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  • Kafka指南Neha Narkhede|Gwen Shapira|Todd Palino
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Kafka指南Neha Narkhede|Gwen Shapira|Todd Palino

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￥ 18.67 2.7折 ￥ 69 八五品

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作者Neha Narkhede|Gwen Shapira|Todd Palino

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115473271

出版时间2017-12

装帧平装

开本16开

定价69元

货号1096410620452519952

上书时间2024-11-12

浓诚书店

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品相描述：八五品
商品描述
前言
　　给予一个技术书籍作者最好的赞赏莫过于这句话——“如果在一开始接触这门技术时能看到这本书就好了”。在开始写这本书的时候，我们就是以这句话作为写作目标。我们开发Kafka，在生产环境运行 Kafka，帮助很多公司构建基于 Kafka 的系统，帮助他们管理数据管道，积累了很多经验，但也困惑：“应该把哪些东西分享给 Kafka 新用户，让他们从新手变成专家？”这本书就是我们日常工作最好的写照：运行 Kafka 并帮助其他人更好地使用 Kafka。

　　我们相信，书中提供的这些内容能够帮助 Kafka 用户在生产环境运行 Kafka 以及基于Kafka 构建健壮的高性能应用程序。我们列举了一些非常流行的应用场景：用于事件驱动微服务系统的消息总线、流式应用和大规模数据管道。这本书通俗易懂，能够帮助每一个Kafka 用户在任意的架构或应用场景里使用好 Kafka。书中介绍了如何安装和配置 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。我们相信，Kafka 的设计原理和内部架构不仅会成为分布式系统构建者的兴趣所在，对于那些在生产环境部署 Kafka 或使用 Kafka 构建应用程序的人来说也是非常有用的。越是了解 Kafka，就越是能够更好地作出权衡。

　　在软件工程里，条条道路通罗马，每一个问题都有多种解决方案。Kafka 为专家级别的用户提供了巨大的灵活性，而新手则需要克服陡峭的学习曲线才能成为专家。Kafka 通常会告诉你如何使用某个功能特性，但不会告诉你为什么要用它或者为什么不该用它。我们会尽可能地解释我们的设计决策和权衡背后的缘由，以及用户在哪些情况下应该或不应该使用 Kafka 提供的特性。

　　读者对象

　　这本书是为使用 Kafka API 开发应用程序的工程师和在生产环境安装、配置、调优、监控Kafka 的运维工程师（也可以叫作 SRE、运维人员或系统管理员）而写的。我们也考虑到了数据架构师和数据工程师，他们负责设计和构建整个组织的数据基础架构。某些章节（特别是第 3 章、第 4 章和第 11 章）主要面向 Java 开发人员，并假设读者已经熟悉基本的Java 语言编程，比如异常处理和并发编程。其他章节（特别是第 2 章、第 8 章、第 9 章和第 10 章）则假设读者在 Linux 的运行、存储和网络配置方面有一定的经验。本书的其余部分则讨论了一般性的软件架构，不要求读者具备特定的知识。

　　另一类可能对本书感兴趣的人是那些经理或架构师，他们不直接使用 Kafka，但会与使用Kafka 的工程师打交道。他们有必要了解 Kafka 所能提供的保证机制，以及他们的同事在构建基于 Kafka 的系统时所作出的权衡。这本书可以成为企业管理人员的利器，确保他们的工程师在 Kafka 方面训练有素，让他们的团队了解他们本该知道的知识。

　　排版约定

　　本书使用了下列排版约定。

　　? 黑体

　　表示新术语或重点强调的内容。

　　? 等宽字体（constant width）

　　表示程序片段，以及正文中出现的变量、函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字等。

　　? 加粗等宽字体（constant width bold）

　　表示应该由用户输入的命令或其他文本。

　　? 等宽斜体（constant width italic）

　　表示应该由用户输入的值或根据上下文确定的值替换的文本。

　　使用代码示例

　　本书是要帮你完成工作的。一般来说，如果本书提供了示例代码，你可以把它用在你的程序或文档中。除非你使用了很大一部分代码，否则无需联系我们获得许可。比如，用本书的几个代码片段写一个程序就无需获得许可，销售或分发 O’Reilly 图书的示例光盘则需要获得许可；引用本书中的示例代码回答问题无需获得许可，将书中大量的代码放到你的产品文档中则需要获得许可。

　　我们很希望但并不强制要求你在引用本书内容时加上引用说明。引用说明一般包括书名、作者、出版社和 ISBN。例如“Kafka 权威指南，作者 Neha Narkhede、Gwen Shapira 和 Todd Palino（O’Reilly），版权归 Neha Narkhede、Gwen Shapira 和 Todd Palino 所有，978-1-4919-3616-0”。

