首页 > 其他分享 >kafka简单介绍

kafka简单介绍

时间：2024-01-16 23:32:04浏览次数：26  
标签：-- 9092 Kafka 介绍 简单 kafka id conn

“这是一篇理论文章，给大家讲一讲kafka”

kafka简单介绍_kafka

简介

在大数据领域开发者常常会听到MQ这个术语，该术语便是消息队列的意思，
Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala语言编写，与2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。它主要用于处理活跃的数据(登录、浏览、点击、分享、喜欢等用户行为产生的数据)。

1.消息 Message

网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据。例如说：文本、音乐、视频等内容。

2.队列 Queue(栈的特点FILO 队列FIFO)

一种特殊的线性表（数据元素首尾相接），特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素。入队、出队

3.消息队列 MQ

消息+队列，保存消息的队列。消息的传输过程中的容器；主要提供生产、消费接口供外部调用做数据的存储和获取。

消息队列分类

MQ主要分为两类：点对点(p2p)、发布订阅(Pub/Sub)

1.共同点

消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中读取并且消费消息。

2.不同点

p2p模型包括：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver) ，一个生产者生产的消息只有一个消费者(Consumer)(即一旦被消费，消息就不在消息队列中)。比如说打电话。

Pub/Sub包含：消息队列(Queue)、主题(Topic)、发布者(Publisher)、订阅者(Subscriber)每个消息可以有多个消费者，彼此互不影响。比如我发布一个微博：关注我的人都能够看到。

Kafka的特点

Kafka如此受欢迎，而且有越来越多的系统支持与Kafka的集成，主要由于Kafka具有如下特性。
● 高吞吐量、低延迟：Kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。
● 可扩展性：Kafka集群同Hadoop集群一样，支持横向扩展。
● 持久性、可靠性：Kafka消息可以被持久化到本地磁盘，并且支持Partition数据备份，防止数据丢失。
● 容错性：允许Kafka集群中的节点失败，如果Partition（分区）副本数量为n，则最多允许n-1个节点失败。
● 高并发：单节点支持上千个客户端同时读写，每秒钟有上百MB的吞吐量，基本上达到了网卡的极限

Kafka组成

  1. Topic：主题，Kafka处理的消息的不同分类。
  2. Broker：消息代理，Kafka集群中的一个kafka服务节点称为一个broker，主要存储消息数据。存在硬盘中每个topic都是有分区的。
  3. Partition：Topic物理上的分组，一个topic在broker中被分为1个或者多个partition，分区在创建topic的时候指定。
  4. Replica：数据副本，可以为保存在Kafka中的数据指定副本数，以提高数据冗余性，防止数据丢失；
  5. Message：消息，是通信的基本单位，每个消息都属于一个partition

Kafka服务相关

  1. Producer：消息和数据的生产者，向Kafka的一个topic发布消息。
  2. Consumer：消息和数据的消费者，定于topic并处理其发布的消息。
  3. Zookeeper：协调kafka的正常运行。
  4. KRaft：Kafka的KRaft模式在2.8.0版本中被引入。从2.8.0版本开始，Kafka提供了对KRaft的支持，其中最大的变化之一就是不再依赖外部的ZooKeeper来管理Kafka的元数据。因此，如果你使用2.8.0版本或更高版本的Kafka，你将能够使用KRaft模式，无需安装和配置ZooKeeper。

kafka简单介绍_MQ_02

Kafka架构设计

一个典型的Kafka集群包含若干个生产者（Producer）、若干Kafka集群节点（Broker）、若干消费者（Consumer）以及一个Zookeeper集群或者KRaft模式。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举Leader以及在消费者发生变化时进行负载均衡。生产者使用推（Push）模式将消息发布到集群节点，而消费者使用拉（Pull）模式从集群节点中订阅并消费消息。

主题和分区的具体定义如下。

● 主题是生产者发布到Kafka集群的每条信息所属的类别，即Kafka是面向主题的，一个主题可以分布在多个节点上。

● 分区是Kafka集群横向扩展和一切并行化的基础，每个Topic可以被切分为一个或多个分区。一个分区只对应一个集群节点，每个分区内部的消息是强有序的。

● Offset（即偏移量）是消息在分区中的编号，每个分区中的编号是独立的。

kafka简单介绍_kafka_03

Kafka分布式集群的构建

在kafka2.0版本以前是依赖于zookeeper集群中安装

·|| Kafka使用Zookeeper作为其分布式协调框架，能很好地将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。同时借助Zookeeper,Kafka能够将生产者、消费者和集群节点在内的所有组件，在无状态的情况下建立起生产者和消费者的订阅关系，并实现生产者与消费者的负载均衡。

