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learn.lianglianglee.com/专栏/Kafka核心技术与实战/04 我应该选择哪种Kafka？.md.html
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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>04 我应该选择哪种Kafka？</h1>
<p>在专栏上一期中，我们谈了 Kafka 当前的定位问题，Kafka 不再是一个单纯的消息引擎系统，而是能够实现精确一次（Exactly-once）处理语义的实时流处理平台。</p>
<p>你可能听说过 Apache Storm、Apache Spark Streaming 亦或是 Apache Flink，它们在大规模流处理领域可都是响当当的名字。令人高兴的是，Kafka 经过这么长时间不断的迭代，现在已经能够稍稍比肩这些框架了。我在这里使用了“稍稍”这个字眼，一方面想表达 Kafka 社区对于这些框架心存敬意；另一方面也想表达目前国内鲜有大厂将 Kafka 用于流处理的尴尬境地，毕竟 Kafka 是从消息引擎“半路出家”转型成流处理平台的，它在流处理方面的表现还需要经过时间的检验。</p>
<p>如果我们把视角从流处理平台扩展到流处理生态圈，Kafka 更是还有很长的路要走。前面我提到过 Kafka Streams 组件，正是它提供了 Kafka 实时处理流数据的能力。但是其实还有一个重要的组件我没有提及，那就是 Kafka Connect。</p>
<p>我们在评估流处理平台的时候，框架本身的性能、所提供操作算子（Operator）的丰富程度固然是重要的评判指标，但框架与上下游交互的能力也是非常重要的。能够与之进行数据传输的外部系统越多，围绕它打造的生态圈就越牢固，因而也就有更多的人愿意去使用它，从而形成正向反馈，不断地促进该生态圈的发展。就 Kafka 而言，Kafka Connect 通过一个个具体的连接器（Connector），串联起上下游的外部系统。</p>
<p>整个 Kafka 生态圈如下图所示。值得注意的是，这张图中的外部系统只是 Kafka Connect 组件支持的一部分而已。目前还有一个可喜的趋势是使用 Kafka Connect 组件的用户越来越多，相信在未来会有越来越多的人开发自己的连接器。</p>
<p><img src="assets/0ecc8fe201c090e7ce514d719372f43d.png" alt="img" /></p>
<p>说了这么多你可能会问这和今天的主题有什么关系呢？其实清晰地了解 Kafka 的发展脉络和生态圈现状，对于指导我们选择合适的 Kafka 版本大有裨益。下面我们就进入今天的主题——如何选择 Kafka 版本？</p>
<h2>你知道几种 Kafka？</h2>
<p>咦？ Kafka 不是一个开源框架吗，什么叫有几种 Kafka 啊？ 实际上，Kafka 的确有好几种，这里我不是指它的版本，而是指存在多个组织或公司发布不同的 Kafka。你一定听说过 Linux 发行版吧，比如我们熟知的 CentOS、RedHat、Ubuntu 等，它们都是 Linux 系统，但为什么有不同的名字呢？其实就是因为它们是不同公司发布的 Linux 系统，即不同的发行版。虽说在 Kafka 领域没有发行版的概念，但你姑且可以这样近似地认为市面上的确存在着多个 Kafka“发行版”。</p>
<p>下面我就来梳理一下这些所谓的“发行版”以及你应该如何选择它们。当然了，“发行版”这个词用在 Kafka 框架上并不严谨，但为了便于我们区分这些不同的 Kafka，我还是勉强套用一下吧。不过切记，当你以后和别人聊到这个话题的时候最好不要提及“发行版”这个词 ，因为这种提法在 Kafka 生态圈非常陌生，说出来难免贻笑大方。</p>
<p><strong>1. Apache Kafka</strong></p>