　　如果你觉得自己对示例代码的用法超出了上述许可的范围，欢迎你通过 permissions@ oreilly.com 与我们联系。

　　O’Reilly Safari

　　Safari（原来叫 Safari Books Online）是面向企业、政府、教育从业者和个人的会员制培训和参考咨询平台。

　　些资源来自 250 多家出版机构，其中包括 O’Reilly Media、Harvard Business Review、 Prentice Hall Professional、Addison-Wesley Professional、Microsoft Press、Sams、Que、 Peachpit Press、Adobe、Focal Press、Cisco Press、John Wiley & Sons、Syngress、Morgan Kaufmann、IBM Redbooks、Packt、Adobe Press、FT Press、Apress、Manning、New Riders、McGraw-Hill、Jones & Bartlett 和 Course Technology。

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　　我们的 YouTube 视频地址如下：http://www.youtube.com/oreillymedia

　　致谢

　　我们想感谢众多为 Kafka 和它的生态系统做出贡献的人。如果没有他们艰辛的工作，就不会有这本书的问世。特别感谢 Jay Kreps、Neha Narkhede 和 Jun Rao，以及他们在 LinkedIn的同事和领导，他们创造了 Kafka，并把它捐献给了 Apache 软件基金会。

　　很多人在早前为本书提供了很多有价值的反馈，我们非常感激他们为此付出的时间，也很钦佩他们的专业能力，这些人包括：Apurva Mehta、Arseniy Tashoyan、Dylan Scott、 Ewen Cheslack-Postava、Grant Henke、Ismael Juma、James Cheng、Jason Gustafson、Jeff Holoman、Joel Koshy、Jonathan Seidman、Matthias Sax、Michael Noll、Paolo Castagna。我们还想感谢众多在网站上留下评论和反馈的读者。

　　很多审稿人提供了有价值的意见，极大改进了本书的质量。书中的遗留错误理应由我们作者负责。

　　我们要感谢 O’Reilly 编辑 Shannon Cutt 的鼓励、耐心和深谋远虑。对于一个作者来说，与O’Reilly 一起合作是一段非凡的经历——他们所提供的支持，从工具到签名售书，都是无可匹敌的。我们感谢每一个参与本书相关工作的人，很感激他们愿意与我们一起工作。

　　另外，我们也想感谢我们的领导和同事，感谢他们在我们写作这本书的过程中给予的帮助和鼓励。

　　Gwen 要感谢她的丈夫 Omer Shapira，在她写书的几个月时间里，他一直给予她支持和耐心。还有她的父亲 Lior Shapira，让她学会了如何在困难面前不轻言放弃，尽管这种生活哲学总是让她麻烦不断。

　　Todd 要感谢他的妻子 Marcy 和女儿 Bella 及 Kaylee，她们一直在背后默默地支持他。因为有了她们的支持，他才有更多的时间写作，才能厘清思路，坚持到最后。

作者简介
　　Neha Narkhede， Confluent联合创始人、CTO，曾在LinkedIn主导基于Kafka和Apache Samza构建流式基础设施，是Kafka作者之一。

　　Gwen Shapira， Confluent系统架构师，帮助客户构建基于Kafka的系统，在可伸缩数据架构方面拥有十余年经验；曾任Cloudera公司解决方案架构师。另著有《Hadoop应用架构》。

