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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115473271

商品编码：22293409724

3册 Kafka权威指南+Kafka技术内幕+Kafka入门与实践

YL12439 书号： 9787115473271 9787115469571 9787115469380

出版信息

书 名Kafka权威指南

系列书名图灵程序设计丛书

执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 张海艳

书 号978-7-115-47327-1

定 价69.00 元

页 数232

印刷方式单色

开 本16开

出版状态正在排版

原书名Kafka: The Definitive Guide:

原书号9781491936160

本书特色

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，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

目录

本书是关于Kafka的全面教程，主要内容包括：Kafka相对于其他消息队列系统的优点，主要是它如何完美匹配大数据平台开发；详解Kafka内部设计；用Kafka构建应用的，佳实践；理解在生产中部署Kafka的，佳方式；如何确保Kafka集群的安全。

出版信息

书 名Kafka技术内幕：图文详解Kafka源码设计与实现

系列书名图灵程序设计丛书

执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 王军花

定 价119.00 元

印刷方式黑白

开 本16开

出版状态正在排版

2017.10

 

 

本书特色

图文详解Kafka的内部原理、设计与实现

全面分析以Kafka为中心的分布式流平台 

Kafka新特性详解，包括连接器、流处理

目录

第1章 Kafka入门

1.1 介绍

1.1.1 流式数据平台

1.1.2 主要概念

1.1.3 Kafka的设计实现

1.2 快速开始

1.2.1 单机模式

1.2.2 集群模式

1.2.3 消费组示例

1.3 环境准备

1.3.1 编译运行

1.3.2 本书导读

第2章 生产者

2.1 新生产者客户端

2.1.1 同步和异步发送消息

2.1.2 客户端消息发送线程

2.1.3 客户端网络连接对象

2.1.4 选择器处理网络请求

2.2 旧生产者客户端

2.2.1 事件处理器处理客户端发送的消息

2.2.2 对消息集按照节点和分区进行整理

2.2.3 生产者使用阻塞通道发送请求

2.3 服务端网络连接

2.3.1 服务端使用接收器接受客户端的连接

2.3.2 处理器使用选择器的轮询处理网络请求

2.3.3 请求通道的请求队列和响应队列

2.3.4 Kafka请求处理线程

2.3.5 服务端的请求处理入口

2.4 小结

第3章：消费者（高级和低级API）

3.1 消费者启动和初始化

3.1.1 创建并初始化消费者连接器

3.1.2 消费者客户端的线程模型

3.1.3 重新初始化消费者

3.2 消费者再平衡操作

3.2.1 分区的所有权

3.2.2 为消费者分配分区

3.2.3 创建分区信息对象

3.2.4 关闭和更新拉取线程管理器

3.2.5 分区信息对象的偏移量

3.3 消费者拉取数据

3.3.1 拉取线程管理器

3.3.2 抽象拉取线程

3.3.3 消费者拉取线程

3.4 消费者消费消息

3.4.1 Kafka消息流

3.4.2 消费者迭代消费消息

3.5 消费者提交分区偏移量

3.5.1 提交偏移量到ZooKeeper

3.5.2 提交偏移量到内部主题

3.5.3 连接偏移量管理器

3.5.4 服务端处理提交偏移量的请求

3.5.5 缓存分区的偏移量

3.6 消费者低级API示例

3.6.1 消息消费主流程

3.6.2 找出分区的Leader

3.6.3 获取分区的读取偏移量

3.6.4 发送拉取请求并消费消息

3.7 小结

3.7.1 消费者线程模型

3.7.2 再平衡和分区分配

第4章 新消费者

4.1 新消费者客户端

4.1.1 消费者的订阅状态

4.1.2 消费者轮询的准备工作

4.1.3 消费者轮询的流程

4.1.4 消费者拉取消息

4.1.5 消费者获取记录

4.1.6 消费消息

4.2 消费者的网络客户端轮询

