文章目录
1.Kafka消息数据存储概念
生产者发送消息数据，存储在Kafka消息队列的Topic中，Topic属于逻辑概念，消息数据最终是存储在指定的数据存储路径，因此就有了两种数据消费方式，从偏移量+1处消费数据和从第一条数据开始消费，这两种消费方式其实都读取的硬盘中的数据文件。
在Kafka的数据存储目录中可以看到有很多offsets目录，offsets目录就是指的偏移量，在数据存储目录中，每一个Topic主题都有一个独立的目录存储其中的消息数据。
在Topic的数据目录中，有消息索引文件、消息时间索引文件、消息数据文件，其中00000000000000000000.log这个文件就是存放消息数据的文件。
2.消息的偏移量概念原理
偏移量+1消费数据指的是不消费旧数据，仅对新消息数据进行消费。
生产者将数据写入到Kafka的Topic中，Topic是逻辑层面的概念，消息数据最终会写入到Topic存储目录的00000000000000000000.log这个数据文件中，消费者在消费数据时，读取的就是这个数据文件，默认的消费方式是从偏移量+1处获取消息然后进行消费，这个偏移量可以理解为是数据文件中的最后一条消息，消费者根据偏移量定位到消息的位置，然后再加一条消息数据的位置，如下图中所示，在表格中已经有3条消息数据，消费者通过偏移量定位到messages3（最后一条数据），但是这只是第一个条件，第二个条件是在偏移量位置处+1条数据，最终消费者要开始消费的数据就是第四条消息内容。
偏移量+1就是从最后一条消息"后"开始消费数据。
通俗一点理解就是旧数据消费者不会去消费，当消费者开启后，只有当新的消息数据写入Topic时，才会被消费者读取到并进行消费。
消费者消费这种偏移量数据时，是通过offset来找到要消费的数据的位置。
通过下图将会更容易理解偏移量+1处消费数据的原理和概念：
数据文件中message1-3这三条数据都是旧数据，通过偏移量定位到数据文件中的最后一条消息数据message3，然后在+1条消息，定位到数据文件中的第四条消息位置，从这个位置处开始被消费者消费，从第四条开始之后的数据都会被消费者进行消费。
3.消息数据的顺序消费概念原理
顺序消费指的就是从Topic中第一条消息数据开始消费。
在上面说明偏移量消费概念时，我们已经知道在Kafka中，每一条消息数据都会存储在数据文件中，在这个数据文件中每一条消息数据都是有顺序概念的，也就是会按照消息数据的先后写入顺序依次写入到数据文件中，消息是被持久化到数据文件的，因此我们就可以根据消息数据的顺序性，实现通过顺序来消费消息数据。
通过顺序来消费消息数据就是从Topic中第一条消息开始消费，不管是不是旧数据，也不管是不是曾经被消费过，忽略这些特点，依旧从第一条消息数据处开始消费。
消息数据写入到数据文件默认都是有序的，都是通过offset偏移量来描述消息的有序性。
如下图所示：消费者消费数据时，会从数据文件00000000000000000000.log中的第一条消息数据开始消费，一条一条按照顺序进行消费。
顺序消费最重要的概念就是无论新老数据，都从第一条消息数据处开始消费。
4.消息单播消费概念及实现
4.1.单播消费概念
消息数据单播消费指的是：一个消费组中只有一个消费者能对Topic中的消息数据进行消费。
如下图所示生产者将消息数据写入到Topic中，消费者是一个消费者组testgroup1，在这消费者组里，只能有一个消费者去消费Topic中的消息数据，一般来说，会由最新启动的消费者去消费Topic里的数据，但是也存在由之前启动的消费者来消费数据的情况，总而言之不管是哪一个消费者，一个消费者组中只能有一个消费者去消费数据。
4.2.单播消费实现
为了验证上述理论，我们可以启动两个同为一组的消费者，观察最终谁会去消费数据，理论上来说只有其中某一个消费者会去消费数据。
1）在testgroup1组中启动第一个消费者客户端
[root@kafka bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --consumer-property group.id=testgroup1 --topic test_topic1
2）启动生产者生产消息数据第一条消息
[root@kafka bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.81.210:9092 --topic test_topic1
>java
3）第一个消费者成功消费数据
[root@kafka bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --consumer-property group.id=testgroup1 --topic test_topic1
java
4）在testgroup1组中启动第二个消费者客户端
[root@kafka bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --consumer-property group.id=testgroup1 --topic test_topic1
5）发送者发送新消息数据
[root@kafka bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.81.210:9092 --topic test_topic1
>java
>
>
>devops jiangxl
>group new consumer
6）观察消费者的接收情况
此时就会发现第一个消费者不会再去消费数据了，而是有第二个消费者去Topic中消费数据，由新启动的消费者消费数据。
[root@kafka bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --consumer-property group.id=testgroup1 --topic test_topic1
devops jiangxl
group new consumer
