【干货】Kafka实现淘宝亿万级数据统计（上）

在ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka消息中间件之间，我们为什么要选择Kafka?

下面详细介绍一下，2012年9月份我在支付宝做余额宝研发，2013年6月支付宝正式推出余额宝，2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发，期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据。

通过业余时间与淘宝同事沟通，了解到天猫在电商节如何处理大数据？技术架构上采用了哪些策略？

1、应用无状态(淘宝session框架)

2、有效使用缓存(Tair)

3、应用拆分(HSF)

4、数据库拆分(TDDL)

5、异步通信(Notify)

6、非结构化数据存储 ( TFS,NOSQL)

7、监控、预警系统

8、配置统一管理

天猫的同事把大致的架构跟我描述了一番，心有感悟。咱们来看一下2018年双11当天的成交额。

【干货】Kafka实现淘宝亿万级数据统计（上）

二、kafka实现天猫亿万级数据统计架构

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

【干货】Kafka实现淘宝亿万级数据统计（上）

Data Access：数据通道

Computing：计算

Persistence：执行保存方式

spout：表示一个流的源头，产生tuple

bolt：处理输入流并产生多个输出流，可以做简单的数据转换计算，复杂的流处理一般需要经过多个bolt进行处理。

为什么不能用分布式文件HDFS集群？

1、实时性：hdfs的实时性没有kafka高。

2、消费量的记录：hdfs不会记录你这个块文件消费到了哪里，而基于zookeeper的kafka会记录你消费的点。

3、并发消费：hdfs不支持并发消费，而kafka支持并发消费，即多个consumer。

4、弹性且有序：当数据量会很大，而且处理完之后就可以删除时，频繁的读写会对hdfs中NameNode造成很大的压力。而kafka的消费点是记录在zookeeper的，并且kafka的每条数据都是有“坐标”的，所以消费的时候只要这个“坐标”向后移动就行了，而且删除的时候只要把这个“坐标”之前的数据删掉即可。

三、什么是Kafka?

【干货】Kafka实现淘宝亿万级数据统计（上）

通过上图就可以了解到，生产者Producers(农民和厨师)，消费主题top(鱼，骨头，草，香蕉),消费者Comsumer(猫，狗，老牛，猴子)，生产者根据消费主题获取自己想要的食物。

四、Kafka架构原理

【干货】Kafka实现淘宝亿万级数据统计（上）

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