4.2.1 异步请求

4.2.2 异步请求高级模式

4.2.3 网络客户端轮询

4.3 心跳任务

4.3.1 发送心跳请求

4.3.2 心跳状态

4.3.3 运行心跳任务

4.3.4 处理心跳结果的示例

4.3.5 心跳和协调者的关系

4.4 消费者提交偏移量

4.4.1 自动提交任务

4.4.2 将拉取偏移量作为提交偏移量

4.4.2 同步提交偏移量

4.4.3 消费者的消息处理语义

4.5 小结

第5章 协调者

5.1 消费者加入消费组

5.1.1 元数据与分区分配器

5.1.2 消费者的加入组和同步组

5.1.3 Leader消费者执行分配任务

5.1.4 加入组的准备、完成和监听器

5.2 协调者处理请求

5.2.1 服务端定义发送响应结果的回调方法

5.2.2 消费者和消费组元数据

5.2.3 协调者处理请求前的条件检查

5.2.4 协调者调用回调方法发送响应给客户端

5.3 延迟的加入组操作

5.4 消费组状态机

5.4.1 再平衡操作与监听器

5.4.2 消费组的状态转换

5.4.3 协调者处理“加入组请求”

5.4.4 协调者处理“同步组请求”

5.4.5 协调者处理“离开组请求”

5.4.6 再平衡超时与会话超时

5.4.7 延迟的心跳

5.5 小结

第6章 存储层

6.1 日志的读写

6.1.1 分区、副本、日志、日志分段

6.1.2 写入日志

6.1.3 日志分段

6.1.4 读取日志

6.1.5 日志管理

6.1.6 日志压缩

6.2 服务端处理读写请求

6.2.1 副本管理器

6.2.2 分区与副本

6.3 延迟操作

6.3.1 延迟操作接口

6.3.2 延迟操作与延迟缓存

6.3.3 延迟缓存

6.4 小结

第7章 控制器

7.1 Kafka副本原理

7.1.1 负载均衡

7.1.2 数据同步

7.1.3 故障处理

7.1.4 控制器

7.2 KafkaController

7.2.1 控制器选举

7.2.2 控制器上下文（ControllerContext）

7.2.3 ZooKeeper监听器

7.2.4 控制器初始化

7.2.5 状态机

7.2.6 管理工作

7.3 Leader和ISR请求

7.3.1 ReplicaManager处理请求

7.3.2 分区创建Leader和Follower副本

7.3.3 Leader副本

7.3.4 Follower副本

7.3.5 检查点线程

7.3.6 LeaderAndIsr请求和协调者

7.4 UpdateMetadata

7.4.1 共享缓存（MetadataCache）

7.4.2 获取TopicMetadata

7.5 小结

第8章 Kafka高级应用

8.1 消息传递语义（Message Delivery Guarantee）

8.1.1 生产者的数据可靠性

8.1.2 消费者的消息处理语义

8.2 镜像同步（MirrorMaker）

8.2.1 单机模拟Mirror Maker

8.2.2 MirrorMaker的生产者和消费者

8.3 Kafka Connect连接器

8.3.1 架构与模型

8.3.2 单机模式

8.3.3 开发一个简单的Connector

8.3.4 分布式模式

8.4 其他高级特性

8.4.1 Avro序列化、反序列化

8.4.2 REST服务

第9章 Kafka Streams

9.1 流处理的拓扑

9.1.1 数据流和处理节点

9.1.2 构建拓扑

9.2 流处理的线程模型

9.2.1 流线程（StreamThread）

9.2.2 流任务（StreamTask）

9.3 状态存储

9.3.1 主要概念

9.3.2 备份任务（StandbyTask）

9.3.3 状态恢复

9.4 Kafka Streams DSL

9.4.1 KStream和KTable抽象接口

9.4.2 流转换操作

作者介绍

郑奇煌，目前就职于杭州某互联网风控公司，主要专注于大数据和流计算。对源码研究有一定的心得体会，乐于分享，个人博客：zqhxuyuan.github.io。

Kafka自LinkedIn开源以来就以高性能、高吞吐量、分布式的特性著称，本书以0.10版本的源码为基础，深入分析了Kafka的设计与实现，包括生产者和消费者的消息处理流程，新旧消费者不同的设计方式，存储层的实现，协调者和控制器如何确保Kafka集群的分布式和容错特性，两种同步集群工具MirrorMaker和uReplicator，流处理的两种API以及Kafka的一些高级特性等。

