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Kafka權(quán)威指南（第2版）
Kafka權(quán)威指南（第2版）
Gwen Shapira, Todd Palino, Rajini Sivaram, Krit Petty 著
薛命燈 譯
出版時(shí)間：2022年10月
頁數(shù)：483
“這本書為如何在云端或本地用好Kafka提供了所需的一切。如果你正在使用Kafka，那么這本書正是你所需要的。”
——Chris Riccomini
軟件工程師、初創(chuàng)公司導(dǎo)師、The Missing README合著者

本書第1版出版時(shí)，有超過30%的《財(cái)富》世界500強(qiáng)公司使用Kafka。5年后，這個(gè)比例已經(jīng)達(dá)到70%。毋庸置疑，作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心技術(shù)，Kafka已然成為所有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)平臺(tái)的事實(shí)基礎(chǔ)。本書為使用Kafka的軟件工程師、架構(gòu)師和運(yùn)維工程師勾勒出一條完整的學(xué)習(xí)曲線，并強(qiáng)調(diào)原理剖析和應(yīng)用實(shí)踐。
來自Confluent和LinkedIn的一線Kafka開發(fā)人員將為你解釋如何部署生產(chǎn)級(jí)Kafka集群、編寫可靠的事件驅(qū)動(dòng)微服務(wù)，以及使用Kafka構(gòu)建可伸縮的流處理應(yīng)用程序。通過詳細(xì)的示例，你將了解Kafka的設(shè)計(jì)原則、可靠性保證，以及架構(gòu)細(xì)節(jié)，包括復(fù)制協(xié)議、控制器和存儲(chǔ)層。

