kafka简单使用
前言：通常开发过程中，比如告警数据，云网系统需要订阅告警子中心订阅告警数据，云管系统也要订阅告警子中心的告警数据…
解决方案：
1，告警子中心提供openapi接口，需要订阅的一方调用openapi接口，获取数据进行解析
2，告警子中心提供定时任务往订阅方推送数据
3，告警子中心告警数据往消息中间件发送数据，需要订阅告警数据的一方订阅中间件获取消息进行消费
…
以上是常见的方案：
方式一和方式二
优点： 逻辑相对简单点，确保相关的数据结构书写相关接口文档，进行推送数据和接收数据…
缺点： 耦合性高，排查问题不方便，依赖性强
方式三：
优点： 解耦、异步
缺点：
下面讲解kafka简单使用
1，kafka环境搭建
zookeeper集群搭建：
搭建kafka集群
1 # The number of milliseconds of each tick
2 tickTime=20003 # The number of ticks that the initial
4 # synchronization phase can take
5 initLimit=106 # The number of ticks that can pass between
7 # sending a request and getting an acknowledgement
8 syncLimit=59 # the directory where the snapshot is stored.10 # do not use /tmp for storage,/tmp here is just
11 # example sakes.12 dataDir=/opt/module/zookeeper/zkData
13 # the port at which the clients will connect
14 clientPort=218115 # the maximum number of client connections.16 # increase this if you need to handle more clients
17 #maxClientCnxns=6018 #
19 # Be sure to read the maintenance section of the
20 # administrator guide before turning on autopurge.21 #
22 # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance23 #
24 # The number of snapshots to retain in dataDir
25 #autopurge.snapRetainCount=326 # Purge task interval in hours
27 # Set to "0" to disable auto purge feature
28 #autopurge.purgeInterval=1293031323334353637 #######################cluster##########################
38 server.1=192.168.124.106:2888:388839 server.2=192.168.124.107:2888:388840 server.3=192.168.124.108:2888:3888
2，kafka常见的命令
2.1 kakfa相关命令
启动kafka
-- 在kafka的目录下面 启动kafka
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
-- jps 查看是否启动kafka
[root@java-0326 kafka]# jps
130434 Kafka
473 Jps
38908 QuorumPeerMain
-- 停止kafka
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-server-stop.sh stop
查看kafka topic 创建、查看、删除
-- 查看topic集合
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.106:9092--list
__consumer_offsets
first
-- 创建topic second 副本3--topic 定义 topic 名
--replication-factor 定义副本数
--partitions 定义分区数
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.106:9092--create --replication-factor 3--partitions 3--topic second
Created topic second.[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.106:9092--list
__consumer_offsets
first
second
-- 删除topic
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.106:9092--delete --topic first
发送消息消费消息：
-- 发送消息
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.124.106:9092--topic first
>hello
>javja
-- 消费消息
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.124.107:9092--topic first
javja
xioa
-- from-beginning 会
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.124.107:9092--topic first --from-beginning
topic的详情
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.108:9092--describe --topic first
Topic: first TopicId: A29r8gNURHyL8KEz6Drvew PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: first Partition:0 Leader:0 Replicas:0,1,2 Isr:0,1,2
Topic: first Partition:1 Leader:2 Replicas:2,0,1 Isr:2,0,1
Topic: first Partition:2 Leader:1 Replicas:1,2,0 Isr:1,2,0-- 修改主题的分区数
[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.108:9092--alter --topic three --partitions 3[root@java-0326 kafka]# bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.124.108:9092--describe --topic three
2.2 相关术语讲解
ISR
leader 维护动态的ISR【in-sync replica set】意为何leader保持同步的follower 集合。当follower 完成数据的同步之后，leader就会给follower发送ack。如果follower长时间未向leader 同步数据，则该follower 将被提出ISR，该时间阙值由replica.lag.time.max.ms参数设定。leader发生故障之后，就会从ISR中选取新的leader。
acks 参数配置
0：producer 不等待broker的ack的ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没写入磁盘已经返回，当broker故障时有可能 丢失数据
1：producer 等待broker的ack ，partition 的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前 leader故障，那么将会 丢失数据
-1（all）：producer 等待broker 的ack，partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack，但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成 数据重复
LEO和HW
LEO：指的是每个副本最大的 offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。
3，idea配置kafka
3.1 添加maven依赖
<dependencies><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>0.11.0.0</version></dependency></dependencies>
3.2 生产者
KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据
ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数
ProducerRecord：每条数据都要封装成一个 ProducerRecord 对象
不带回调函数的API
package com.atguigu.kafka;
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 javax.swing.*;
import java.util.Properties;/**
* @author psd 生产者
*/
public class CustomProducer {
public staticvoidmain(String[] args){
Properties pro = new Properties();// kafka集群地址
pro.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.124.106:9092");// key 序列化
pro.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// value 序列化
pro.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 所有的同步完成
pro.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");// 重试的次数
pro.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,1);//批次大小
pro.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);// 等待时间
pro.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,1);// RecordAccumulator 缓冲区大小
pro.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);
Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(pro);for(int i =0; i <10; i++){
producer.send(new ProducerRecord<String,String>("three",Integer.toString(i),Integer.toString(i)));}
producer.close();}}
带回调函数API
回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是
RecordMetadata 和 Exception，如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果
Exception 不为 null，说明消息发送失败。
注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试
package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;/**
* @author psd 带回调函数的API
*/
public class CustomProducerCall {
public staticvoidmain(String[] args){
Properties pro = new Properties();// kafka集群地址
pro.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.124.106:9092");// key 序列化