<p>Apache Kafka 是最“正宗”的 Kafka，也应该是你最熟悉的发行版了。自 Kafka 开源伊始，它便在 Apache 基金会孵化并最终毕业成为顶级项目，它也被称为社区版 Kafka。咱们专栏就是以这个版本的 Kafka 作为模板来学习的。更重要的是，它是后面其他所有发行版的基础。也就是说，后面提到的发行版要么是原封不动地继承了 Apache Kafka，要么是在此之上扩展了新功能，总之 Apache Kafka 是我们学习和使用 Kafka 的基础。</p>
<p><strong>2. Confluent Kafka</strong></p>
<p>我先说说 Confluent 公司吧。2014 年，Kafka 的 3 个创始人 Jay Kreps、Naha Narkhede 和饶军离开 LinkedIn 创办了 Confluent 公司，专注于提供基于 Kafka 的企业级流处理解决方案。2019 年 1 月，Confluent 公司成功融资 D 轮 1.25 亿美元，估值也到了 25 亿美元，足见资本市场的青睐。</p>
<p>这里说点题外话， 饶军是我们中国人，清华大学毕业的大神级人物。我们已经看到越来越多的 Apache 顶级项目创始人中出现了中国人的身影，另一个例子就是 Apache Pulsar，它是一个以打败 Kafka 为目标的新一代消息引擎系统。至于在开源社区中活跃的国人更是数不胜数，这种现象实在令人振奋。</p>
<p>还说回 Confluent 公司，它主要从事商业化 Kafka 工具开发，并在此基础上发布了 Confluent Kafka。Confluent Kafka 提供了一些 Apache Kafka 没有的高级特性，比如跨数据中心备份、Schema 注册中心以及集群监控工具等。</p>
<p><strong>3. Cloudera/Hortonworks Kafka</strong></p>
<p>Cloudera 提供的 CDH 和 Hortonworks 提供的 HDP 是非常著名的大数据平台，里面集成了目前主流的大数据框架，能够帮助用户实现从分布式存储、集群调度、流处理到机器学习、实时数据库等全方位的数据处理。我知道很多创业公司在搭建数据平台时首选就是这两个产品。不管是 CDH 还是 HDP 里面都集成了 Apache Kafka，因此我把这两款产品中的 Kafka 称为 CDH Kafka 和 HDP Kafka。</p>
<p>当然在 2018 年 10 月两家公司宣布合并，共同打造世界领先的数据平台，也许以后 CDH 和 HDP 也会合并成一款产品，但能肯定的是 Apache Kafka 依然会包含其中，并作为新数据平台的一部分对外提供服务。</p>
<h2>特点比较</h2>
<p>Okay，说完了目前市面上的这些 Kafka，我来对比一下它们的优势和劣势。</p>
<p><strong>1. Apache Kafka</strong></p>
<p>对 Apache Kafka 而言，它现在依然是开发人数最多、版本迭代速度最快的 Kafka。在 2018 年度 Apache 基金会邮件列表开发者数量最多的 Top 5 排行榜中，Kafka 社区邮件组排名第二位。如果你使用 Apache Kafka 碰到任何问题并提交问题到社区，社区都会比较及时地响应你。这对于我们 Kafka 普通使用者来说无疑是非常友好的。</p>
<p>但是 Apache Kafka 的劣势在于它仅仅提供最最基础的组件，特别是对于前面提到的 Kafka Connect 而言，社区版 Kafka 只提供一种连接器，即读写磁盘文件的连接器，而没有与其他外部系统交互的连接器，在实际使用过程中需要自行编写代码实现，这是它的一个劣势。另外 Apache Kafka 没有提供任何监控框架或工具。显然在线上环境不加监控肯定是不可行的，你必然需要借助第三方的监控框架实现对 Kafka 的监控。好消息是目前有一些开源的监控框架可以帮助用于监控 Kafka（比如 Kafka manager）。</p>
<p><strong>总而言之，如果你仅仅需要一个消息引擎系统亦或是简单的流处理应用场景，同时需要对系统有较大把控度，那么我推荐你使用 Apache Kafka。</strong></p>
<p><strong>2. Confluent Kafka</strong></p>