5.消息多播消费概念以及实现
5.1.多播消费概念
消息数据多播消费指的是：允许多个消费者组同时对一个Topic中的数据进行消费，但是一个消费者组中也是只有1个消费者在消费消息数据。
多播和单播的区别在于，单播是一个消费者组，多播是多个消费者组同时消费数据，一条消息数据会被两个消费者组进行消费。
如下图所示：两组消费者会同时对Topic中的消息数据进行消费，一个消费者组中会由某一个消费者去消费数据
多播消费常应用于需要同时被多个消费者消费的场景。
5.2.多播消费实现
1.先启动两组消费者
[root@kafka bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --consumer-property group.id=testgroup1 --topic test_topic1
[root@kafka bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --consumer-property group.id=testgroup2 --topic test_topic1
2.发送者产生消息数据
[root@kafka bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.81.210:9092 --topic test_topic1
>duo bo xiao fei
>
>hahahahahha
>
>usaisaiadosjlasjdlksajdl
3.观察数据消费情况
如下图所示，消息数据会被两组消费者同时消费。
6.查看消费组以及详细信息
在单播和多播中使用了消费组的概念，我们可以通过命令查询消费者的信息。
1.查看系统中有哪些消费组
[root@kafka bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --list
testgroup1
testgroup2
2.查看消费组的详细信息
[root@kafka bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.81.210:9092 --describe --group testgroup1
GROUP TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
testgroup1 test_topic1 0 63 79 16 consumer-testgroup1-1-b329b404-a901-4ab9-8485-6f2915719187 /192.168.81.210 consumer-testgroup1-1
#字段说明
GROUP：消费组的名称
TOPIC：当前消费组消费的Topic信息
PARTITION：Topic的分区号
CURRENT-OFFSET：当前消费组消费到的偏移量位置，也就是上次消费者消费的最后一条数据的位置，值为69，也就是上次消费到了第69条数据
LOG-END-OFFSET：Topic中当前分区的结束偏移量位置，可以理解为Topic中最后一条消息数据是第多少条，也可以理解为是Topic中消息的总条数
LAG：当前消费组没有消费的数据条目，也就是LOG-END-OFFSET值减CURRENT-OFFSET值得出的结果
CONSUMER-ID：消费者组的ID号
HOST：kafka节点地址
CLIENT-ID：消费组中的消费者ID号
7.Kafka中Topic主题和分区的概念
7.1.Topic主题概念
Topic主题在Kafka中是一个逻辑的概念，Kafka将不同应用程序的消息进行分类，分别存储在不同的Topic中，不同的Topic会被订阅该Topic的消费者所消费。
视图Topic面临着一个问题，如果这个Topic中写入的消息数据非常多，可能达到几百G甚至几T的空间存储，Topic中的消息数据都是持久化到本地数据文件的，当量级很大时，不管是消费者还是发送者都会遇到性能瓶颈。
为了解决消息量过大导致性能出现影响的问题，Kafka对Topic设计出了分区的概念。
7.2.Topic中Partition分区概念
Kafka的Topic可以将消息数据分区进行存储，如下图所示，可以将一个Topic分为三个分区0/1/2，当有多个发送者发送消息数据时，可以同时向三个分区写入消息数据，消费者读取数据时，也可以同时对三个分区进行读取消费。
在没有使用Partition分区之前，100条消息数据会存储在一个Topic中，然后持久化到一个本地数据文件里，当使用了Partition分区之后，100条消息数据会按没分区30条进行分布式存储，持久化到不同的数据文件里。
分区从0开始分配，第一个分区是xxx-0 第二个分区是xxx-1 第三个分区是xxx-2。
Topic将消息数据分区存放的好处：
- 当业务高并发时，可以避免Topic持久化到本地的数据文件过大的问题，Partition分区从逻辑上将Topic进行拆分，把消息数据分别持久化到不同的数据文件中，不管时读还是写都比集中在一起要强。
- 发送者和消费者都可以同时对一个Topic的三个分区或多个进行读写操作，原来情况下发送者和消费者都是一条条数据往Topic中写入和读取，使用Partition分区之后，将Topic进行拆分，分为几个部分，消费者和发送者可以同时对这几个分区来读取和写入数据。
- 原来消息的读取和写入只有一个入口，使用Partition后，相当于将一个入口分出了出多个入口，读取和写入数据都不需要一条条进行，从而提高了发送者和消费者的吞吐量。
7.3.创建多分区的Topic
1.创建多分区类型的Topic
[root@kafka bin]#./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.81.210:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test_topic2
Created topic test_topic2.
