 68 4.5.9 request.timeout.ms 68 4.5.10 auto.offset.reset 68 4.5.11 enable.auto.commit 68 4.5.12 partition.assignment.strategy 68 4.5.13 client.id 69 4.5.14 client.rack 69 4.5.15 group.instance.id 70 4.5.16 receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes 70 4.5.17 offsets.retention.minutes 70 4.6 提交和偏移量 70 4.6.1 自动提交 71 4.6.2 提交当前偏移量 72 4.6.3 异步提交 73 4.6.4 同步和异步组合提交 74 4.6.5 提交特定的偏移量 75 4.7 再均衡监听器 76 4.8 从特定偏移量位置读取记录 78 4.9 如何退出 79 4.10 反序列化器 80 4.10.1 自定义反序列化器 81 4.10.2 在消费者里使用Avro反序列器 83 4.11 独立的消费者：为什么以及怎样使用不属于任何群组的消费者 83 4.12 小结 84 第 5 章 编程式管理Kafka 85 5.1 AdminClient概览 85 5.1.1 异步和*终一致性API 86 5.1.2 配置参数 86 5.1.3 扁平的结构 86 5.1.4 额外的话 86 5.2 AdminClient生命周期：创建、配置和关闭 87 5.2.1 client.dns.lookup 87 5.2.2 request.timeout.ms 88 5.3 基本的主题管理操作 88 5.4 配置管理 91 5.5 消费者群组管理 92 5.5.1 查看消费者群组 93 5.5.2 修改消费者群组 94 5.6 集群元数据 95 5.7 **的管理操作 96 5.7.1 为主题添加分区 96 5.7.2 从主题中删除消息 96 5.7.3 首领选举 97 5.7.4 重新分配副本 98 5.8 测试 99 5.9 小结 101 第 6 章 深入Kafka 102 6.1 集群的成员关系 102 6.2 控制器 103 6.3 复制 105 6.4 处理请求 107 6.4.1 生产请求 109 6.4.2 获取请求 109 6.4.3 其他请求 111 6.5 物理存储 112 6.5.1 分层存储 113 6.5.2 分区的分配 114 6.5.3 文件管理 115 6.5.4 文件格式 115 6.5.5 索引 117 6.5.6 压实 117 6.5.7 压实的工作原理 118 6.5.8 被删除的事件 119 6.5.9 何时会压实主题 119 6.6 小结 120 第 7 章 可靠的数据传递 121 7.1 可靠性保证 121 7.2 复制 122 7.3 broker配置 123 7.3.1 复制系数 123 7.3.2 不彻底的首领选举 125 7.3.3 *少同步副本 126 7.3.4 保持副本同步 126 7.3.5 持久化到磁盘 126 7.4 在可靠的系统中使用生产者 127 7.4.1 发送确认 127 7.4.2 配置生产者的重试参数 128 7.4.3 额外的错误处理 129 7.5 在可靠的系统中使用消费者 129 7.5.1 消费者的可靠性配置 130 7.5.2 手动提交偏移量 130 7.6 验证系统可靠性 132 7.6.1 验证配置 132 7.6.2 验证应用程序 133 7.6.3 在生产环境中监控可靠性 133 7.7 小结 134 第 8 章 **一次性语义 135 8.1 幂等生产者 135 8.1.1 幂等生产者的工作原理 136 8.1.2 幂等生产者的局限性 137 8.1.3 如何使用幂等生产者 138 8.2 事务 138 8.2.1 事务的应用场景 139 8.2.2 事务可以解决哪些问题 139 8.2.3 事务是如何保证**一次性的 140 8.2.4 事务不能解决哪些问题 141 8.2.5 如何使用事务 143 8.2.6 事务ID和隔离 145 8.2.7 事务的工作原理 146 8.3 事务的性能 148 8.4 小结 148 第 9 章 构建数据管道 149 9.1 构建数据管道时需要考虑的问题 150 9.1.1 及时性 150 9.1.2 可靠性 150 9.1.3 高吞吐量和动态吞吐量 151 9.1.4 数据格式 151 9.1.5 转换 152 9.1.6 **性 152 9.1.7 故障处理 153 9.1.8 耦合性和灵活性 153 9.2 何时使用Connect API或客户端API 154 9.3 Kafka Connect 154 9.3.1 运行Connect 155 9.3.2 连接器示例：文件数据源和文件数据池 157 9.3.3 连接器示例：从MySQL到ElasticSearch 159 9.3.4 单一消息转换 164 9.3.5 深入理解Connect 167 9.4 Connect之外的选择 169 9.4.1 其他数据存储系统的数据摄入框架 169 9.4.2 基于图形界面的ETL工具 169 9.4.3 流式处理框架 170 9.5 小结 170 第 10 章 跨集群数据镜像 171 