 

关于本书有任何问题，请联系： 杨海玲

书 号： 978-7-115-46957-1

页 数： 352

印刷方式： 黑白印刷

开 本： 16开

出版状态： 正在印刷

2017.10

 

 

版权 

内容提要 

前言 

第1章 Kafka简介 

第2章 Kafka安装配置 

第3章 Kafka核心组件

第4章 Kafka核心流程分析

第5章 Kafka基本操作实战

第6章 Kafka API编程实战

第7章 Kafka Streams

第8章 Kafka数据采集应用

第9章 Kafka与ELK整合应用

第10章 Kafka与Spark整合应用

 

Kafka权威指南

踏入海量数据实时处理的殿堂：Kafka深度解析与实战指南 在这个数据爆炸的时代，如何高效、可靠地处理海量实时数据，已经成为企业技术架构的核心挑战。从物联网设备传感器产生的海量消息，到社交媒体用户产生的海量互动，再到金融交易平台瞬息万变的交易流水，实时数据流正在以前所未有的速度和规模涌现。传统的批处理模式已然捉襟见肘，无法满足业务对实时洞察和快速响应的需求。此时，一个强大、可扩展、高吞吐量的分布式消息队列系统便显得尤为重要，而Apache Kafka正是这一领域的翘楚。 本文旨在为您揭示Kafka的底层原理，探索其卓越的技术架构，并提供详尽的实战指导，帮助您从零开始，逐步成为一名Kafka领域的专家。我们不只是停留在API的使用层面，更深入挖掘Kafka设计的精妙之处，理解其为何能在海量数据处理场景下展现出惊人的性能和稳定性。 第一章：理解消息队列的演进之路与Kafka的定位 在深入Kafka之前，我们首先需要回顾消息队列的发展历程。从早期的点对点（Point-to-Point）模式，到发布/订阅（Publish/Subscribe）模式，再到如今的分布式流处理平台，消息队列的功能和应用场景不断演进。我们将分析不同消息队列（如RabbitMQ、ActiveMQ）的优劣势，以及它们在面对大规模实时数据流时的局限性。在此基础上，我们将聚焦Kafka，阐述其诞生的背景、解决的核心问题，以及其与传统消息队列在设计理念和技术实现上的根本区别。您将理解Kafka并非简单的消息中间件，而是一个强大的分布式事件流平台。 第二章：Kafka核心概念剖析：构建稳固的理论基石 Kafka的强大并非凭空而来，其背后是一系列精巧设计的核心概念。在本章中，我们将逐一剖析这些概念： Topic (主题): Kafka数据的逻辑分类。我们将深入探讨主题的创建、删除、分区（Partition）数量的确定策略，以及不同分区如何影响数据的分布和并行处理能力。 Partition (分区): Kafka数据的物理单元。理解分区的概念对于实现高吞吐量和容错至关重要。我们将深入讲解分区的副本（Replica）机制，Leader-Follower模型的选举过程，以及数据在分区内的存储方式（顺序读写、索引）。 Producer (生产者): 向Kafka主题发送消息的客户端。我们将详细介绍生产者发送消息的不同模式（fire-and-forget, at-least-once, exactly-once），消息的序列化与反序列化，以及消息发送的ack机制（acks=0, 1, all）如何保障消息的可靠性。 Consumer (消费者): 从Kafka主题订阅并读取消息的客户端。我们将重点讲解消费者的消费组（Consumer Group）概念，以及同一消费组内消费者如何协同工作，实现消息的负载均衡和不重复消费。同时，我们将深入理解Offset (偏移量)的概念，这是消费者追踪消息进度的关键。 Broker (代理): Kafka集群的组成单元。我们将了解Broker在集群中的角色，它们如何存储分区副本，以及Broker之间的协调与通信机制。 ZooKeeper (或 KRaft): Kafka集群的管理与协调服务。我们将探讨ZooKeeper（或新的KRaft模式）在Broker注册、Leader选举、Topic管理等方面的作用，并理解其对Kafka集群稳定性的重要性。 第三章：Kafka技术内幕：探究卓越性能的驱动力 理解了核心概念，我们便能更深入地探究Kafka实现高吞吐量、低延迟的底层技术。 顺序读写与零拷贝（Zero-Copy）: Kafka利用操作系统提供的page cache，实现数据的顺序读写。