`--partitions`参数用于指定分区数量
2.查看Topic在数据路径产生的文件
[root@kafka kafka]# ll data/kafka-logs/test_topic2-*
data/kafka-logs/test_topic2-0:
总用量 4
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 3月 18 16:06 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 18 16:06 00000000000000000000.log
-rw-r--r-- 1 root root 10485756 3月 18 16:06 00000000000000000000.timeindex
-rw-r--r-- 1 root root 8 3月 18 16:06 leader-epoch-checkpoint
data/kafka-logs/test_topic2-1:
总用量 4
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 3月 18 16:06 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 18 16:06 00000000000000000000.log
-rw-r--r-- 1 root root 10485756 3月 18 16:06 00000000000000000000.timeindex
-rw-r--r-- 1 root root 8 3月 18 16:06 leader-epoch-checkpoint
data/kafka-logs/test_topic2-2:
总用量 4
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 3月 18 16:06 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 18 16:06 00000000000000000000.log
-rw-r--r-- 1 root root 10485756 3月 18 16:06 00000000000000000000.timeindex
-rw-r--r-- 1 root root 8 3月 18 16:06 leader-epoch-checkpoint
#每一个分区都有独立的数据文件
8.Kafka中消息数据文件存储的内容
8.1.Topic消息数据持久化文件
在Kafka的消息数据持久化目录中有很多文件，如下图所示，每一个Topic主题都有单独的目录存放，命名格式为
主题名称-分区名称
， 可以看到
__consumer_offsets
主题有50个分区，每个分区都有独立的目录存储，还有我们自己创建的主题等等。
每一个Topic分区的目录中都包含如下图所示的几个文件，其中有三个文件较为重要。
00000000000000000000.index：记录每条消息数据的一个索引，通过这个索引配合timeindex索引就可以找到消息数据的产生的时间。
00000000000000000000.log：所有的消息数据都会保存在这个文件中。
00000000000000000000.timeindex：记录消息数据的时间索引。
8.2.Kafka内部主题consumer_offsets概念
Consumer_offset主题的作用就是记录消费者消费数据的偏移量位置。
通过下图所示描述consumer_offsets主题的作用。
一个业务Topic中保存了100条消息数据，消费者1从Topic中消费消息数据，同时会定期将消费数据的偏移量写入到kafka内部的Consumer_offset主题上，如果消费者1在消费到第50条消息数据时，异常宕机不可用，此时消费者2启动后，就可以通过消费者1写入到Consumer_offset主题中的消息偏移量，根据偏移量就可以计算出消费者是在那条消息消费时宕机的，紧接着从这条消息处开始消费，从而避免消息长期不被消费的问题。
消费者1从第50条消息处宕机，消费者2启动后从consumer_offsets主题中获取消费者1处理消息的偏移量，得知消费者1上次处理到第50条消息就宕机了，根据偏移量的消费方式在此处加1，最后判断出要从第51条消息处开始消费。
简而言之，Consumer_offset主题就是为了记录消费者消费数据的偏移量值，其他消费者可以根据这个值进一步消费数据。
Kafka内部Consumer_offset主题包含了50个分区，由于每个消费者都会将消费的偏移量上报到该主题中，因此Kafka为了提高这个主题的并发性。故而将其设置了50个分区。
Consumer_offset主题中消息数据默认保留7天。
消费者定期将偏移量写入到Consumer_offset主题的消息数据是key+value的形式，数据内容为：
key：
consumerGroupID+topic+分区号value：当前offset偏移量的值
Consumer_offset主题有50个分区，那么消费者又如何知道要将消息数据写入到那个分区呢？其实是有公式计算的，如下所示。
hash(consumerGroupId)%__consumer_offsets主题的分区数
版权归原作者 Jiangxl~ 所有， 如有侵权，请联系我们删除。