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Kafka详解

一、Kafka介绍****

Kafka包括producer、consumer、broker、topic、Partition、Group

1、Producer

生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后， broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition 中，生产者也可以指定数据存储的partition。

2、Consumer

消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。

3、Topic

在Kafka中，使用一个类别属性来划分数据的所属类，划分数据的这个类称为topic。如果把Kafka看做 为一个数据库，topic可以理解为数据库中的一张表，topic的名字即为表名。

4、Partition

一个Topic下面会有多个Partition(分区)，每个Partition都是一个有序队列，Partition中的每条消息都会被分配一个有序的id。每个topic至少有一个partition。partition中的数据是有序的，partition间的数据丢失了数据的顺序。如果 topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下， 需要将partition数目设为1。

5、Partition offset

每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。

6、Replicas of partition

副本是一个分区的备份。副本不会被消费者消费，副本只用于防止数据丢失，即消费者不从为follower 的partition中消费数据，而是从为leader的partition中读取数据。副本之间是一主多从的关系。

7、Broker

Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。broker存储topic的数据。如果某topic有 N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。如果某topic有N个 partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个 broker不存储该topic的partition数据。如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么 一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种 情况容易导致Kafka集群数据不均衡。

8、Leader

每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的 partition。

二、Kafka架构组件

1)topic：消息存放的目录即主题

2)Producer：生产消息到topic的一方

3)Consumer：订阅topic消费消息的一方

4)Broker：Kafka的服务实例就是一个broker

三、Kafka特点****

  1. Kafka：内存、磁盘、数据库、支持大量堆积
  2. Kafka：支持负载均衡
  3. 集群方式，天然的‘Leader-Slave’无状态集群，每台服务器既是Master也是Slave。

四、Kafka配置

在kafka解压目录下下有一个config的文件夹，里面放置的是我们的配置文件

1、consumer.properites 消费者配置

2、producer.properties 生产者配置

3、server.properties kafka服务器的配置

1）broker.id 申明当前kafka服务器在集群中的唯一ID，需配置为integer,并且集群中的每一个kafka服务器的id都应是唯一的，我们这里采用默认配置即可

2）listeners 申明此kafka服务器需要监听的端口号，如果是在本机上跑虚拟机运行可以不用配置本项，默认会使用localhost的地址，如果是在远程服务器上运行则必须配置。

    例如：listeners=PLAINTEXT:// 192.168.180.128:9092。并确保服务器的9092端口能够访问

3）zookeeper.connect 申明kafka所连接的zookeeper的地址 ，需配置为zookeeper的地址，由于本次使用的是kafka高版本中自带zookeeper，使用默认配置即可zookeeper.connect=localhost:2181

五、常用配置项

1、broker配置

配置项

作用

broker.id

broker的唯一标识

auto.create.topics.auto

设置成true，就是遇到没有的topic自动创建topic。

log.dirs

log的目录数，目录里面放partition，当生成新的partition时，会挑目录里partition数最少的目录放。

2、topic配置

配置项

作用

num.partitions

新建一个topic，会有几个partition。

log.retention.ms

对应的还有minutes，hours的单位。日志保留时间，因为删除是文件维度而不是消息维度，看的是日志文件的mtime。

log.retention.bytes

partion最大的容量，超过就清理老的。注意这个是partion维度，就是说如果你的topic有8个partition，配置1G，那么平均分配下，topic理论最大值8G。

log.segment.bytes

一个segment的大小。超过了就滚动。

log.segment.ms

一个segment的打开时间，超过了就滚动。

message.max.bytes

message最大多大

六、启动

1、启动ZooKeeper

.\zookeeper-server-start.bat ....\config\zookeeper.properties

2、启动Kafka****

.\kafka-server-start.bat ....\config\server.properties

七、linux环境下创建topic

[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ ~]#  cd /usr/local/kafka-cluster/kafka1/bin/
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic1
Created topic topic1.
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic2
Created topic topic2.