<p>下面来看 Confluent Kafka。Confluent Kafka 目前分为免费版和企业版两种。前者和 Apache Kafka 非常相像，除了常规的组件之外，免费版还包含 Schema 注册中心和 REST proxy 两大功能。前者是帮助你集中管理 Kafka 消息格式以实现数据前向 / 后向兼容；后者用开放 HTTP 接口的方式允许你通过网络访问 Kafka 的各种功能，这两个都是 Apache Kafka 所没有的。</p>
<p>除此之外，免费版包含了更多的连接器，它们都是 Confluent 公司开发并认证过的，你可以免费使用它们。至于企业版，它提供的功能就更多了。在我看来，最有用的当属跨数据中心备份和集群监控两大功能了。多个数据中心之间数据的同步以及对集群的监控历来是 Kafka 的痛点，Confluent Kafka 企业版提供了强大的解决方案帮助你“干掉”它们。</p>
<p>不过 Confluent Kafka 的一大缺陷在于，Confluent 公司暂时没有发展国内业务的计划，相关的资料以及技术支持都很欠缺，很多国内 Confluent Kafka 使用者甚至无法找到对应的中文文档，因此目前 Confluent Kafka 在国内的普及率是比较低的。</p>
<p><strong>一言以蔽之，如果你需要用到 Kafka 的一些高级特性，那么推荐你使用 Confluent Kafka。</strong></p>
<p><strong>3. CDH/HDP Kafka</strong></p>
<p>最后说说大数据云公司发布的 Kafka（CDH/HDP Kafka）。这些大数据平台天然集成了 Apache Kafka，通过便捷化的界面操作将 Kafka 的安装、运维、管理、监控全部统一在控制台中。如果你是这些平台的用户一定觉得非常方便，因为所有的操作都可以在前端 UI 界面上完成，而不必去执行复杂的 Kafka 命令。另外这些平台提供的监控界面也非常友好，你通常不需要进行任何配置就能有效地监控 Kafka。</p>
<p>但是凡事有利就有弊，这样做的结果是直接降低了你对 Kafka 集群的掌控程度。毕竟你对下层的 Kafka 集群一无所知，你怎么能做到心中有数呢？这种 Kafka 的另一个弊端在于它的滞后性。由于它有自己的发布周期，因此是否能及时地包含最新版本的 Kafka 就成为了一个问题。比如 CDH 6.1.0 版本发布时 Apache Kafka 已经演进到了 2.1.0 版本，但 CDH 中的 Kafka 依然是 2.0.0 版本，显然那些在 Kafka 2.1.0 中修复的 Bug 只能等到 CDH 下次版本更新时才有可能被真正修复。</p>
<p><strong>简单来说，如果你需要快速地搭建消息引擎系统，或者你需要搭建的是多框架构成的数据平台且 Kafka 只是其中一个组件，那么我推荐你使用这些大数据云公司提供的 Kafka。</strong></p>
<h2>小结</h2>
<p>总结一下，我们今天讨论了不同的 Kafka“发行版”以及它们的优缺点，根据这些优缺点，我们可以有针对性地根据实际需求选择合适的 Kafka。下一期，我将带你领略 Kafka 各个阶段的发展历程，这样我们选择 Kafka 功能特性的时候就有了依据，在正式开启 Kafka 应用之路之前也夯实了理论基础。</p>
<p>最后我们来复习一下今天的内容：</p>
<ul>
<li>Apache Kafka，也称社区版 Kafka。优势在于迭代速度快，社区响应度高，使用它可以让你有更高的把控度；缺陷在于仅提供基础核心组件，缺失一些高级的特性。</li>
<li>Confluent Kafka，Confluent 公司提供的 Kafka。优势在于集成了很多高级特性且由 Kafka 原班人马打造，质量上有保证；缺陷在于相关文档资料不全，普及率较低，没有太多可供参考的范例。</li>
<li>CDH/HDP Kafka，大数据云公司提供的 Kafka，内嵌 Apache Kafka。优势在于操作简单，节省运维成本；缺陷在于把控度低，演进速度较慢。</li>
</ul>
</div>
</div>
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