Kafka一文总结

Posted 2022-10-20 小王子jvm

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Kafka一文总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Kafka入门

基本介绍

Message Queue（MQ），消息队列中间件。很多人都说：MQ 通过将消息的发送和接收分离来实现应用程序的异步和解偶，这个给人的直觉是——MQ 是异步的，用来解耦的，但是这个只是 MQ 的效果而不是目的。MQ 真正的目的是为了通讯，屏蔽底层复杂的通讯协议，定义了一套应用层的、更加简单的通讯协议。

传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

两种模式

作为消息队列，那么就具有两种基本的操作模式：

点对点的模式

消费者主动拉取数据，消费后删除

发布订阅模式

特点：可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）。消费者消费数据之后，不删除数据。每个消费者相互独立，都可以消费到数据。

下载安装

首先进入官网进行下载：https://kafka.apache.org/downloads

安装后有一个先启动zookeeper，在启动Kafka。（注意Kafka3.0开始可以不用zookeeper了）

基本命令操作

首先是建立 topic（主题），这里建立了一个test主题：

kafka-topics.bat --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

然后是查看相应的主题：

kafka-topics.bat --list --zookeeper 127.0.0.1:2181

删除主题命令：

kafka-topics --delete --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic test

使用Kafka及逆行生产者消费者通信

kafka自带了一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每一个行会被当做成一个独立的消息。使用kafka的发送消息的客户端，指定发送到的kafka服务器地址和topic。

发送消息（生产者）命令如下：

kafka-console-producer.bat --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic test

对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出， 默认是消费最新的消息 。使用kafka的消费者消息的客户端，从指定kafka服务器的指定 topic中消费消息

消费消息（消费者）命令如下：

# 方式一：从最后一条消息的偏移量+1开始消费
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic test

# 方式二：从头开始消费
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --from-beginning --topic test

效果如下：

概念名词

首先，让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语：

名称	解释
Broker	消息中间件处理节点，⼀个Kafka节点就是⼀个broker，⼀个或者多个Broker可以组成⼀个Kafka集群
Topic	Kafka根据topic对消息进⾏归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定⼀个topic
Producer	消息⽣产者，向Broker发送消息的客户端
Consumer	消息消费者，从Broker读取消息的客户端
ConsumerGroup	每个Consumer属于⼀个特定的Consumer Group（消费者群组），⼀条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是⼀个Consumer Group中只能有⼀个Consumer能够消费该消息
Partition	物理上的概念，⼀个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的

服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过 TCP协议 来完成。

注意点

通过这些介绍，再来说明上面的测试中的一些说明：

消息会被存储（存储在log文件中）
消息是顺序存储（满足队列的要求）
消息是有偏移量的（比如消费消费指定从哪里读取，前面的不会被消费）
消费时可以指明偏移量进行消费

细节方面

消息的发送方会把消息发送到broker中，broker会存储消息，消息是按照发送的顺序进行存储。因此消费者在消费消息时可以指明主题中消息的偏移量。默认情况下，是从最后一个消息的下一个偏移量开始消费。
单播消息：一个消费 组 里只会有一个消费者能消费到某一个topic中的消息。于是可以创建多个消费者，这些消费者在同一个消费组中。
```
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test
```
每一个消费者执行这个就会分加入到 testGroup这个组中。

多播实现：在一些业务场景中需要让一条消息被多个消费者消费，那么就可以使用多播模式。

kafka实现多播，只需要让不同的消费者处于不同的消费组即可。

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --consumer-property group.id=testGroup1 --topic test

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --consumer-property group.id=testGroup2 --topic test

查看消费组以及消费信息

# 查看当前主题下有哪些消费组
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --list

# 查看消费组中的具体信息：比如当前偏移量、最后一条消息的偏移量、堆积的消息数量
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --describe --group testGroup

Currennt-offset: 当前消费组的已消费偏移量
Log-end-offset: 主题对应分区消息的结束偏移量(HW)
Lag: 当前消费组未消费的消息数

配置文件介绍

kafka配置文件 server.properties

首先是这个部分的配置文件，相关配置：

Property	Default	Description
broker.id	0	每个broker都可以⽤⼀个唯⼀的⾮负整数id进⾏标识；这个id可以作为broker的“名字”，你可以选择任意你喜欢的数字作为id，只要id是唯⼀的即可。
log.dirs	/tmp/kafka-logs	kafka存放数据的路径。这个路径并不是唯⼀的，可以是多个，路径之间只需要使⽤逗号分隔即可；每当创建新partition时，都会选择在包含最少partitions的路径下进⾏。
listeners	PLAINTEXT://192.168.65.60:9092	server接受客户端连接的端⼝，ip配置kafka本机ip即可
zookeeper.connect	localhost:2181	zooKeeper连接字符串的格式为：hostname:port，此处hostname和port分别是ZooKeeper集群中某个节点的host和port；zookeeper如果是集群，连接⽅式为hostname1:port1, hostname2:port2,hostname3:port3
log.retention.hours	168	每个⽇志⽂件删除之前保存的时间。默认数据保存时间对所有topic都⼀样。
num.partitions	1	创建topic的默认分区数
default.replication.factor	1	⾃动创建topic的默认副本数量，建议设置为⼤于等于2
min.insync.replicas	1	当producer设置acks为-1时，min.insync.replicas指定replicas的最⼩数⽬（必须确认每⼀个repica的写数据都是成功的），如果这个数⽬没有达到，producer发送消息会产⽣异常
delete.topic.enable	false	是否允许删除主题