我们将详细分析顺序读写为何能极大提升I/O性能，并深入讲解零拷贝技术如何避免在数据传输过程中发生不必要的内存拷贝，进一步降低CPU和内存开销。 批量发送与压缩: 生产者发送消息时，Kafka会将其批量发送，有效减少网络请求次数，提高吞吐量。我们将分析批量发送的策略，以及消息压缩（如Gzip, Snappy, LZ4）如何进一步减小数据体积，节省带宽和存储空间。 分区的并行处理: Kafka将数据分散到多个分区，多个消费者（或消费者组）可以并行地消费不同分区的数据，极大地提升了整体的处理能力。我们将探讨如何根据业务需求合理规划分区数量，以实现最佳的并行化效果。 副本机制与容错: Kafka通过多副本机制实现数据的冗余存储。我们将深入讲解Leader-Follower模型的原理，Leader故障时如何快速进行副本切换，以及ISR（In-Sync Replicas）机制如何确保数据一致性。 消息持久化与可恢复性: Kafka将消息持久化到磁盘，确保即使Broker发生故障，数据也不会丢失。我们将分析Kafka的日志文件结构，以及其如何通过WAL（Write-Ahead Log）等机制保证数据的可靠写入。 第四章：Kafka实战入门：从基础到进阶 理论结合实践，方能真正掌握Kafka。本章将引导您从零开始，搭建Kafka环境，并逐步掌握 Kafka 的常用操作。 环境搭建: 指导您在本地或云环境中搭建单机版和伪分布式Kafka集群，包括ZooKeeper的安装与配置，以及Kafka Broker的启动与配置。 生产者API使用: 学习如何使用Java、Python等语言编写生产者程序，实现向Kafka主题发送消息，并尝试不同的发送模式和ack配置。 消费者API使用: 学习如何使用Java、Python等语言编写消费者程序，订阅主题，并理解消费组的注册与成员管理。我们将演示如何实现消息的批量拉取和处理。 主题管理: 学习如何通过命令行工具创建、删除、查看Kafka主题，以及修改主题的配置（如分区数量、副本数量）。 消费者Offset管理: 深入理解消费者的Offset提交机制（自动提交与手动提交），以及如何处理Offset的重置，避免重复消费或漏消费。 Kafka Streams 基础: 介绍Kafka Streams，一个用于构建实时流处理应用程序的客户端库。我们将演示如何使用Kafka Streams进行简单的流处理操作，如过滤、转换、聚合。 Kafka Connect 基础: 介绍Kafka Connect，一个用于在Kafka与其他系统之间可靠地传输数据的框架。我们将演示如何使用Connectors实现数据从数据库导入Kafka，或从Kafka导出到文件系统。 第五章：Kafka高级特性与最佳实践 在掌握了Kafka的基础知识和常用操作后，我们将进一步探索Kafka的高级特性，并分享在实际生产环境中积累的优化策略和最佳实践。 Exactly-Once 语义实现: 深入探讨Kafka在实现Exactly-Once语义方面的挑战与解决方案，包括幂等生产者和事务性生产者的使用。 消息过滤与路由: 探讨在生产者端进行消息过滤，或在Broker端实现消息路由的策略。 Kafka 监控与调优: 介绍常用的Kafka监控工具（如Prometheus, Grafana, Kafka Manager），并分享性能调优的关键指标和方法，包括Broker配置优化、网络调优、磁盘I/O优化等。 安全性: 讲解Kafka的认证（SASL）、授权（ACLs）和SSL加密等安全机制，确保数据在传输和存储过程中的安全性。 集群部署与运维: 分享在生产环境中部署和运维Kafka集群的经验，包括Broker的高可用性设计、故障排除、版本升级等。 与其他技术栈的集成: 探讨Kafka如何与Spark Streaming, Flink, Storm等流处理框架，以及Elasticsearch, HDFS等存储系统进行高效集成，构建完整的实时数据处理生态。 场景应用解析: 通过分析实际业务场景，如日志收集、数据同步、实时推荐、IoT数据处理等，展示Kafka在不同领域的应用价值和解决方案。 结语 Kafka作为分布式流处理领域的基石，其重要性不言而喻。掌握Kafka，意味着您将拥有驾驭海量实时数据流的能力，为您的技术生涯开启无限可能。