当然我们也可以不手动创建topic，在执行代码kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage)发送消息时，kafka会帮我们自动完成topic的创建工作，但这种情况下创建的topic默认只有一个分区，分区也没有副本。

所以，我们可以在项目中新建一个配置类专门用来初始化topic，如下，

@Configuration
public class KafkaInitialConfiguration {
    // 创建一个名为testtopic的Topic并设置分区数为8，分区副本数为2
    @Bean
    public NewTopic initialTopic() {
        return new NewTopic("testtopic",8, (short) 1 );
    }
​
     // 如果要修改分区数，只需修改配置值重启项目即可
    // 修改分区数并不会导致数据的丢失，但是分区数只能增大不能减小
    @Bean
    public NewTopic updateTopic() {
        return new NewTopic("testtopic",10, (short) 2 );
    }
}

八、Kafka API AdminClient的使用

1、创建kafka队列

2、修改kafka分区数

3、查询所有的topic

4、查询topic是否存在

5、查询Topic的配置信息

6、获取指定topic的分区数

九、Springboot集成kafka

1、springboot引入kafka依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

2、application.propertise配置

###########【Kafka集群】###########
spring.kafka.bootstrap-servers=112.126.74.249:9092,112.126.74.249:9093
###########【初始化生产者配置】###########
# 重试次数
spring.kafka.producer.retries=0
# 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)
spring.kafka.producer.acks=1
# 批量大小
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 提交延时
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0
# 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka
# linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了
​
# 生产端缓冲区大小
spring.kafka.producer.buffer-memory = 33554432
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 自定义分区器
# spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner
​
###########【初始化消费者配置】###########
# 默认的消费组ID
spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup
# 是否自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000
# 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset
# earliest:重置为分区中最小的offset;
# latest:重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据);
# none:只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常;
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest
# 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms=120000
# 消费请求超时时间
spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms=180000
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false
# 设置批量消费
# spring.kafka.listener.type=batch
# 批量消费每次最多消费多少条消息
# spring.kafka.consumer.max-poll-records=50

3、Kafka简单操作

1）生产者

@RestController
@RequestMapping("/kafka")
public class KafkaProducer {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
​
    // 发送消息
    @GetMapping("/normal")
    public void sendMessage1() {
        kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage);
    }
}

2）消费者

@Component
public class KafkaConsumer {
    // 消费监听
    @KafkaListener(topics = {"topic1"})
    public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){
        // 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容
        System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());
    }
}

消息确认机制：
为确保消息被成功处理，可以使用消息确认机制。例如，在消费者中手动确认消息：

@Service  
public class KafkaConsumer {  
    @KafkaListener(topics = "my-topic", groupName = "my-group")  
    public void consume(String message) {  
        System.out.println("Consumed: " + message);  
        // 手动确认消息已处理完成。  
        kafkaTemplate.acknowledge(Collections.singletonList(message));  // 如果是手动确认模式。  
    }  
}

3）带回调的生产者

@GetMapping("/kafka/callbackOne/{message}")
public void sendMessage2(@PathVariable("message") String callbackMessage) {
    kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(success -> {
        // 消息发送到的topic
        String topic = success.getRecordMetadata().topic();
        // 消息发送到的分区
        int partition = success.getRecordMetadata().partition();
        // 消息在分区内的offset
        long offset = success.getRecordMetadata().offset();
        System.out.println("发送消息成功:" + topic + "-" + partition + "-" + offset);
    }, failure -> {
        System.out.println("发送消息失败:" + failure.getMessage());
    });
}

4）指定topic、partition、offset消费

    /**
     * @Title 指定topic、partition、offset消费
     * @Description 同时监听topic1和topic2，监听topic1的0号分区、topic2的 "0号和1号" 分区，指向1号分区的offset初始值为8
     * @Author long.yuan
     * @Date 2020/3/22 13:38
     * @Param [record]
     * @return void
     **/
     @KafkaListener(id = "consumer1",groupId = "felix-group",topicPartitions = {
            @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "1" }),
            @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8"))
    })
    public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){
        // 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容
        System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value()+"-"+record.offset());
    }

5）消息过滤器

@Component
public class KafkaConsumer {
    @Autowired
    ConsumerFactory consumerFactory;
​
    // 消息过滤器
    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory filterContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory);
        // 被过滤的消息将被丢弃
        factory.setAckDiscarded(true);
        // 消息过滤策略
        factory.setRecordFilterStrategy(consumerRecord -> {
            if (Integer.parseInt(consumerRecord.value().toString()) % 2 == 0) {
                return false;
            }
            //返回true消息则被过滤
            return true;
        });
        return factory;
    }
​
    // 消息过滤监听
    @KafkaListener(topics = {"topic1"},containerFactory = "filterContainerFactory")
    public void onMessage6(ConsumerRecord<?, ?> record) {
        System.out.println(record.value());
    }
}

6）消息转发

从topic1接收到的消息经过处理后转发到topic2

@KafkaListener(topics = {"topic1"})
@SendTo("topic2")
public String onMessage7(ConsumerRecord<?, ?> record) {
    return record.value()+"-forward message";
}

