Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它能够提供高吞吐量、可扩展性和容错性。本文将介绍 Kafka 3.0 的核心概念。

核心概念

1. 主题 (Topics)

主题是 Kafka 中消息的分类。每个主题可以包含多个分区 (Partitions)，分区是 Kafka 中的基本存储单位。

2. 分区 (Partitions)

分区是 Kafka 中的消息存储单元，每个主题可以包含多个分区。分区可以分布在多个服务器上，从而提高吞吐量和容错性。

3. 偏移量 (Offsets)

偏移量是 Kafka 中消息的唯一标识符，用于确定消息在主题中的位置。

4. 生产者 (Producers)

生产者是向 Kafka 发送消息的应用程序。生产者可以将消息发送到特定的主题。

5. 消费者 (Consumers)

消费者是从 Kafka 读取消息的应用程序。消费者可以订阅一个或多个主题，并从主题中读取消息。

6. 消费组 (Consumer Groups)

消费组是一组消费者，它们共同消费一个或多个主题的消息。消费组确保主题中的每条消息只被消费一次。

Kafka 3.0 新特性

Kafka 3.0 引入了许多新特性和改进，以下是一些亮点：

  • 性能优化：Kafka 3.0 在性能方面进行了大量优化，包括压缩、内存管理等方面的改进。
  • 易用性提升：Kafka 3.0 提供了更友好的命令行界面和配置文件格式。
  • 安全性增强：Kafka 3.0 支持更强大的安全性特性，包括 TLS 和 SASL。

扩展阅读

想要了解更多关于 Kafka 的知识，可以访问我们的 Kafka 教程。

图片展示

Kafka 数据流处理架构图

Kafka_Architecture Diagram

Kafka 主题分区示意图

Kafka_Topics_Partitions