　　Todd Palino， LinkedIn主任级SRE，负责部署管理大型的Kafka、Zookeeper和Samza集群。

　　译者简介

　　薛命灯，毕业于厦门大学软件学院，十余年软件开发和架构经验，InfoQ高级社区编辑。译有《硅谷革命》《生产微服务》等书。微信公众号CodeDeep。

目录

序　　xiii
前言　　xv
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　　4
1.2.1　消息和批次　　4
1.2.2　模式　　4
1.2.3　主题和分区　　5
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　基于磁盘的数据存储　　9
1.3.4　伸缩性　　9
1.3.5　高性能　　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　命名　　13
1.6　开始Kafka之旅　　13
第2章　安装Kafka　　14
2.1　要事先行　　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Kafka Broker　　17
2.3　broker配置　　18
2.3.1　常规配置　　18
2.3.2　主题的默认配置　　19
2.4　硬件的选择　　23
2.4.1　磁盘吞吐量　　23
2.4.2　磁盘容量　　23
2.4.3　内存　　23
2.4.4　网络　　24
2.4.5　CPU　　24
2.5　云端的Kafka　　24
2.6　Kafka集群　　24
2.6.1　需要多少个broker　　25
2.6.2　broker配置　　25
2.6.3　操作系统调优　　26
2.7　生产环境的注意事项　　28
2.7.1　垃圾回收器选项　　28
2.7.2　数据中心布局　　29
2.7.3　共享Zookeeper　　29
2.8　总结　　30
第3章　Kafka生产者——向Kafka写入数据　　31
3.1　生产者概览　　32
3.2　创建Kafka生产者　　33
3.3　发送消息到Kafka　　34
3.3.1　同步发送消息　　35
3.3.2　异步发送消息　　35
3.4　生产者的配置　　36
3.5　序列化器　　39
3.5.1　自定义序列化器　　39
3.5.2　使用Avro序列化　　41
3.5.3　在Kafka里使用Avro　　42
3.6　分区　　45
3.7　旧版的生产者API　　46
3.8　总结　　47
第4章　Kafka消费者——从Kafka读取数据　　48
4.1　KafkaConsumer概念　　48
4.1.1　消费者和消费者群组　　48
4.1.2　消费者群组和分区再均衡　　51
4.2　创建Kafka 消费者　　52
4.3　订阅主题　　53
4.4　轮询　　53
4.5　消费者的配置　　55
4.6　提交和偏移量　　57
4.6.1　自动提交　　58
4.6.2　提交当前偏移量　　59
4.6.3　异步提交　　59
4.6.4　同步和异步组合提交　　61
4.6.5　提交特定的偏移量　　61
4.7　再均衡监听器　　62
4.8　从特定偏移量处开始处理记录　　64
4.9　如何退出　　66
4.10　反序列化器　　67
4.11　独立消费者——为什么以及怎样使用没有群组的消费者　　71
4.12　旧版的消费者API　　71
4.13　总结　　72
第5章　深入Kafka　　73
5.1　集群成员关系　　73
5.2　控制器　　74
5.3　复制　　74
5.4　处理请求　　76
5.4.1　生产请求　　78
5.4.2　获取请求　　78
5.4.3　其他请求　　80
5.5　物理存储　　81
5.5.1　分区分配　　81
5.5.2　文件管理　　82
5.5.3　文件格式　　83
5.5.4　索引　　84
5.5.5　清理　　84
5.5.6　清理的工作原理　　84
5.5.7　被删除的事件　　86
5.5.8　何时会清理主题　　86
5.6　总结　　86
第6章　可靠的数据传递　　87
6.1　可靠性保证　　87
6.2　复制　　88
6.3　broker配置　　89
6.3.1　复制系数　　89
6.3.2　不完全的首领选举　　90
6.3.3　最少同步副本　　91
6.4　在可靠的系统里使用生产者　　92
6.4.1　发送确认　　92
6.4.2　配置生产者的重试参数　　93
6.4.3　额外的错误处理　　94
6.5　在可靠的系统里使用消费者　　94
6.5.1　消费者的可靠性配置　　95
6.5.2　显式提交偏移量　　95
6.6　验证系统可靠性　　97
6.6.1　配置验证　　98
6.6.2　应用程序验证　　98
6.6.3　在生产环境监控可靠性　　99
6.7　总结　　100
第7章　构建数据管道　　101
7.1　构建数据管道时需要考虑的问题　　102
7.1.1　及时性　　102
7.1.2　可靠性　　102
7.1.3　高吞吐量和动态吞吐量　　103
7.1.4　数据格式　　103
7.1.5　转换　　104
7.1.6　安全性　　104
7.1.7　故障处理能力　　104
7.1.8　耦合性和灵活性　　105
7.2　如何在Connect API和客户端API之间作出选择　　105
7.3　Kafka Connect　　106
7.3.1　运行Connect　　106
7.3.2　连接器示例——文件数据源和文件数据池　　107
7.3.3　连接器示例——从MySQL到ElasticSearch　　109
7.3.4　深入理解Connect　　114
7.4　Connect之外的选择　　116
7.4.1　用于其他数据存储的摄入框架　　116
7.4.2　基于图形界面的ETL 工具　　117
7.4.3　流式处理框架　　117
7.5　总结　　117
第8章　跨集群数据镜像　　118
8.1　跨集群镜像的使用场景　　118
8.2　多集群架构　　119
8.2.1　跨数据中心通信的一些现实情况　　119
8.2.2　Hub和Spoke架构　　120
8.2.3　双活架构　　121
8.2.4　主备架构　　123
8.2.5　延展集群　　127
8.3　Kafka的MirrorMaker　　128
8.3.1　如何配置　　129
8.3.2　在生产环境部署MirrorMaker　　130
8.3.3　MirrorMaker调优　　132
8.4　其他跨集群镜像方案　　134
8.4.1　优步的uReplicator　　134
8.4.2　Confluent的Replicator　　135
8.5　总结　　135
第9章　管理Kafka　　136
9.1　主题操作　　136
9.1.1　创建主题　　137
9.1.2　增加分区　　138
9.1.3　删除主题　　138
9.1.4　列出集群里的所有主题　　139
9.1.5　列出主题详细信息　　139
9.2　消费者群组　　140
9.2.1　列出并描述群组　　140
9.2.2　删除群组　　142
9.2.3　偏移量管理　　142
9.3　动态配置变更　　143
9.3.1　覆盖主题的默认配置　　143
9.3.2　覆盖客户端的默认配置　　145
9.3.3　列出被覆盖的配置　　145
9.3.4　移除被覆盖的配置　　146
9.4　分区管理　　146
9.4.1　首选的首领选举　　146
9.4.2　修改分区副本　　147
9.4.3　修改复制系数　　150
9.4.4　转储日志片段　　151
9.4.5　副本验证　　152
9.5　消费和生产　　153
9.5.1　控制台消费者　　153
9.5.2　控制台生产者　　155
9.6　客户端ACL　　157
9.7　不安全的操作　　157
9.7.1　移动集群控制器　　157
9.7.2　取消分区重分配　　157
9.7.3　移除待删除的主题　　158
9.7.4　手动删除主题　　158
9.8　总结　　159
第10章　监控Kafka　　160
10.1　度量指标基础　　160
10.1.1　度量指标在哪里　　160
10.1.2　内部或外部度量　　161
10.1.3　应用程序健康检测　　161
10.1.4　度量指标的覆盖面　　161
10.2　broker的度量指标　　162
10.2.1　非同步分区　　162
10.2.2　broker度量指标　　166
10.2.3　主题和分区的度量指标　　173
10.2.4　Java虚拟机监控　　174
10.2.5　操作系统监控　　175
10.2.6　日志　　176
10.3　客户端监控　　177
10.3.1　生产者度量指标　　177
10.3.2　消费者度量指标　　179
10.3.3　配额　　181
10.4　延时监控　　182
10.5　端到端监控　　183
10.6　总结　　183
第11章　流式处理　　184
11.1　什么是流式处理　　185
11.2　流式处理的一些概念　　186
11.2.1　时间　　187
11.2.2　状态　　188
11.2.3　流和表的二元性　　188
11.2.4　时间窗口　　189
11.3　流式处理的设计模式　　190
11.3.1　单个事件处理　　191
11.3.2　使用本地状态　　191
11.3.3　多阶段处理和重分区　　193
11.3.4　使用外部查找——流和表的连接　　193
11.3.5　流与流的连接　　195
11.3.6　乱序的事件　　195
11.3.7　重新处理　　196
11.4　Streams示例　　197
11.4.1　字数统计　　197
11.4.2　股票市场统计　　199
11.4.3　填充点击事件流　　201
11.5　Kafka Streams的架构概览　　202
11.5.1　构建拓扑　　202
11.5.2　对拓扑进行伸缩　　203
11.5.3　从故障中存活下来　　205
11.6　流式处理使用场景　　205
11.7　如何选择流式处理框架　　206
11.8　总结　　208
附录A　在其他操作系统上安装Kafka　　209
作者介绍　　214
封面介绍　　214