主题分区和副本关系

主题和分区

主题没啥好说的了，就一个分类而已。

partition 分区

上面说过，一个主题只是一个逻辑的概念，实际的数据是存储在分区里面。

一个主题中的消息量是非常大的，因此可以通过分区的设置，来分布式存储这些消息。比如一个topic创建了 3 个分区。那么topic中的消息就会分别存放在这三个分区中。命令如下：

# 一个主题两个分区   --partitions 2 就表示两个分区
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --partitions 2 --topic test1

# 查看分区的信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test1

分区的作用以及系统分区

第一点也就是最重要的一点，就是可以分布式的存储。什么概念，Kafka是可以集群的，当处于一个集群的时候。每个节点中相同的主题中分区就是数据共享的。也正是这样，就可以有了第二个点可以并发的写数据。

数据实际上存储在：data/kafka-logs/test-0（这个路径是Kafka配置文件指定）中的0000000.log文件中。

这里有个细节，就是明明我只创建了test主题并分配一个分区，按理来说只有test-0这个目录，但实际上这里生成了50个__consumer_offsets目录，这个其实就是自带的分区，用于记录消费者消费到了那个消息！

上面提到过偏移量概念，这里其实也是一个偏移量的概念。

总之，消费者消费消息，会提交自己消费到了哪里（也就是offset），这个就会保存到_consumer_offsets里面，这个保存的结构就是 k-v 结构， $k e y = c o n s u m e r G r o u p I d + t o p i c + 分区号， v a l u e = o f f s e t$ 。

这样一来，同一个消费群组（consumerGroup）有一个挂了，另外的消费者就可以通过key找到是哪个__consumer_offsets记录topic中的分区，再去通过value找到消费到了那里，就可以继续消费了。

那么这里又有一个问题就是怎么知道消费者提交的 offset 存储到了哪个__consumer_offsets分区中呢？其实这里就是一个分布式系统常见的计算方式：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区个数

副本

集群的搭建

假设搭建三个节点的集群，所以需要准备三个server.properties配置文件。只需要更改以下内容：

# 节点一 由于这里都是在同一个机器上部署，所以listeners都是一个样的，只有后面的端口不一样
broker.id= 0
listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs

# 节点二 由于这里都是在同一个机器上部署，所以listeners都是一个样的，只有后面的端口不一样
broker.id= 1
listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9093
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs1

# 节点二 由于这里都是在同一个机器上部署，所以listeners都是一个样的，只有后面的端口不一样
broker.id= 2
listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9094
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs2

启动命令如下：

# 指定不同的配置文件即可 -daemon 的意思就是守护进程方式（也就是后台启动）
kafka-server-start.sh -daemon ../../config/server.properties

集群发送消息命令如下：

kafka-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094 --topic test

接收消费消息命令如下：

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094 --from-beginning --topic test

副本概念

副本机制是许多存储引擎必备的，在数据存储时候，为了保证数据的高可靠性，常常需要将主节点数据进行备份存储，即保存一份与主节点相同的数据集，一旦主节点发生宕机等故障，通过副本还能进行数据的恢复。

在集群中，不同的副本会被部署在不同的broker上。下面例子：创建 1个主题， 2 个分区、 3 个副本。

kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic test

根据这个集群，创建之后，三个节点都有这个主题，并且都有两个分区，其中只有两个分区是leader用来读写数据，另外的4个是这两个的备份。

使用如下命令查看主题的详细信息：

kafka-topics.bat --describe --zookeeper 127.0.0.1:2181 -topic test

通过查看主题信息，其中的关键数据：

replicas：当前副本存在的broker节点
leader：副本里的概念，这里的数字标识当前分区leader位于哪个broker

每个partition都有一个broker作为leader。消息发送方要把消息发给哪个broker？就看副本的leader是在哪个broker上面。副本里的leader专⻔用来接收消息。接收到消息，其他follower通过poll的方式来同步数据。
follower：leader处理所有针对这个partition的读写请求，而follower被动复制leader，不提供读写（主要是为了保证多副本数据与消费的一致性），如果leader所在的broker挂掉，那么就会进行新leader的选举。

isr：可以同步的broker节点和已同步的broker节点，存放在isr集合中。

总结几个点

默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率；因此副本的数量要合理设置
Kafka 中副本类型有2种，分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader，然后 Follower 找 Leader 进行同步数据；
Kafka 分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Repllicas）；AR = ISR + OSR
- ISR，表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms参数设定，默认 30s。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 Leader。
- OSR ，表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本