十、Kafka保证消息不丢失

Kafka 要保证消息不会丢失，需要在producer、broker、consumer共同保证消息不丢失

1、producer生产者配置

1）producer端使用producer.send(msg,callback) 带有回调 send 的方法，而不是producer.send(msg）方法，根据callback 回调，一旦消息提交失败，就可以针对性的补偿处理。
2）设置ack=all，表面所有的broker上的副本都已经落盘成功了，才算是“已提交”
3）retries >1自动重试的次数，当出现网络问题时，消息可能会发送失败，配置了retries 能够自动重试，尽量避免消息丢失。最严谨的方式是失败的消失日志记录或者入库，然后定时重发。

2、Broker配置

1）unclean.leader.election.enable =false，禁止ISR之外的副本参与选举，否则就有可能丢丢失消息
2）replication-factor >=3，需要三个以上的副本
3）min.insync.replicas>1，broker端的参数，至少写入多少个ISR中副本才算是“已提交”，大于1 可以提升消息的持久性，推荐设置replication-factor=min.insync.replicas+1

3、consumer消费者配置

1）确保消息已经消费完成在提交

2）enable.auto.commit 设置成false，并自己来处理offset的提交更新

//文件KafkaReceiver中的消息接收，新增Acknowledgment 接收字段
@KafkaListener(id = "rollback_default_test", topics = {"topic.quick.default"})
    public void receiveSk(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        System.out.println(record);
        System.out.println("我收到了普通消息");
        // 手动确认消息被 消费
        ack.acknowledge();
        // ack.nack(1000); 拒收当前消息，并睡眠10秒钟后再重新接收消息
        // ack.nack(100,1000); 拒收当前消息，并睡眠10秒钟后接收第100条之后的消息
    }

十一、常见消息中间件的介绍和对比

****** Kafka、RabbitMQ、RocketMQ常见消息中间件的介绍和对比******

1、Kafka

    Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要为高吞吐量的订阅发布系统而设计，追求速度与持久化。kafka中的消息由键、值、时间戳组成，kafka不记录每个消息被谁使用，只通过偏移量记录哪些消息是未读的，kafka中可以指定消费组来实现订阅发布的功能。

2、RabbitMQ

    RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。

3、RocketMQ

    RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。支持的客户端语言不多，目前是Java及C++，其中C++还不成熟；

4、对比概览

1、Rabbitmq比kafka可靠，kafka更适合IO高吞吐的处理，比如ELK日志收集。

2、kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。

十二、docker启动kafka

1、拉取zookeeper镜像

docker pull bitnami/zookeeper

2、拉取kafka镜像

docker pull bitnami/kafka

3、docker-compose.yml

version: "3"
services:
  zookeeper:
    image: bitnami/zookeeper:latest
    container_name: zookeeper
    # user: root
    restart: always
    ports:
      - 2181:2181
    environment:
      # 匿名登录--必须开启
      - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes
    volumes:
      - ./zookeeper:/bitnami/zookeeper
  # 该镜像具体配置参考 https://github.com/bitnami/bitnami-docker-kafka/blob/master/README.md
  kafka:
    image: bitnami/kafka:latest
    container_name: kafka
    restart: always
    hostname: kafka
    # user: root
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      - KAFKA_BROKER_ID=1
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
      # 客户端访问地址，更换成自己的
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.4.252:9092
      - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
      - KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=kafka
      - KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092
      - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
      # 允许使用PLAINTEXT协议(镜像中默认为关闭,需要手动开启)
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      # 关闭自动创建 topic 功能
      - KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=false
      # 全局消息过期时间 6 小时(测试时可以设置短一点)
      - KAFKA_CFG_LOG_RETENTION_HOURS=6
      # 开启JMX监控
      # - JMX_PORT=9999
    volumes:
      - ./kafka:/bitnami/kafka
    depends_on:
      - zookeeper
  # Web 管理界面 另外也可以用exporter+prometheus+grafana的方式来监控 https://github.com/danielqsj/kafka_exporter
  #  kafdrop:
  #  image: obsidiandynamics/kafdrop:latest
  #  ports:
  #    - 9000:9000 
  #  restart: always
        #    extra_hosts: 
    #      - kafka1:192.168.4.252
    #  environment:
    #  KAFKA_BROKERCONNECT: "kafka:9092"
    # depends_on:
    #  - zookeeper
    #  - kafka
    # container_name: kafdrop
    # cpus: '1'
    # mem_limit: 1024m
标签： kafka 分布式
本文转载自: https://blog.csdn.net/askuld/article/details/139629441
版权归原作者 Best_Liu~ 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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