● 部署和配置Kafka的良好實(shí)踐
● Kafka生產(chǎn)者和消費(fèi)者如何讀寫消息
● 確?？煽總鬟f數(shù)據(jù)的模式和用例要求
● 用Kafka構(gòu)建數(shù)據(jù)管道和應(yīng)用程序
● 用Kafka在生產(chǎn)環(huán)境中執(zhí)行監(jiān)控、調(diào)優(yōu)和維護(hù)任務(wù)
● Kafka的關(guān)鍵運(yùn)維指標(biāo)
● Kafka針對(duì)流處理系統(tǒng)的交付能力
  1. 本書贊譽(yù)
  2. 第2版序
  3. 第1版序
  4. 前言
  5. 第1章　初識(shí)Kafka
  6. 1.1　發(fā)布與訂閱消息系統(tǒng)
  7. 1.1.1　如何開始
  8. 1.1.2　獨(dú)立的隊(duì)列系統(tǒng)
  9. 1.2　Kafka登場(chǎng)
  10. 1.2.1　消息和批次
  11. 1.2.2　模式
  12. 1.2.3　主題和分區(qū)
  13. 1.2.4　生產(chǎn)者和消費(fèi)者
  14. 1.2.5　broker和集群
  15. 1.2.6　多集群
  16. 1.3　為什么選擇Kafka
  17. 1.3.1　多個(gè)生產(chǎn)者
  18. 1.3.2　多個(gè)消費(fèi)者
  19. 1.3.3　基于磁盤的數(shù)據(jù)保留
  20. 1.3.4　伸縮性
  21. 1.3.5　高性能
  22. 1.3.6　平臺(tái)特性
  23. 1.4　數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
  24. 1.5　起源故事
  25. 1.5.1　LinkedIn的問題
  26. 1.5.2　Kafka的誕生
  27. 1.5.3　走向開源
  28. 1.5.4　商業(yè)化
  29. 1.5.5　命名
  30. 1.6　開始Kafka之旅
  31. 第2章　安裝Kafka
  32. 2.1　環(huán)境配置
  33. 2.1.1　選擇操作系統(tǒng)
  34. 2.1.2　安裝Java
  35. 2.1.3　安裝ZooKeeper
  36. 2.2　安裝broker
  37. 2.3　配置broker
  38. 2.3.1　常規(guī)配置參數(shù)
  39. 2.3.2　主題的默認(rèn)配置
  40. 2.4　選擇硬件
  41. 2.4.1　磁盤吞吐量
  42. 2.4.2　磁盤容量
  43. 2.4.3　內(nèi)存
  44. 2.4.4　網(wǎng)絡(luò)
  45. 2.4.5　CPU
  46. 2.5　云端的Kafka
  47. 2.5.1　微軟Azure
  48. 2.5.2　AWS
  49. 2.6　配置Kafka集群
  50. 2.6.1　需要多少個(gè)broker
  51. 2.6.2　broker配置
  52. 2.6.3　操作系統(tǒng)調(diào)優(yōu)
  53. 2.7　生產(chǎn)環(huán)境的注意事項(xiàng)
  54. 2.7.1　垃圾回收器選項(xiàng)
  55. 2.7.2　數(shù)據(jù)中心布局
  56. 2.7.3　共享ZooKeeper
  57. 2.8　小結(jié)
  58. 第3章　Kafka生產(chǎn)者——向Kafka寫入數(shù)據(jù)
  59. 3.1　生產(chǎn)者概覽
  60. 3.2　創(chuàng)建Kafka生產(chǎn)者
  61. 3.3　發(fā)送消息到Kafka
  62. 3.3.1　同步發(fā)送消息
  63. 3.3.2　異步發(fā)送消息
  64. 3.4　生產(chǎn)者配置
  65. 3.4.1　client.id
  66. 3.4.2　acks
  67. 3.4.3　消息傳遞時(shí)間
  68. 3.4.4　linger.ms
  69. 3.4.5　buffer.memory
  70. 3.4.6　compression.type
  71. 3.4.7　batch.size
  72. 3.4.8　max.in.flight.requests.per.connection
  73. 3.4.9　max.request.size
  74. 3.4.10　receive.buffer.bytes 和send.buffer.bytes
  75. 3.4.11　enable.idempotence
  76. 3.5　序列化器
  77. 3.5.1　自定義序列化器
  78. 3.5.2　使用Avro序列化數(shù)據(jù)
  79. 3.5.3　在Kafka中使用Avro記錄
  80. 3.6　分區(qū)
  81. 3.7　標(biāo)頭
  82. 3.8　攔截器
  83. 3.9　配額和節(jié)流
  84. 3.10　小結(jié)
  85. 第4章　Kafka消費(fèi)者——從Kafka讀取數(shù)據(jù)
  86. 4.1　Kafka消費(fèi)者相關(guān)概念
  87. 4.1.1　消費(fèi)者和消費(fèi)者群組
  88. 4.1.2　消費(fèi)者群組和分區(qū)再均衡
  89. 4.1.3　群組固定成員
  90. 4.2　創(chuàng)建Kafka消費(fèi)者