内容摘要
每个应用程序都会产生数据，包括日志消息、度量指标、用户活动记录、响应消息等。如何移动数据，几乎变得与数据本身一样重要。如果你是架构师、开发者或者产品工程师，同时也是Apache Kafka新手，那么这本实践指南将会帮助你成为流式平台上处理实时数据的专家。
本书由出身于LinkedIn的Kafka核心作者和一线技术人员共同执笔，详细介绍了如何部署Kafka集群、开发可靠的基于事件驱动的微服务，以及基于Kafka平台构建可伸缩的流式应用程序。通过详尽示例，你将会了解到Kafka的设计原则、可靠性保证、关键API，以及复制协议、控制器和存储层等架构细节。
● 了解发布和订阅消息模型以及该模型如何被应用在大数据生态系统中
● 学习使用Kafka生产者和消费者来生成消息和读取消息
● 了解Kafka保证可靠性数据传递的模式和场景需求
● 使用Kafka构建数据管道和应用程序的最佳实践
● 在生产环境中管理Kafka，包括监控、调优和维护
● 了解Kafka的关键度量指标
● 探索Kafka如何成为流式处理利器

主编推荐
　　每个应用程序都会产生数据，包括日志消息、度量指标、用户活动记录、响应消息等。如何移动数据，几乎变得与数据本身一样重要。如果你是架构师、开发者或者产品工程师，同时也是Apache Kafka

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