kafka 从入门到了解

点击上方蓝字关注我们！

什么是kafka

Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台，该平台提供了消息的订阅与发布的消息队列，一般用作系统间解耦、异步通信、削峰填谷等作用。同时Kafka又提供了Kafka streaming插件包实现了实时在线流处理。相比较一些专业的流处理框架不同，Kafka Streaming计算是运行在应用端，具有简单、入门要求低、部署方便等优点。

kafka的架构

Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record，每一个Record属于一个Topic。每个Topic底层都会对应一组分区的日志用于持久化Topic中的Record。同时在Kafka集群中，Topic的每一个日志的分区都一定会有1个Borker担当该分区的Leader，其他的Broker担当该分区的follower，Leader负责分区数据的读写操作，follower负责同步改分区的数据。这样如果分区的Leader宕机，该分区的其他follower会选取出新的leader继续负责该分区数据的读写。其中集群的中Leader的监控和Topic的部分元数据是存储在Zookeeper中。

kafka的API

1. topic的创建

[root@node01 bin]# kafka-topics.sh
                    --zookeeper node2:2181,node3:2181/kafka 
                    --create 
                    --topic test
                    --partitions 3 
                    --replication-factor 3

2. 查看topic的列表

[root@node01 bin]# kafka-topics.sh
                    --zookeeper node2:2181,node3:2181/kafka 
                    --list

3. 查看一个topic的详细信息

[root@node01 bin]# ./bin/kafka-topics.sh
                    --zookeeper node2:2181,node3:2181/kafka 
                    --describe 
                    --topic test

4. 修改topic

[root@node01 kafka_2.11-2.2.0]# ./bin/kafka-topics.sh
                    --zookeeper node2:2181,node3:2181/kafka 
                    --alter 
                    --topic test 
                    --partitions 2

5. 删除topic

[root@node01 bin]#  kafka-topics.sh
                    --zookeeper node2:2181,node3:2181/kafka 
                    --delete 
                    --topic test

6. producer往一个topic中生产消息

[root@node01 bin]# kafka-console-producer.sh
                  --broker-list node01:9092,node01:9092,node01:9092 
                  --topic test

7. consumer订阅一个topic消费消息

[root@node01 bin]# kafka-console-consumer.sh
                   --bootstrap-server node01:9092,node01:9092,node01:9092 
                   --topic test
                   --group opentest

8. 查看消费组信息

[root@node01 bin]# kafka-console-consumer.sh
                   --bootstrap-server node01:9092,node01:9092,node01:9092 
                   --list

9. 查看某一消费组的详细信息

[root@node01 bin]# kafka-console-consumer.sh
                   --bootstrap-server node01:9092,node01:9092,node01:9092 
                   --describe
                   --group opentest

kafka在程序中的使用

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

2. 生产者的代码

@Test
    public void producer() throws ExecutionException, InterruptedException {

        String topic = "items";
        Properties p = new Properties();
        p.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node02:9092,node03:9092,node01:9092");
        p.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        p.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        p.setProperty(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(p);
        while(true){
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                for (int j = 0; j <3; j++) {
                    ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "item"+j,"val" + i);
                    Future<RecordMetadata> send = producer
                            .send(record);
                    RecordMetadata rm = send.get();
                    int partition = rm.partition();
                    long offset = rm.offset();
                    System.out.println("key: "+ record.key()+" val: "+record.value()+" partition: "+partition + " offset: "+offset);

3. 消费者代码

@Test
public void consumer(){
    Properties p = new Properties();
    p.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node02:9092,node03:9092,node01:9092");
    p.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    p.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    p.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"opentest");
    p.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");//
    p.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");//自动提交
//        p.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"15000");//默认5秒
//        p.setProperty(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG,""); //拉取数据的配置

    KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(p);
    while(true){
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(0));//
        if(!records.isEmpty()){
            Iterator<ConsumerRecord<String, String>> iter = records.iterator();
            while(iter.hasNext()){
                ConsumerRecord<String, String> record = iter.next();
                int partition = record.partition();
                long offset = record.offset();
                String key = record.key();
                String value = record.value();
                System.out.println("key: "+ record.key()+" val: "+ record.value()+ " partition: "+partition + " offset: "+ offset);
            }
        }

    }

}

kafka的原理深入

1. kafka的AKF

2. kafka数据如何保证顺序消费

3. kafka中consumer的分组

4.消息队列，常见保证消息顺序性消费的两种方案

①. 生产时保证消息的有序性，单线程消费

多线程生产消息，后面单线程消费数据，可以消费一条数据，就更新kafka偏移量offset的值，这种方式可以保证消息消费的进度，以及准确地更细offset的值，但是单线程的消费会对数据库以及offset进行频繁的更新，成本有点高，并且存在cpu以及网卡的资源浪费。

②. 多线程消费

5.kafka的消息生产的确认机制-- ack确认机制

Kafka生产者在发送完一个的消息之后，要求Broker在规定的时间内Ack应答，如果没有在规定时间内应答，Kafka生产者会尝试重新发送消息。默认acks=1。

①. acks=1 - Leader会将Record写到其本地日志中，但会在不等待所有Follower的完全确认的情况下做出响应。在这种情况下，如果Leader在确认记录后立即失败，但在Follower复制记录之前失败，则记录将丢失。

②. acks=0 - 生产者根本不会等待服务器的任何确认。该记录将立即添加到套接字缓冲区中并视为已发送。在这种情况下，不能保证服务器已收到记录。

③. acks=all /-1 - 这意味着Leader将等待全套同步副本确认记录。这保证了只要至少一个同步副本仍处于活动状态，记录就不会丢失。这是最有力的保证。这等效于acks = -1设置。

6.kafka的ISR、OSR以及AR

**ISR：**in-sync-replica set 同步副本设置。为了解决数据同步高延迟问题以及leader重新选举时不会影响数据同步。

7.kafka中的索引

kafka中索引文件有两个，分别是offset的索引文件以及timeindex的索引文件，文件初始化时，都是10M大小。offset索引文件中会记录offset的值，以及文件中的position。以position取读取log文件中的一批数据。timeindex索引会记录一个时间戳，以及对应的offset，所以需要重新去offset的索引文件中找到offset对应的log文件的position，再去读取数据。

kafka中常见的优化参数

1. broker的配置

2. producer的配置

3. consumer的配置

总结

kafka作为主流的消息中间件，主要原因是其有如下优势：

解耦

Kafka具备消息系统的优点，只要生产者和消费者数据两端遵循接口约束，就可以自行扩展或修改数据处理的业务过程。

高吞吐量、低延迟

即使在非常廉价的机器上，Kafka也能做到每秒处理几十万条消息，而它的延迟最低只有几毫秒。

持久性

Kafka可以将消息直接持久化在普通磁盘上，且磁盘读写性能优异。

扩展性

Kafka集群支持热扩展，Kaka集群启动运行后，用户可以直接向集群添加。

容错性

Kafka会将数据备份到多台服务器节点中，即使Kafka集群中的某一台Kafka服务节点宕机，也不会影响整个系统的功能。

支持多种客户端语言

Kafka支持Java、.NET、PHP、Python等多种语言。

参考文献

kafka英文官方网站：

​​kafka.apache.org/documentati…​​

kafka中文官方网站：

​​kafka.apachecn.org/intro.html​​