  91. 4.3　訂閱主題
  92. 4.4　輪詢
  93. 4.5　配置消費(fèi)者
  94. 4.5.1　fetch.min.bytes
  95. 4.5.2　fetch.max.wait.ms
  96. 4.5.3　fetch.max.bytes
  97. 4.5.4　max.poll.records
  98. 4.5.5　max.partition.fetch.bytes
  99. 4.5.6　session.timeout.ms 和heartbeat.interval.ms
  100. 4.5.7　max.poll.interval.ms
  101. 4.5.8　default.api.timeout.ms
  102. 4.5.9　request.timeout.ms
  103. 4.5.10　auto.offset.reset
  104. 4.5.11　enable.auto.commit
  105. 4.5.12　partition.assignment.strategy
  106. 4.5.13　client.id
  107. 4.5.14　client.rack
  108. 4.5.15　group.instance.id
  109. 4.5.16　receive.buffer.bytes 和send.buffer.bytes
  110. 4.5.17　offsets.retention.minutes
  111. 4.6　提交和偏移量
  112. 4.6.1　自動(dòng)提交
  113. 4.6.2　提交當(dāng)前偏移量
  114. 4.6.3　異步提交
  115. 4.6.4　同步和異步組合提交
  116. 4.6.5　提交特定的偏移量
  117. 4.7　再均衡監(jiān)聽器
  118. 4.8　從特定偏移量位置讀取記錄
  119. 4.9　如何退出
  120. 4.10　反序列化器
  121. 4.10.1　自定義反序列化器
  122. 4.10.2　在消費(fèi)者里使用Avro反序列器
  123. 4.11　獨(dú)立的消費(fèi)者：為什么以及怎樣使用不屬于任何群組的消費(fèi)者
  124. 4.12　小結(jié)
  125. 第5章　編程式管理Kafka
  126. 5.1　AdminClient概覽
  127. 5.1.1　異步和最終一致性API
  128. 5.1.2　配置參數(shù)
  129. 5.1.3　扁平的結(jié)構(gòu)
  130. 5.1.4　額外的話
  131. 5.2　AdminClient生命周期：創(chuàng)建、配置和關(guān)閉
  132. 5.2.1　client.dns.lookup
  133. 5.2.2　request.timeout.ms
  134. 5.3　基本的主題管理操作
  135. 5.4　配置管理
  136. 5.5　消費(fèi)者群組管理
  137. 5.5.1　查看消費(fèi)者群組
  138. 5.5.2　修改消費(fèi)者群組
  139. 5.6　集群元數(shù)據(jù)
  140. 5.7　高級(jí)的管理操作
  141. 5.7.1　為主題添加分區(qū)
  142. 5.7.2　從主題中刪除消息
  143. 5.7.3　首領(lǐng)選舉
  144. 5.7.4　重新分配副本
  145. 5.8　測(cè)試
  146. 5.9　小結(jié)
  147. 第6章　深入Kafka
  148. 6.1　集群的成員關(guān)系
  149. 6.2　控制器
  150. 6.3　復(fù)制
  151. 6.4　處理請(qǐng)求
  152. 6.4.1　生產(chǎn)請(qǐng)求
  153. 6.4.2　獲取請(qǐng)求
  154. 6.4.3　其他請(qǐng)求
  155. 6.5　物理存儲(chǔ)
  156. 6.5.1　分層存儲(chǔ)
  157. 6.5.2　分區(qū)的分配
  158. 6.5.3　文件管理
  159. 6.5.4　文件格式
  160. 6.5.5　索引
  161. 6.5.6　壓實(shí)
  162. 6.5.7　壓實(shí)的工作原理
  163. 6.5.8　被刪除的事件
  164. 6.5.9　何時(shí)會(huì)壓實(shí)主題
  165. 6.6　小結(jié)
  166. 第7章　可靠的數(shù)據(jù)傳遞
  167. 7.1　可靠性保證
  168. 7.2　復(fù)制
  169. 7.3　broker配置
  170. 7.3.1　復(fù)制系數(shù)
  171. 7.3.2　不徹底的首領(lǐng)選舉
  172. 7.3.3　最少同步副本
  173. 7.3.4　保持副本同步
  174. 7.3.5　持久化到磁盤
  175. 7.4　在可靠的系統(tǒng)中使用生產(chǎn)者
  176. 7.4.1　發(fā)送確認(rèn)
  177. 7.4.2　配置生產(chǎn)者的重試參數(shù)
  178. 7.4.3　額外的錯(cuò)誤處理
  179. 7.5　在可靠的系統(tǒng)中使用消費(fèi)者
  180. 7.5.1　消費(fèi)者的可靠性配置
  181. 7.5.2　手動(dòng)提交偏移量
  182. 7.6　驗(yàn)證系統(tǒng)可靠性