通过对Kafka核心原理的深入理解，对技术内幕的细致探究，以及对实战操作的反复练习，您将能够自信地运用Kafka解决复杂的业务挑战，构建高性能、高可用的实时数据处理系统，在快速变化的数字世界中保持领先。本书将是您通往Kafka精通之路不可或缺的伴侣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我来说，简直是打开了一个全新的世界。我一直对高并发、大数据量的消息队列处理感到好奇，而Kafka无疑是其中的佼佼者。一开始我最关心的是它的性能到底能有多强，以及在实际生产环境中如何做到稳定运行。读到关于Kafka的消息传输机制、生产者和消费者如何交互、以及ZooKeeper在其中的作用时，我才真正体会到它的精妙设计。书中对于消息的持久化、副本同步、ACK机制的详细讲解，彻底打消了我对数据丢失的顾虑。特别是对Leader election和Controller的流程分析，虽然初看有些复杂，但结合图示和作者的解释，我慢慢理清了其中的逻辑，理解了Kafka在面对节点故障时如何快速恢复服务。而且，这本书不仅仅停留在理论层面，还穿插了大量的实践案例，比如如何配置Kafka集群、如何优化生产者和消费者的参数以达到最佳性能、以及如何监控Kafka的运行状态。这些内容对我来说简直是“雪中送炭”，让我在学习理论的同时，还能立刻想到如何在实际项目中应用，或者说，在遇到问题时，知道从哪些角度去排查和解决。我发现，很多我在工作中遇到的性能瓶颈或者稳定性问题，都能在Kafka的底层设计和配置优化中找到答案。这种理论与实践相结合的书籍，真的能大大加速学习和成长的过程，让我觉得自己的时间没有白费。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对实时数据处理充满兴趣的技术爱好者，我一直在寻找一本能够真正带我深入理解Kafka的书籍。这套书的内容，可以说完全超出了我的预期。它不仅仅是介绍Kafka的功能，更像是在讲述一个关于分布式系统设计的精彩故事。在阅读关于Kafka的Broker间通信、Controller协调、以及Rack Aware Replica Distribution等高级主题时，我感受到了它在可扩展性、容错性和性能方面的强大设计。书中对“Exactly-once”语义的探讨，以及Kafka如何通过各种机制来逼近这种理想状态，让我对分布式事务的复杂性和Kafka的解决方案有了更深的认识。我特别被它在描述Kafka如何处理大量并发请求时所展现的精巧设计所折服，比如零拷贝（zero-copy）技术如何减少数据传输的开销，以及page cache如何加速消息的读写。这些内容对于我理解Kafka的高性能并非空穴来风，而是有扎实的技术支撑。这本书让我感觉到，Kafka不仅仅是一个消息中间件，更是一个经过精心雕琢的分布式系统典范。它教会我如何从更高的维度去审视分布式系统的设计原则，以及如何通过优秀的架构和算法来解决现实世界中的复杂问题。我感觉我的视野得到了极大的拓展，对整个大数据生态有了更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正掌握一个技术，不能只看它的“能做什么”，更要理解“为什么这么做”。这套书恰恰满足了我的这种需求。在读到关于Kafka内部消息存储和索引机制的那一部分时，我被深深吸引了。作者没有简单地告诉你“Kafka把消息存在文件里”，而是深入剖析了Segment文件、Index文件、Time Index文件是如何组织的，以及Log Segments是如何被滚动和删除的。这种对细节的极致追求，让我对Kafka的文件I/O性能和内存管理有了更深刻的理解。我特别感兴趣的是它关于消息顺序性保证和消费者offset管理的部分，这对于构建可靠的数据管道至关重要。书里关于Consumer Group、Offset Commit、Rebalance等概念的讲解，不仅解释了它们的作用，还深入分析了它们的工作原理和可能遇到的问题。比如，Offset Commit的同步和异步方式对性能的影响，Rebalance过程中可能出现的短暂不可用，这些都是我在实践中需要重点考虑的。这本书给我最大的启发是，理解了这些底层机制，就等于掌握了Kafka的“内功心法”，可以更好地进行性能调优、故障排查，甚至是在遇到非常规问题时，也能找到解决的方向。它让我明白，Kafka的强大不仅仅在于它的功能，更在于它背后严谨的设计哲学和对工程细节的极致打磨。