10.1 跨集群镜像的应用场景 171 10.2 多集群架构 172 10.2.1 跨数据**通信的一些现实情况 173 10.2.2 星型架构 173 10.2.3 双活架构 175 10.2.4 主备架构 176 10.2.5 延展集群 180 10.3 MirrorMaker 181 10.3.1 配置MirrorMaker 183 10.3.2 多集群复制拓扑 184 10.3.3 保护MirrorMaker 185 10.3.4 在生产环境中部署MirrorMaker 186 10.3.5 MirrorMaker调优 189 10.4 其他跨集群镜像方案 190 10.4.1 Uber的uReplicator 190 10.4.2 LinkedIn的Brooklin 191 10.4.3 Confluent的跨数据**镜像解决方案 191 10.5 小结 193 第 11 章 保护Kafka 194 11.1 锁住 Kafka 194 11.2 **协议 196 11.3 身份验证 197 11.3.1 SSL 198 11.3.2 SASL 201 11.3.3 重新认证 210 11.3.4 **更新不停机 211 11.4 加密 212 11.5 授权 214 11.5.1 AclAuthorizer 214 11.5.2 自定义授权 217 11.5.3 **方面的考虑 219 11.6 审计 219 11.7 保护ZooKeeper 220 11.7.1 SASL 220 11.7.2 SSL 221 11.7.3 授权 221 11.8 保护平台 222 11.9 小结 223 第 12 章 管理Kafka 225 12.1 主题操作 225 12.1.1 创建新主题 226 12.1.2 列出集群中的所有主题 227 12.1.3 列出主题详情 227 12.1.4 增加分区 228 12.1.5 减少分区 229 12.1.6 删除主题 229 12.2 消费者群组 230 12.2.1 列出并描述消费者群组信息 230 12.2.2 删除消费者群组 231 12.2.3 偏移量管理 232 12.3 动态配置变更 233 12.3.1 覆盖主题的默认配置 233 12.3.2 覆盖客户端和用户的默认配置 234 12.3.3 覆盖broker的默认配置 235 12.3.4 查看被覆盖的配置 236 12.3.5 移除被覆盖的配置 236 12.4 生产和消费 236 12.4.1 控制台生产者 237 12.4.2 控制台消费者 238 12.5 分区管理 241 12.5.1 **首领选举 241 12.5.2 修改分区的副本 242 12.5.3 转储日志片段 246 12.5.4 副本验证 248 12.6 其他工具 248 12.7 不**的操作 249 12.7.1 移动集群控制器 249 12.7.2 移除待删除的主题 249 12.7.3 手动删除主题 250 12.8 小结 250 第 13 章 监控Kafka 251 13.1 指标基础 251 13.1.1 指标来自哪里 251 13.1.2 需要哪些指标 252 13.1.3 应用程序健康检测 253 13.2 服务级别目标 254 13.2.1 服务级别定义 254 13.2.2 哪些指标是好的SLI 255 13.2.3 将SLO用于告警 255 13.3 broker的指标 256 13.3.1 诊断集群问题 257 13.3.2 非同步分区的艺术 257 13.3.3 broker指标 261 13.3.4 主题的指标和分区的指标 268 13.3.5 Java虚拟机监控 269 13.3.6 操作系统监控 270 13.3.7 日志 272 13.4 客户端监控 272 13.4.1 生产者指标 272 13.4.2 消费者指标 274 13.4.3 配额 276 13.5 滞后监控 277 13.6 端到端监控 277 13.7 小结 278 第 14 章 流式处理 279 14.1 什么是流式处理 280 14.2 流式处理相关概念 282 14.2.1 拓扑 282 14.2.2 时间 282 14.2.3 状态 284 14.2.4 流和表 284 14.2.5 时间窗口 285 14.2.6 处理保证 287 14.3 流式处理设计模式 287 14.3.1 单事件处理 287 14.3.2 使用本地状态 288 14.3.3 多阶段处理和重分区 289 14.3.4 使用外部查找：流和表的连接 290 14.3.5 表与表的连接 291 14.3.6 流与流的连接 291 14.3.7 乱序事件 292 14.3.8 重新处理 293 14.3.9 交互式查询 294 14.4 Streams示例 294 14.4.1 字数统计 294 14.4.2 股票市场统计 296 14.4.3 填充点击事件流 298 14.5 Streams架构概览 300 14.5.1 构建拓扑 300 14.5.2 优化拓扑 301 14.5.3 测试拓扑 301 14.5.4 扩展拓扑 302 14.5.5 在故障中存活下来 304 14.6 流式处理应用场景 305 14.7 如何选择流式处理框架 306 14.8 小结 307 附录 A 在其他操作系统中安装Kafka 309 附录 B 其他Kafka工具 314