  183. 7.6.1　驗(yàn)證配置
  184. 7.6.2　驗(yàn)證應(yīng)用程序
  185. 7.6.3　在生產(chǎn)環(huán)境中監(jiān)控可靠性
  186. 7.7　小結(jié)
  187. 第8章　精確一次性語義
  188. 8.1　冪等生產(chǎn)者
  189. 8.1.1　冪等生產(chǎn)者的工作原理
  190. 8.1.2　冪等生產(chǎn)者的局限性
  191. 8.1.3　如何使用冪等生產(chǎn)者
  192. 8.2　事務(wù)
  193. 8.2.1　事務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景
  194. 8.2.2　事務(wù)可以解決哪些問題
  195. 8.2.3　事務(wù)是如何保證精確一次性的
  196. 8.2.4　事務(wù)不能解決哪些問題
  197. 8.2.5　如何使用事務(wù)
  198. 8.2.6　事務(wù)ID和隔離
  199. 8.2.7　事務(wù)的工作原理
  200. 8.3　事務(wù)的性能
  201. 8.4　小結(jié)
  202. 第9章　構(gòu)建數(shù)據(jù)管道
  203. 9.1　構(gòu)建數(shù)據(jù)管道時(shí)需要考慮的問題
  204. 9.1.1　及時(shí)性
  205. 9.1.2　可靠性
  206. 9.1.3　高吞吐量和動(dòng)態(tài)吞吐量
  207. 9.1.4　數(shù)據(jù)格式
  208. 9.1.5　轉(zhuǎn)換
  209. 9.1.6　安全性
  210. 9.1.7　故障處理
  211. 9.1.8　耦合性和靈活性
  212. 9.2　何時(shí)使用Connect　API或客戶端API
  213. 9.3　Kafka　Connect
  214. 9.3.1　運(yùn)行Connect
  215. 9.3.2　連接器示例：文件數(shù)據(jù)源和文件數(shù)據(jù)池
  216. 9.3.3　連接器示例：從MySQL到ElasticSearch
  217. 9.3.4　單個(gè)消息轉(zhuǎn)換
  218. 9.3.5　深入理解Connect
  219. 9.4　Connect之外的選擇
  220. 9.4.1　其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)攝入框架
  221. 9.4.2　基于圖形界面的ETL工具
  222. 9.4.3　流式處理框架
  223. 9.5　小結(jié)
  224. 第10章　跨集群數(shù)據(jù)鏡像
  225. 10.1　跨集群鏡像的應(yīng)用場(chǎng)景
  226. 10.2　多集群架構(gòu)
  227. 10.2.1　跨數(shù)據(jù)中心通信的一些現(xiàn)實(shí)情況
  228. 10.2.2　星型架構(gòu)
  229. 10.2.3　雙活架構(gòu)
  230. 10.2.4　主備架構(gòu)
  231. 10.2.5　延展集群
  232. 10.3　MirrorMaker
  233. 10.3.1　配置MirrorMaker
  234. 10.3.2　多集群復(fù)制拓?fù)?
  235. 10.3.3　保護(hù)MirrorMaker
  236. 10.3.4　在生產(chǎn)環(huán)境中部署MirrorMaker
  237. 10.3.5　MirrorMaker調(diào)優(yōu)
  238. 10.4　其他跨集群鏡像方案
  239. 10.4.1　Uber的uReplicator
  240. 10.4.2　LinkedIn的Brooklin
  241. 10.4.3　Confluent的跨數(shù)據(jù)中心鏡像解決方案
  242. 10.5　小結(jié)
  243. 第11章　保護(hù)Kafka
  244. 11.1　鎖住Kafka
  245. 11.2　安全協(xié)議
  246. 11.3　身份驗(yàn)證
  247. 11.3.1　SSL
  248. 11.3.2　SASL
  249. 11.3.3　重新認(rèn)證
  250. 11.3.4　安全更新不停機(jī)
  251. 11.4　加密
  252. 11.5　授權(quán)
  253. 11.5.1　AclAuthorizer
  254. 11.5.2　自定義授權(quán)
  255. 11.5.3　安全方面的考慮
  256. 11.6　審計(jì)
  257. 11.7　保護(hù)ZooKeeper
  258. 11.7.1　SASL
  259. 11.7.2　SSL
  260. 11.7.3　授權(quán)
  261. 11.8　保護(hù)平臺(tái)
  262. 保護(hù)密碼
  263. 11.9　小結(jié)
  264. 第12章　管理Kafka
  265. 12.1　主題操作
  266. 12.1.1　創(chuàng)建新主題
  267. 12.1.2　列出集群中的所有主題
  268. 12.1.3　列出主題詳情
  269. 12.1.4　增加分區(qū)
  270. 12.1.5　減少分區(qū)
  271. 12.1.6　刪除主題