分区与消费者关系

根据这张图来进行说明：集群有两个broker，每个broker中有多个partition

一个partition只能被一个消费组里的某一个消费者消费，从而保证消费顺序。注意i这个保证是一个局部性的。
Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。一个消费者可以消费多个partition，只要这个partition没有被同一个组的其他人消费即可。
根据上面的机制其实可以知道：消费组中消费者的数量不能比一个topic中的partition数量多，否则多出来的消费者消费不到消息。

Java代码实现生产者消费者

不论是生产者还是消费者，都需要引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.4.1</version>
</dependency>

生产者发送消息

同步生产者代码：

public class MyProducer 

    private final static String TOPIC_NAME = "test";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException 
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME, "test1", "value-test1");
        RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
        //=====阻塞=======
        System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());

指定分区发送

ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME, 0 , "key", "value");

未指定分区

如果不指定分区，则会通过业务key的hash运算，算出消息往哪个分区上发

具体发送的分区计算公式：hash(key) % partitionNum

生产者ACK配置

在同步发消息的场景下：生产者发动broker上后，ack会有 3 种不同的选择：

acks=0：表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
acks=1：至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
acks=-1或all：需要等待 min.insync.replicas(默认为 1 ，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。

需要在设置属性的时候设置：

props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");

异步发送消息

生产者发消息，发送完后不用等待broker给回复，直接执行下面的业务逻辑。可以提供callback，让broker异步的调用callback，告知生产者，消息发送的结果。

Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
//把发送的key从字符串序列化为字节数组
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
//把发送消息value从字符串序列化为字节数组
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
//指定发送分区
ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME, 0, "key1", "value1");
//异步回调方式发送消息
producer.send(producerRecord, new Callback() 
    public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) 
        if (exception != null) 
            System.err.println("发送消息失败：" +
                               exception.getStackTrace());
        
        if (metadata != null) 
            System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
        
    
);

其他细节

发送会默认会重试 3 次，每次间隔100ms
发送的消息会先进入到本地缓冲区（32mb），kakfa会跑一个线程，该线程去缓冲区中取16k的数据，发送到kafka，如果到 10 毫秒数据没取满16k，也会发送一次。

消费者接收消息

代码如下：

private final static String TOPIC_NAME = "test";
private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";

public static void main(String[] args) 
    Properties props = new Properties();
    props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
    // 消费分组名
    props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
    props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    //创建一个消费者的客户端
    KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
    // 消费者订阅主题列表
    consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));

    while (true) 
        /*
         * poll() API 是拉取消息的⻓轮询
         */
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) 
            System.out.printf("收到消息：partition = %d,offset = %d, key =%s, value = %s%n", record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());

设置自动提交参数 - 默认

// 是否自动提交offset，默认就是true
props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
// 自动提交offset的间隔时间
props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");

消费者poll到消息后默认情况下，会自动向broker的_consumer_offsets主题提交当前主题-分区消费的偏移量。

自动提交会丢消息：因为如果消费者还没消费完poll下来的消息就自动提交了偏移量，那么此时消费者挂了，于是下一个消费者会从已提交的offset的下一个位置开始消费消息。之前未被消费的消息就丢失掉了。

设置手动提交参数

props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");

在消费完成之后进行提交：（手动同步提交）

if (records.count() > 0 ) 
    // 手动同步提交offset，当前线程会阻塞直到offset提交成功
    // 一般使用同步提交，因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了
    consumer.commitSync();

手动异步提交：

if (records.count() > 0 ) 
    // 手动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后面的程序逻辑
    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() 
        @Override
        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>offsets, Exception exception) 
            if (exception != null) 
                System.err.println("Commit failed for " + offsets);
                System.err.println("Commit failed exception: " +exception.getStackTrace());
            
        
    );

其他细节

// 指定消费的分区
consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0 )));

//消息回溯消费
consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0 )));
consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME,0 )));

//指定offset消费
consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0 )));
consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0 ), 10 );

//指定从某个时间点开始消费
List<PartitionInfo> topicPartitions =consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);
//从 1 小时前开始消费
long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60 ;
Map<TopicPartition, Long> map = Kafka一文总结
 Kafka一文总结
 一文搞懂Kafka，在项目里面更加得心应手的使用
 一文读懂kafka消息拉取机制｜线程拉取模型
 一文入门 Kafka
 超详细！一文告诉你 SparkStreaming 如何整合 Kafka ！附代码可实践