可以看出Kafka集群依赖于Zookeeper，所以在安装Kafka之前需要提前安装Zookeeper。Zookeeper集群在前面Hadoop集群的构建过程中已经在使用，Kafka可以共用之前安装的Zookeeper集群，接下来只需要安装Kafka集群即可。

kafka简单介绍_apache_04

·|| 较新版本的 Apache Kafka（从2.8.0版本开始）引入了KRaft，这是一个内置的分布式存储 系统，用于管理Kafka的元数据信息，不再需要依赖外部的 ZooKeeper。因此，你在使用较新版本的Kafka时，不再需要单独安装和配置 ZooKeeper。

在KRaft模式下，Kafka内部有自己的元数据存储，这消除了对外部 ZooKeeper 的依赖。这样做的目的是简化 Kafka 集群的维护和部署，以及提高可用性。

kafka简单介绍_kafka_05


在基于zookeeper和kraft两种集群管理机制下，200万分区数据量下的耗时比较。基于自带的KRaft，性能表现会更优。

kafka简单介绍_MQ_06

基于KRaft下的kafka安装

解压压缩包

tar -zxvf kafka_2.12-3.6.0.tgz -C kafka

编辑环境变量

export KAFKA_HOME=/home/hadoop/kafka/kafka_2.12-3.6.0
export PATH=$KAFKA_HOME/bin:PATH

编辑配置文件server.properties
文件所在路径${KAFKA_HOME}/config/kraft/server.properties
该文件中几个重点参数

process.roles=broker,controller ##broker相当于从节点，controller相当于主节点
node.id=2 ##节点ID 每个节点必须唯一
controller.quorum.voters=1@vm02:9093,2@vm03:9093,3@vm04:9093
##参与主节点选举，格式(node.id)@(hostname):(port)
advertised.listeners=PLAINTEXT://hostname:9092 ##对外服务地址，消费者、生产者对该节点的访问

生成集群ID

kafka-storage.sh random-uuid
6foHn9NLQpiMAirIK7EG4A
##生成6foHn9NLQpiMAirIK7EG4A 的uuid

所有节点执行，kafka初始化

kafka-storage.sh format -t 6foHn9NLQpiMAirIK7EG4A -c ./$KAFKA_HOME/config/kraft/server.properties

所有节点执行，启动kafka

kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/kraft/server.properties

查看kafka进程

jps

kafka简单介绍_apache_07

使用示例

创建topic

kafka-topics.sh --create --topic your_topic --bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092 --partitions 3 --replication-factor 2

注： --bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092 此处参数可以指定集群所有节点，也可以指定localhost:9092,创建的主题并不意味着后期的消费者和生产者只能指定在 localhost 节点上。这里的 --bootstrap-server 参数在创建主题时主要是为了指定初始的 Kafka 节点，它告诉 Kafka 工具在哪里查找集群的元数据。

后期的消费者和生产者在连接到 Kafka 集群时，会从指定的初始节点获取集群的元数据，然后与整个集群建立连接。一旦获取了元数据，消费者和生产者就可以与整个 Kafka 集群进行通信，而不仅仅限制在初始指定的节点上。因此，使用 --bootstrap-server localhost:9092 创建的主题对于后期的消费者和生产者，仍然可以在整个 Kafka 集群的任何节点上进行使用，只要它们能够连接到集群并获取到正确的元数据信息。

查看已创建的topic的详细信息

kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092  --topic your_topic

kafka简单介绍_MQ_08

修改已创建topic

在官方对于alter参数的解释中，

--alter                                  Alter the number of partitions and     
                                           replica assignment. Update the       
                                           configuration of an existing topic   
                                           via --alter is no longer supported   
                                           here (the kafka-configs CLI supports 
                                           altering topic configs with a --     
                                           bootstrap-server option).

kafka-topics.sh --alter选项在最新版本中已不再支持更新现有主题的配置，这意味着一旦主题被创建，就不能使用–alter选项来更改其分区数和副本分配。可以通过使用kafka-configs.sh

修改主题的配置参数。

kafka-configs.sh --bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092 \
--entity-type topics --entity-name your_topic \
--alter --add-config retention.ms=86400000

查看topic 定义相关参数信息。

kafka-configs.sh --bootstrap-server \
vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092 \
--entity-type topics --entity-name your_topic --describe

kafka简单介绍_MQ_09

删除已创建topic

kafka-topics.sh --delete --topic your_topic --bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092

创建生产者producer

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.56.101:9092 --topic mrt

场景应用示例

以postgresql数据库中的public.conn_fdw表作为生产者producer身份把数据推向kafka，然后在使用kafka把数据推推向消费者数据库Oracle

在postgresql数据库中创建测试数据表，

CREATE TABLE public.conn_fdw (
	id int4 NULL,
	"name" varchar(50) NULL,
	age int4 NULL,
	city varchar(50) NULL,
	salary int4 NULL
);