  272. 12.2　消費(fèi)者群組
  273. 12.2.1　列出并描述消費(fèi)者群組信息
  274. 12.2.2　刪除消費(fèi)者群組
  275. 12.2.3　偏移量管理
  276. 12.3　動(dòng)態(tài)配置變更
  277. 12.3.1　覆蓋主題的默認(rèn)配置
  278. 12.3.2　覆蓋客戶端和用戶的默認(rèn)配置
  279. 12.3.3　覆蓋broker的默認(rèn)配置
  280. 12.3.4　查看被覆蓋的配置
  281. 12.3.5　移除被覆蓋的配置
  282. 12.4　生產(chǎn)和消費(fèi)
  283. 12.4.1　控制臺(tái)生產(chǎn)者
  284. 12.4.2　控制臺(tái)消費(fèi)者
  285. 12.5　分區(qū)管理
  286. 12.5.1　首選首領(lǐng)選舉
  287. 12.5.2　修改分區(qū)的副本
  288. 12.5.3　轉(zhuǎn)儲(chǔ)日志片段
  289. 12.5.4　副本驗(yàn)證
  290. 12.6　其他工具
  291. 12.7　不安全的操作
  292. 12.7.1　移動(dòng)集群控制器
  293. 12.7.2　移除待刪除的主題
  294. 12.7.3　手動(dòng)刪除主題
  295. 12.8　小結(jié)
  296. 第13章　監(jiān)控Kafka
  297. 13.1　指標(biāo)基礎(chǔ)
  298. 13.1.1　指標(biāo)來自哪里
  299. 13.1.2　需要哪些指標(biāo)
  300. 13.1.3　應(yīng)用程序健康檢測(cè)
  301. 13.2　服務(wù)級(jí)別目標(biāo)
  302. 13.2.1　服務(wù)級(jí)別定義
  303. 13.2.2　哪些指標(biāo)是好的SLI
  304. 13.2.3　將SLO用于告警
  305. 13.3　broker的指標(biāo)
  306. 13.3.1　診斷集群?jiǎn)栴}
  307. 13.3.2　非同步分區(qū)的藝術(shù)
  308. 13.3.3　broker指標(biāo)
  309. 13.3.4　主題的指標(biāo)和分區(qū)的指標(biāo)
  310. 13.3.5　Java虛擬機(jī)監(jiān)控
  311. 13.3.6　操作系統(tǒng)監(jiān)控
  312. 13.3.7　日志
  313. 13.4　客戶端監(jiān)控
  314. 13.4.1　生產(chǎn)者指標(biāo)
  315. 13.4.2　消費(fèi)者指標(biāo)
  316. 13.4.3　配額
  317. 13.5　滯后監(jiān)控
  318. 13.6　端到端監(jiān)控
  319. 13.7　小結(jié)
  320. 第14章　流式處理
  321. 14.1　什么是流式處理
  322. 14.2　流式處理相關(guān)概念
  323. 14.2.1　拓?fù)?
  324. 14.2.2　時(shí)間
  325. 14.2.3　狀態(tài)
  326. 14.2.4　流和表
  327. 14.2.5　時(shí)間窗口
  328. 14.2.6　處理保證
  329. 14.3　流式處理設(shè)計(jì)模式
  330. 14.3.1　單事件處理
  331. 14.3.2　使用本地狀態(tài)
  332. 14.3.3　多階段處理和重分區(qū)
  333. 14.3.4　使用外部查找：流和表的連接
  334. 14.3.5　表與表的連接
  335. 14.3.6　流與流的連接
  336. 14.3.7　亂序事件
  337. 14.3.8　重新處理
  338. 14.3.9　交互式查詢
  339. 14.4　Streams示例
  340. 14.4.1　字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)
  341. 14.4.2　股票市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)
  342. 14.4.3　填充點(diǎn)擊事件流
  343. 14.5　Streams架構(gòu)概覽
  344. 14.5.1　構(gòu)建拓?fù)?
  345. 14.5.2　優(yōu)化拓?fù)?
  346. 14.5.3　測(cè)試拓?fù)?
  347. 14.5.4　擴(kuò)展拓?fù)?
  348. 14.5.5　在故障中存活下來
  349. 14.6　流式處理應(yīng)用場(chǎng)景
  350. 14.7　如何選擇流式處理框架
  351. 14.8　小結(jié)
  352. 附錄A　在其他操作系統(tǒng)中安裝Kafka
  353. 附錄B　其他Kafka工具
書名：Kafka權(quán)威指南（第2版）
譯者：薛命燈 譯
國(guó)內(nèi)出版社：人民郵電出版社
出版時(shí)間：2022年10月
頁數(shù)：483
書號(hào)：978-7-115-60142-1
原版書書名：Kafka: The Definitive Guide, Second Edition
原版書出版商：O'Reilly Media
Gwen Shapira
 