评分☆☆☆☆☆

我是一名开发者，平时工作中经常需要处理大量的数据流，对消息队列技术一直很关注。一直以来，Kafka在业界的声誉都非常高，但我总觉得它有些“高冷”，概念多，而且上手似乎不容易。直到我开始阅读这套书，特别是其中关于Kafka入门的部分，我才发现自己之前的想法有些片面。这本书的语言非常通俗易懂，对于一些基础的概念，比如Publisher-Subscriber模式、队列的生死转换，都做了非常形象的比喻，让我这种初学者也能快速理解。作者非常细致地从搭建一个简单的Kafka集群开始，一步一步地讲解如何创建Topic，如何发布和订阅消息，以及如何处理一些常见的错误。我最喜欢的是它提供的各种示例代码，很多都是可以直接运行的，这让我能够边学边练，亲身体验Kafka的魅力。书中对于Producer和Consumer API的讲解，也相当到位，涵盖了常用的配置项和使用场景。我不再是那个对着文档一脸茫然的开发者，而是能够自信地在我的项目中集成Kafka，并且能够根据需求进行一些基础的配置和优化。这本书让我看到了Kafka的“亲民”一面，也让我对未来更深入地学习Kafka充满了信心，感觉自己已经迈出了坚实的第一步。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书的时候，我本来是带着一种“看看Kafka到底有多牛”的心态。毕竟现在大数据、实时流处理这些概念铺天盖地，Kafka作为中间件的地位是毋庸置疑的。翻开第一本，就被它那种娓娓道来的风格吸引了。作者没有一开始就丢给你一堆复杂的概念和代码，而是从一个非常宏观的角度，讲了数据流动的挑战，以及为什么需要Kafka这样的系统。像是坐在一个经验丰富的老前辈旁边，听他讲自己一路摸索过来的故事。书里对Kafka的分布式架构、消息的生产和消费模型、Topic、Partition、Broker这些基本概念的讲解，都非常清晰，而且用了大量的图示，让抽象的东西变得具象化。我印象特别深的是关于Leader-Follower机制和ISR（In-Sync Replicas）的阐述，以前看别的资料总觉得一知半解，在这里得到了非常透彻的理解，真正明白了Kafka的容错性和高可用是怎么实现的。更难得的是，它还讲了Kafka在不同场景下的应用，比如日志收集、实时数据管道、事件驱动架构等等，这让我能立刻联想到自己工作中可能会遇到的问题，也给了我一些解决思路。虽然我还没深入到代码层面，但光是这开篇的讲解，就已经让我对Kafka有了全新的认识，感觉自己站在了一个坚实的地基上，准备开始探索更深的奥秘。