pro.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// value 序列化
pro.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 所有的同步完成
pro.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");// 重试的次数
pro.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,1);//批次大小
pro.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);// 等待时间
pro.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,1);// RecordAccumulator 缓冲区大小
pro.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);
Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(pro);for(int i =0; i <10; i++){
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("three", Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback(){// 回调函数，该方法会在producer收到ack 时调用，为异步调用
@Override
public voidonCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception){if(exception == null){
System.out.println(metadata.partition()+"--"+ metadata.offset());}}});}
producer.close();}}
同步发送API
同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回 ack。
由于 send 方法返回的是一个 Future 对象，根据 Futrue 对象的特点，我们也可以实现同
步发送的效果，只需在调用 Future 对象的 get 方发即可
package com.atguigu.kafka;
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 javax.swing.*;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;/**
* @author psd 生产者
*/
public class CustomProducer {
public staticvoidmain(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
Properties pro = new Properties();// kafka集群地址
pro.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.124.106:9092");// key 序列化
pro.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// value 序列化
pro.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 所有的同步完成
pro.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");// 重试的次数
pro.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,1);//批次大小
pro.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);// 等待时间
pro.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,1);// RecordAccumulator 缓冲区大小
pro.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);
Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(pro);for(int i =0; i <10; i++){
producer.send(new ProducerRecord<String,String>("three",Integer.toString(i),Integer.toString(i))).get();}
producer.close();}}
3.3 消费者
Consumer 消息数据时的可靠性是容易保证的，因为数据在Kafka是持久化，故不用担心数据丢失问题。
导入依赖
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>0.11.0.0</version></dependency>
编写代码：
KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据
ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数
ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个 ConsumerRecord 对象
为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka 提供了自动提交 offset 的功能。
自动提交 offset 的相关参数：
enable.auto.commit：是否开启自动提交 offset 功能
auto.commit.interval.ms：自动提交 offset 的时间间隔
手动提交 offset
虽然自动提交 offset 十分简介便利，但由于其是基于时间提交的，开发难以把握 offset 提交的时机，因此 Kafka还提供手动提交 offset 的API。
手动提交 offset 的方法有两种：分别是 commitSync(同步提交) 和 commitAsync (异步提交)。
两者相同点是：都会将本次 poll的一批数据最高的偏移量提交
不同的是：
commitSync 阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由于不可控的因素导致，也会出现提交失败）
而 commitAsync 则没有失败重试机制，故有可能提交失败。
同步提交：
由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交offset 的式例。
同步提交：
由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交offset 的式例。
package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;/**
* @author psd 手动提交offset
*/
public class CustomConsumerSync {
public staticvoidmain(String[] args){
Properties properties = new Properties();// kafka 集群
properties.put("bootstrap.servers","192.168.124.108:9092");// 消费者组
properties.put("group.id","test2");// 关闭自动提交
properties.put("enable.auto.commit","false");
properties.put("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("three"));while(true){// 消费者组拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);for(ConsumerRecord<String, String> record : records){
System.out.println("record==>"+ record);}// 同步提交，当前线程会阻塞直到offset提交成功
consumer.commitSync();}}}
异步提交 offset
虽然同步提交offset更可靠一些，但是由于其会阻挡当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会收到很大的影响。因此更多情况下，会选择异步提价 offset 的方式。
package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;/**
* @author psd 手动提交offset
*/
public class CustomConsumerSync {
public staticvoidmain(String[] args){
Properties properties = new Properties();// kafka 集群
properties.put("bootstrap.servers","192.168.124.108:9092");// 消费者组 只要group.id 相同，就属于同一个消费组
properties.put("group.id","test2");// 关闭自动提交
properties.put("enable.auto.commit","false");
properties.put("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("three"));while(true){// 消费者组拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);for(ConsumerRecord<String, String> record : records){
System.out.println("record==>"+ record);}// 同步提交，当前线程会阻塞直到offset提交成功
consumer.commitSync();}}}
异步提交 offset
虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会收到很大的影响。因此更多情况下，会选用异步提交 offset 的方式。
以下为异步提交 offset 的式例：
package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;/**
* @author psd
*/
public class CustomConsumerASync {
public staticvoidmain(String[] args){
Properties properties = new Properties();// kafka 集群
properties.put("bootstrap.servers","192.168.124.108:9092");// 消费者组
properties.put("group.id","test2");// 关闭自动提交
properties.put("enable.auto.commit","false");
properties.put("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("three"));while(true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(10);for(ConsumerRecord<String, String> record : records){
System.out.println("异步提交Async:"+ record);}// 异步提交
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback(){
@Override
public voidonComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception){if(exception != null){
System.out.println("commit failed for"+ offsets);}}});}}}
小计：
常见的开发步骤：
1，生产者和消费者约束好消费的数据类型，梳理相关的接口文档
2，一般消费者订阅相关的主题，对数据进行相关解析，需要判空以及数据类型转换，kafka的数据量一般很大，个人推荐用批处理、加锁、数据类型转换、多线程异步处理数据… 防止数据丢失
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