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learn.lianglianglee.com/专栏/Kafka核心技术与实战/00 开篇词 为什么要学习Kafka？.md.html
周伟 0f006e4e9b add
2022-05-11 18:57:05 +08:00

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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/17 消费者组重平衡能避免吗？.md.html">17 消费者组重平衡能避免吗？.md.html</a>
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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>00 开篇词 为什么要学习Kafka？</h1>
<p>你好，我是胡夕，Apache Kafka 的一名代码贡献者，目前在社区的 Patch 提交总数位列第 22 位，应该说算是国内比较活跃的贡献者了。</p>
<p>在过去 5 年中，我经历了 Kafka 从最初的 0.8 版本逐步演进到现在的 2.3 版本的完整过程，踩了很多坑也交了很多学费，慢慢地我梳理出了一个相对系统、完整的 Kafka 应用实战指南，最终以“Kafka 核心技术与实战”专栏的形式呈现给你，希望分享我对 Apache Kafka 的理解和实战方面的经验，帮你透彻理解 Kafka、更好地应用 Kafka。</p>
<p>你可能会有这样的疑问，<strong>我为什么要学习 Kafka 呢</strong>？要回答这个问题，我们不妨从更大的视角来审视它，先聊聊我对这几年互联网技术发展的理解吧。</p>
<p>互联网蓬勃发展的这些年涌现出了很多令人眼花缭乱的新技术。以我个人的浅见，截止到 2019 年，当下互联网行业最火的技术当属 ABC 了，即所谓的 AI 人工智能、BigData 大数据和 Cloud 云计算云平台。我个人对区块链技术发展前景存疑，毕竟目前没有看到特别好的落地应用场景，也许在未来几年它会更令人刮目相看吧。</p>
<p>在这 ABC 当中，坦率说 A 和 C 是有点曲高和寡的，不是所有玩家都能入场。反观 B 要显得平民得多，几乎所有公司都能参与进来。我曾经到过一个理发厅，那里的人都宣称他们采用了大数据系统帮助客户设计造型，足见 BigData 是很“下里巴人”的。</p>
<p>作为工程师或架构师，你在实际工作过程中一定参与到了很多大数据业务系统的构建。由于这些系统都是为公司业务服务的，所以通常来说它们仅仅是执行一些常规的业务逻辑，因此它们不能算是计算密集型应用，相反更应该是数据密集型的。</p>
<p>对于数据密集型应用来说，如何应对数据量激增、数据复杂度增加以及数据变化速率变快，是彰显大数据工程师、架构师功力的最有效表征。我们欣喜地发现 Kafka 在帮助你应对这些问题方面能起到非常好的效果。就拿数据量激增来说，Kafka 能够有效隔离上下游业务，将上游突增的流量缓存起来，以平滑的方式传导到下游子系统中，避免了流量的不规则冲击。由此可见，如果你是一名大数据从业人员，熟练掌握 Kafka 是非常必要的一项技能。</p>
<p>刚刚所举的例子仅仅是 Kafka 助力业务的一个场景罢了。事实上，Kafka 有着非常广阔的应用场景。不谦虚地说，目前 Apache Kafka 被认为是整个消息引擎领域的执牛耳者，仅凭这一点就值得我们好好学习一下它。另外，从学习技术的角度而言，Kafka 也是很有亮点的。我们仅需要学习一套框架就能在实际业务系统中实现消息引擎应用、应用程序集成、分布式存储构建，甚至是流处理应用的开发与部署，听起来还是很超值的吧。</p>
<p>不仅如此，再给你看一个数据。援引美国 2019 年 Dice 技术薪资报告中的数据，在 10 大薪资最高的技术技能中，掌握 Kafka 以平均每年 12.8 万美元排名第二！排名第一位的是 13.2 万美元 / 年的 Go 语言。好吧，希望你看到这个之后不会立即关闭我的专栏然后转头直奔隔壁的 Go 语言专栏。虽然这是美国人才市场的数据，但是我们有理由相信在国内 Kafka 的行情也是水涨船高。2019 年两会上再一次提到了要深化<strong>大数据</strong>、人工智能等研发应用，而 Kafka 无论是作为消息引擎还是实时流处理平台，都能在大数据工程领域发挥重要的作用。</p>