在Oracle中创建同样的表结构

create table SYSTEM.CONN_FDW
(
  id     NUMBER,
  name   VARCHAR2(50),
  age    NUMBER,
  city   VARCHAR2(50),
  salary NUMBER,
  load_time timestamp default current_timestamp
);

创建主题conn_fdw

kafka-topics.sh --create --topic conn_fdw \
--bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092 \
--partitions 3 \
--replication-factor 2

查看已经创建的主题conn_fdw

kafka-topics.sh --describe \
--bootstrap-server vm02:9092,vm03:9092,vm04:9092  \
--topic conn_fdw

kafka简单介绍_kafka_10


在此图中有

添加maven依赖

添加相应的依赖包，以作为java代码class的支持

<dependency>
      <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka_2.12</artifactId>
      <version>2.3.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.postgresql</groupId>
      <artifactId>postgresql</artifactId>
      <version>42.2.23</version> <!-- 使用你的 PostgreSQL 版本 -->
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>ch.qos.logback</groupId>
      <artifactId>logback-classic</artifactId>
      <version>1.2.3</version> <!-- 请使用最新版本 -->
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.oracle.database.jdbc</groupId>
      <artifactId>ojdbc10</artifactId> <!-- 使用你的 Oracle JDBC 版本 -->
      <version>19.8.0.0</version>
    </dependency>

Kafka生产者代码

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import java.util.Properties;

public class PgKafkaProducer {

    public static void main(String[] args) {
        // Kafka 配置
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.0.0.102:9092,10.0.0.103:9092,10.0.0.104:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // PostgreSQL 连接配置
        String jdbcUrl = "jdbc:postgresql://10.0.0.108:5432/postgres";
        String username = "postgres";
        String password = "postgres";

        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
             Statement statement = connection.createStatement()) {

            // 查询 PostgreSQL 数据
            String query = "SELECT id,name,age,city,salary FROM public.conn_fdw";
            ResultSet resultSet = statement.executeQuery(query);

            // Kafka 生产者
            try (Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props)) {
                while (resultSet.next()) {
                    // 将每一行数据作为消息发送到 Kafka 主题
                    String key = String.valueOf(resultSet.getInt("id"));
                    String value = resultSet.getString("name") + "," +
                            resultSet.getInt("age") + "," +
                            resultSet.getString("city") + "," +
                            resultSet.getInt("salary");

                    ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("conn_fdw", key, value);
                    producer.send(record);
                }
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

消费者代码

import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class KafkaToOracleConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        // Kafka 配置
        Properties kafkaProps = new Properties();
        kafkaProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.0.0.102:9092,10.0.0.103:9092,10.0.0.104:9092");
        kafkaProps.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "conn_fdw_groupid");
        kafkaProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        kafkaProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // Oracle 连接配置
        String jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@192.168.48.1:1521:orcl";
        String username = "system";
        String password = "system";

        try (Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
             PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(
                     "INSERT INTO SYSTEM.CONN_FDW (id, name, age, city, salary) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)")) {

            // Kafka 消费者
            try (Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(kafkaProps)) {
                consumer.subscribe(Collections.singletonList("conn_fdw"));

                while (true) {
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

                    records.forEach(record -> {
                        // 解析 Kafka 消息
                        String[] values = record.value().split(",");
                        int id = Integer.parseInt(values[0]);
                        String name = values[1];
                        int age = Integer.parseInt(values[2]);
                        String city = values[3];
                        int salary = Integer.parseInt(values[4]);

                        // 插入到 Oracle 数据库
                        try {
                            preparedStatement.setInt(1, id);
                            preparedStatement.setString(2, name);
                            preparedStatement.setInt(3, age);
                            preparedStatement.setString(4, city);
                            preparedStatement.setInt(5, salary);
                            preparedStatement.executeUpdate();
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    });
                }
            }

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

此时可以通过同时执行两段代码，在跑起来的过程中向生产者PG数据库插入以下数据库，然后到Oracle 数据库中观察数据流的流入情况。

INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(1, 'John', 30, 'New York', 50000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(2, 'Alice', 25, 'Los Angeles', 60000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(3, 'Bob', 35, 'Chicago', 70000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(4, 'Eva', 28, 'San Francisco', 55000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(5, 'Mike', 32, 'Seattle', 65000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(6, 'Sophia', 29, 'Boston', 75000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(7, 'David', 27, 'Denver', 52000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(8, 'Emily', 31, 'Austin', 68000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(9, 'Daniel', 26, 'Phoenix', 58000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(10, 'Olivia', 33, 'Houston', 72000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(11, 'Liam', 24, 'Portland', 49000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(12, 'Ava', 34, 'Atlanta', 71000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(13, 'Logan', 30, 'Miami', 62000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(14, 'Mia', 28, 'Dallas', 54000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(15, 'Jackson', 29, 'Minneapolis', 67000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(16, 'Sophie', 31, 'Detroit', 59000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(17, 'William', 27, 'Philadelphia', 70000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(18, 'Emma', 32, 'San Diego', 66000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(19, 'James', 26, 'Raleigh', 63000);
INSERT INTO public.conn_fdw
(id, "name", age, city, salary)
VALUES(20, 'Avery', 35, 'Tampa', 71000);

