大数据技术之KafkaKafka APIKafka监控Flume对接KafkaKafka面试题

Posted 2021-10-14 @从一到无穷大

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据技术之KafkaKafka APIKafka监控Flume对接KafkaKafka面试题相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

1 Kafka API
2 Kafka 监控
- 2.1 Kafka Eagle
3 Flume 对接 Kafka
4 Kafka 面试题

1 Kafka API

1.1 Producer API

1.1.1 消息发送流程

Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程：main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。

相关参数：
batch.size：只有数据积累到 batch.size 之后，sender 才会发送数据。
linger.ms：如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。

1.1.2 异步发送 API

1. 导入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>0.11.0.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2. 编写代码
需要用到的类：
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

（1）不带回调函数的 API

package com.Tom.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        //1.创建Kafka生产者的配置信息
        Properties properties = new Properties();

        //2.指定连接的Kafka集群
        properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");

        //3.ACK应答级别
        properties.put("acks", "all");

        //4.重试次数
        properties.put("retries", 3);

        //5.批次大小
        properties.put("batch.size", 16384);    // 16K

        //6.等待时间
        properties.put("linger.ms", 1);

        //7.RecordAccumulator缓冲区大小
        properties.put("buffer.memory", 33554432);    // 32M

        //8.Key, Value的序列化类
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //9.创建生产者对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        //10.发送数据
        for (int i = 0; i < 10; ++i){
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first","Tom--" + i));
        }

        //11.关闭资源
        producer.close();
    }
}

（2）带回调函数的 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.Tom.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

public class CallBackProducer {
    public static void main(String[] args) {

        // 1.创建配置信息
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 2.创建生产者对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

//        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
//        list.add("a");
//        list.add("b");
//        list.add("c");

        // 3.发送数据
        for (int i = 0; i < 10; ++i){
            producer.send(new ProducerRecord<String,String>("first","Tom","Tom--" + i), new Callback() {
                // 回调函数， 该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception == null){
                        System.out.println(metadata.partition() + "--" + metadata.offset());
                    } else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }

        // 4.关闭资源
        producer.close();
    }
}

1.1.3 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 方法即可。

package com.Tom.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        //1.创建Kafka生产者的配置信息
        Properties properties = new Properties();

        //2.指定连接的Kafka集群
        properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");

        //3.ACK应答级别
        properties.put("acks", "all");

        //4.重试次数
        properties.put("retries", 3);

        //5.批次大小
        properties.put("batch.size", 16384);    // 16K

        //6.等待时间
        properties.put("linger.ms", 1);

        //7.RecordAccumulator缓冲区大小
        properties.put("buffer.memory", 33554432);    // 32M

        //8.Key, Value的序列化类
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //9.创建生产者对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        //10.发送数据
        for (int i = 0; i < 10; ++i){
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first","Tom--" + i)).get();
        }

        //11.关闭资源
        producer.close();
    }
}

1.2 Consumer API

Consumer 消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在 Kafka 中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障， consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

所以 offset 的维护是 Consumer 消费数据是必须考虑的问题。

1.2.1 自动提交 offset

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

以下为自动提交 offset 的代码：

package com.Tom.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
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.Properties;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {

        // 1 创建消费者配置信息
        Properties properties = new Properties();

        // 2 给配置信息赋值
        // 连接的集群
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // 开启自动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
        // properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        // 自动提交的延时
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // Key, Value的反序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // 消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "bigdata0805");

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));

        // 获取数据
        while(true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(100);

            // 解析并打印consumerRecords
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.key() + "--" + consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

消费者重置 offset

package com.huxili.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
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.Properties;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {

        // 1 创建消费者配置信息
        Properties properties = new Properties();

        // 2 给配置信息赋值
        // 连接的集群
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // 开启自动提交
        // properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        // 自动提交的延时
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // Key, Value的反序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // 消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "bigdata0805");

        // 重置消费者的offset
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

        // 创建消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        // 订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));

        // 获取数据
        while(true){
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(100);

            // 解析并打印consumerRecords
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.key() + "--" + consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

1.2.2 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人员难以把握 offset 提交的时机。因此 Kafka 还提供了手动提交 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）。两者的相同点是，都会将本次 poll 的一批数据最高的偏移量提交；不同点是 commitSync 阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，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。

（1）同步提交 offset
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 的示例。

package com.Tom.kafka.consumer;

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.Properties;

public class CustomComsumer {

	public static void main(String[] args) {
		Properties props = new Properties();
		
		//Kafka集群
		props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
		
		//消费者组，只要group.id相同，就属于同一个消费者组
		props.put("group.id", "test");
		
		props.put("enable.auto.commit", "false");//关闭自动提交offset
		props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		
		KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
		consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题
		
		while (true) {
			//消费者拉取数据
			ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
			for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
				System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
			}
			
			//同步提交，当前线程会阻塞直到offset提交成功
			consumer.commitSync();
		}
	}
}

（2）异步提交 offset
虽然同步提交 offset

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