<p>总之 Kafka 是个利器，值得一试！既然知道了为什么要学 Kafka，那我们就要行动起来，把它学透，而学透 Kafka 有什么路径吗？</p>
<p>如果你是一名软件开发工程师的话，掌握 Kafka 的第一步就是要根据你掌握的编程语言去寻找对应的 Kafka 客户端。当前 Kafka 最重要的两大客户端是 Java 客户端和 libkafka 客户端，它们更新和维护的速度很快，非常适合你持续花时间投入。</p>
<p>一旦确定了要使用的客户端，马上去官网上学习一下代码示例，如果能够正确编译和运行这些样例，你就能轻松地驾驭客户端了。</p>
<p>下一步你可以尝试修改样例代码尝试去理解并使用其他的 API，之后观测你修改的结果。如果这些都没有难倒你，你可以自己编写一个小型项目来验证下学习成果，然后就是改善和提升客户端的可靠性和性能了。到了这一步，你可以熟读一遍 Kafka 官网文档，确保你理解了那些可能影响可靠性和性能的参数。</p>
<p>最后是学习 Kafka 的高级功能，比如流处理应用开发。流处理 API 不仅能够生产和消费消息，还能执行高级的流式处理操作，比如时间窗口聚合、流处理连接等。</p>
<p>如果你是系统管理员或运维工程师，那么相应的学习目标应该是学习搭建及管理 Kafka 线上环境。如何根据实际业务需求评估、搭建生产线上环境将是你主要的学习目标。另外对生产环境的监控也是重中之重的工作，Kafka 提供了超多的 JMX 监控指标，你可以选择任意你熟知的框架进行监控。有了监控数据，作为系统运维管理员的你，势必要观测真实业务负载下的 Kafka 集群表现。之后如何利用已有的监控指标来找出系统瓶颈，然后提升整个系统的吞吐量，这也是最能体现你工作价值的地方。</p>
<p>在明确了自己要学什么以及怎么学之后，你现在会不会有一种感慨：原来我要学习这么多东西呀！不用担心，刚刚我提到的所有内容都会在专栏中被覆盖到。</p>
<p>下面是我特意为专栏画的一张思维导图，可以帮你迅速了解这个专栏的知识结构体系是什么样的。专栏大致从六个方面展开，包括 Kafka 入门、Kafka 的基本使用、客户端详解、Kafka 原理介绍、Kafka 运维与监控以及高级 Kafka 应用。</p>
<p><img src="assets/8b28137150c70d66200f649e26ff2395.jpg" alt="img" /></p>
<ul>
<li>专栏的第一部分我会介绍消息引擎这类系统大致的原理和用途，以及作为优秀消息引擎代表的 Kafka 在这方面的表现。</li>
<li>第二部分则重点探讨 Kafka 如何用于生产环境，特别是线上环境方案的制定。</li>
<li>在第三部分中我会陪你一起学习 Kafka 客户端的方方面面，既有生产者的实操讲解也有消费者的原理剖析，你一定不要错过。</li>
<li>第四部分会着重介绍 Kafka 最核心的设计原理，包括 Controller 的设计机制、请求处理全流程解析等。</li>
<li>第五部分则涵盖 Kafka 运维与监控的内容，想获得高效运维 Kafka 集群以及有效监控 Kafka 的实战经验？我必当倾囊相助！</li>
<li>最后一个部分我会简单介绍一下 Kafka 流处理组件 Kafka Streams 的实战应用，希望能让你认识一个不太一样的 Kafka。</li>
</ul>
<p>这里不得不提的是，有熟悉我的读者可能知道我出版过的图书《Apache Kafka 实战》。你可能有这样的疑问：既然有书了，那么这个专栏与书的区别又是什么呢？《Apache Kafka 实战》这本书是基于 Kafka 1.0 版本撰写的，但目前 Kafka 已经演进到 2.3 版本了，我必须要承认书中的部分内容已经过时甚至是不准确了，而专栏的写作是基于 Kafka 的最新版。并且专栏作为一次全新的交付，我希望能用更轻松更容易理解的语言和形式，帮你获取到最新的 Kafka 实战经验。</p>
<p>我希望通过学习这个专栏，你不仅能够将 Kafka 熟练运用到实际工作当中去，而且还能培养出对于 Kafka 或是其他技术框架的浓厚学习兴趣。</p>
</div>
</div>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/01 消息引擎系统ABC.md.html">下一页</a>
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