······希望文章能帮助到给位读者，对相关知识点如果有疑问，欢迎私信进行技术交流。如果文章对你有帮助，希望你能点赞关注

kafka简单介绍_MQ_11

标签：--,9092,Kafka,介绍,简单,kafka,id,conn
From： https://blog.51cto.com/u_16385176/9279280

相关文章

  • 简单的.NET 8 Web API使用Kafka 发布订阅模式，示例api示例
    简单的.NET8WebAPI使用Kafka发布订阅模式，示例api示例kafka当使用Kafka时，我们需要使用Kafka的客户端库来与Kafka集群进行通信。在.NETCore中，可以使用Confluent.Kafka客户端库来实现与Kafka的集成。首先，我们需要在项目中添加Confluent.Kafka库的引用。首先，使用NuGet包管......
  • C# 介绍、应用领域、入门、语法、输出和注释详解
    什么是C#？C#（发音为“C-Sharp”）是一种由Microsoft创建的面向对象的编程语言，运行在.NETFramework上。源于C家族，与流行的语言如C++和Java相近。首个版本发布于2002年，而最新版本，C#12，于2023年11月发布C#的应用领域C#广泛用于：移动应用程序桌面应用程序Web应......
  • C# 介绍、应用领域、入门、语法、输出和注释详解
    什么是C#？C#（发音为“C-Sharp”）是一种由Microsoft创建的面向对象的编程语言，运行在.NETFramework上。源于C家族，与流行的语言如C++和Java相近。首个版本发布于2002年，而最新版本，C#12，于2023年11月发布C#的应用领域C#广泛用于：移动应用程序桌面应用程序Web应......
  • WhatsApp广播列表功能介绍及用法
    如果遇到想要发送一条信息给多个客户的时候，WhatsApp广播功能就能帮到你。WhatsApp的广播功能可以让你将同一条消息发送给多个联系人，而这些联系人不会知道你已向其他联系人发送了相同的消息。所以广播功能非常适合于一次向多个人发送通知或公告，例如线下活动通知、公司内部通知、最新......
  • ObjectMapper使用详细介绍
    ObjectMapper使用详细介绍目录简介1、ObjectMapper的常用配置2、ObjectMapper的常用方法1）json字符串转对象2）数组和对象之间转换3）集合和json字符串之间转换4）map和json字符串之间转换5）日期转json字符串6）readTree()方法简介ObjectMapper类(com.fasterxml.jackson.data......
  • 最优订单执行算法相关Paper介绍
    更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。随着量化交易、高频交易的竞争日益激烈，事实证明，交易执行显着影响量化策略的投资绩效。因此，许多从业者开始将交易执行视为一项独立的任务。本期文章分享，我们搜寻了一些用于最小化交易成本的最佳......
  • 最好使用的上网完整介绍与入门
    一.上网介绍V2提供了一个简洁而直观的用户界面，使用户可以轻松配置和管理V2的各种功能。它支持多种传输协议和代理方式，包括XX等。用户可以根据自己的需求选择合适的协议和代理方式来进行网络代理。作为市场上排名第一的梯子，V2可以做到xx能做的一切，链接到最快的服务器，保护用......
  • MVVMLight的简单使用
    1.MVVM模式前台：<StackPanel><TextBoxMargin="10"Height="20"Background="LightCyan"x:Name="text1"/><TextBoxMargin="10,0"Height="20"Background="LightCyan"Text=......
  • Mygin实现简单的路由
    本文是Mygin第二篇目的:实现路由映射提供了用户注册静态路由方法（GET、POST方法）基于上一篇Mygin实现简单Http且参照Gin我使用了map数组实现简单路由的映射关系不同的method对应一个组，Gin框架初始化时map时初始化9个，因为支持的http.method刚好为9个packagehttp//Gin......
  • Mygin 实现简单Http
    本篇是完全参考gin的功能，自己手动实现一个类似的功能，帮助自己理解和学习gin框架目的简单介绍net/http库以及http.Handler接口实现简单的功能标准库启动Web服务import"net/http"funchelloHandler(whttp.ResponseWriter,r*http.Request){ w.Write([]byte("hellowor......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99