Kafka解耦原理浅析

一、高度耦合大数据架构

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1.每一个数据源都会有四个不同流向

2.每一个数据接收者都可能有四个不同来源

3.系统高度耦合，系统复杂度4*4=16

4.不利于程序开发、维护、升级

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二、Kafka解耦之后架构

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1.所有source只流向Kafka

2.所有target只从Kafka中取数据

3.系统高度解耦，系统复杂度4*1*2=8

4.开发和维护升级成本显著降低

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三、传统架构对比Kafka架构复杂度广义分析

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假设：SOURCE:N种    TARGET:M种

传统架构： T = N * M

Kafka架构：K = N + M

（1）M >= 1, N = 1(多对一简单系统)

        T = K - 1

  (2) M >= 1,N > 1（多对多复杂系统）

        T >= K

现在假设M=N,我们看下随着SOURCE和TARGET的增大趋势如何【使用Maple科学技术算软件】

注解：传统架构（红线） Kafka架构（蓝线）

由此可见，如果单从系统复杂度考虑，不考虑Kafka的其他优势（易扩展、高速读写、缓冲流），Kafka在多对多的复杂系统表现更为突出。

而大数据场景，往往数据来源多样，数据流向多元，从这个角度来说，Kafka在大数据场景中起到了至关重要的作用。