Cloudera公司的解決方案架構(gòu)師，知名博主，擁有15年從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，協(xié)助客戶設(shè)計(jì)高擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)架構(gòu)。曾任Pythian高級(jí)顧問、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事會(huì)成員，活躍于諸多業(yè)內(nèi)會(huì)議。

Gwen Shapira是Kafka項(xiàng)目的Committer和PMC成員，也是Confluent的工程主管，領(lǐng)導(dǎo)云原生Kafka團(tuán)隊(duì)，致力于打造更具彈性和可伸縮性的Kafka云服務(wù)。
 
 
Todd Palino
 
Todd Palino是LinkedIn的站點(diǎn)可靠性工程師，他開發(fā)了Kafka消費(fèi)者監(jiān)控工具Burrow。
 
 
Rajini Sivaram
 
Rajini Sivaram是Kafka項(xiàng)目的Committ e r 和PMC成員。她在Confluent為Kafka設(shè)計(jì)和開發(fā)跨集群復(fù)制和安全功能。
 
 
Krit Petty
 
Krit Petty是LinkedIn的Kafka站點(diǎn)可靠性工程經(jīng)理，曾負(fù)責(zé)將LinkedIn的大規(guī)模Kafka集群遷移到微軟的Azure云。
 
 
本書封面上的動(dòng)物是一只藍(lán)翅笑翠鳥（Dacelo leachii）。笑翠鳥屬于翠鳥科，生活在新幾內(nèi)亞南部和澳大利亞北部不那么干旱的地區(qū)。它們是河翠鳥。
雄性笑翠鳥擁有五顏六色的羽毛，翅膀和尾部的羽毛是藍(lán)色的，雌性笑翠鳥的尾部則是紅棕色，帶有黑色的條紋。雄性笑翠鳥和雌性笑翠鳥都有奶油色的腹部，伴有棕色的條紋，它們的虹膜是白色的。成年笑翠鳥的體型要比其他翠鳥小一些，平均身長(zhǎng)38~43厘米，體重260克~330克。
藍(lán)翅笑翠鳥偏愛肉食，捕食對(duì)象隨季節(jié)稍有不同。在夏季，它們捕捉蜥蜴、昆蟲和青蛙為食，而在干燥的季節(jié)，它們則多以小龍蝦、魚、嚙齒類動(dòng)物和小型的鳥類為食。不過，在以鳥類為食的食物鏈里，紅鷹和紅褐色的貓頭鷹喜歡以藍(lán)翅笑翠鳥為食。
每年的9月~12月是藍(lán)翅笑翠鳥的繁殖季節(jié)，它們把巢穴筑在樹的上方，通過社區(qū)協(xié)作的方式養(yǎng)育下一代，一對(duì)笑翠鳥至少會(huì)得到另外一只笑翠鳥的幫助。它們一般會(huì)花大概26天的時(shí)間來孵蛋，每次孵3~4只蛋。雛鳥如果能夠正常破殼而出，那么大概36天后就會(huì)長(zhǎng)出羽毛。早出生的雛鳥會(huì)在第一周內(nèi)嘗試殺死更小的雛鳥。成年笑翠鳥會(huì)花6~8周的時(shí)間來訓(xùn)練那些存活下來的小鳥怎樣捕食。
購買選項(xiàng)
定價(jià)：119.80元
書號(hào)：978-7-115-60142-1
出版社：人民郵電出版社