Kafka 一文读懂
Posted 在奋斗的大道
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 一文读懂相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
第一、Kafka 简介
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。
消息队列应用场景
消息队列优点
- 解耦
- 可恢复性
- 缓冲
- 灵活性 & 峰值处理能力
- 异步通信
消息队列模式
点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息）
消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。
Kafka 基础架构和概念
- Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端；
- Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端；
- Consumer Group （CG）：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
- Broker ：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
- Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic；
- Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列；
- Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的partition数据不丢失，且kafka仍然能够继续工作，kafka提供了副本机制，一个topic的每个分区都有若干个副本，一个leader和若干个follower。
- leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader。
- follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从leader中同步数据，保持和leader数据的同步。leader发生故障时，某个follower会成为新的leader。
第二、Kafka 快速入门
Docker 安装Kafka
请参考：Docker 安装Kafka
Kafka 指令操作
温馨提示:本章节全部的操作是在docker 安装Kafka 环境下进行的操作。
[root@localhost ~]# docker exec -it 06a66409d7ce /bin/sh # 进入Kafka 容器后端
/ # cd /opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # 进入Kafka bin 目录
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # ls -a # 查看Kafka 支持指令
. kafka-mirror-maker.sh
.. kafka-preferred-replica-election.sh
connect-distributed.sh kafka-producer-perf-test.sh
connect-mirror-maker.sh kafka-reassign-partitions.sh
connect-standalone.sh kafka-replica-verification.sh
kafka-acls.sh kafka-run-class.sh
kafka-broker-api-versions.sh kafka-server-start.sh
kafka-cluster.sh kafka-server-stop.sh
kafka-configs.sh kafka-storage.sh
kafka-console-consumer.sh kafka-streams-application-reset.sh
kafka-console-producer.sh kafka-topics.sh
kafka-consumer-groups.sh kafka-verifiable-consumer.sh
kafka-consumer-perf-test.sh kafka-verifiable-producer.sh
kafka-delegation-tokens.sh trogdor.sh
kafka-delete-records.sh windows
kafka-dump-log.sh zookeeper-security-migration.sh
kafka-features.sh zookeeper-server-start.sh
kafka-leader-election.sh zookeeper-server-stop.sh
kafka-log-dirs.sh zookeeper-shell.sh
kafka-metadata-shell.sh
1、查看当前服务器中的所有topic
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --list
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --lis
t
mykafka
2、创建topic
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic first
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --cre
ate --replication-factor 1 --partitions 1 --topic first
Created topic first.
3、删除topic
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --delete --topic first
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --del
ete --topic first
Topic first is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.
4、发送消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.43.10:9092 --topic first
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.43.1
0:9092 --topic first
>Hello 温馨提示：Ctrl + C 退出消息生产者控制台
5、消费消息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.43.10:9092 --topic first
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168
.43.10:9092 --topic first
6、查看某个topic的详情
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --describe –-topic first
/opt/kafka_2.13-2.8.1/bin # kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.43.10:2181 --d
escribe –-topic first
Topic: __consumer_offsets TopicId: f59s-dtdTLmUMQaCQiWOJg PartitionCount: 50 ReplicationFactor: 1 Configs: compression.type=producer,cleanup.policy=compact,segment.bytes=104857600
Topic: __consumer_offsets Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 3 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 4 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 5 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 6 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 7 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 8 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 9 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 10 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 11 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 12 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 13 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 14 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 15 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 16 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 17 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 18 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 19 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 20 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 21 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 22 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 23 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 24 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 25 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 26 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 27 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 28 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 29 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 30 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 31 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 32 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 33 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 34 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 35 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 36 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 37 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 38 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 39 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 40 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 41 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 42 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 43 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 44 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 45 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 46 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 47 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 48 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: __consumer_offsets Partition: 49 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: first TopicId: HWeVjvVwRUSvK1zilceuvA PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 1 Configs:
Topic: first Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: mykafka TopicId: T5XvnQAGS4uToZfCJJLlpA PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 1 Configs:
Topic: mykafka Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
第三、Kafka架构
Kafka工作流程及其文件存储机制
Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。
topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，且每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，first这个topic有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2。
index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。下图为index文件和log文件的结构示意图。
“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
Kafka生产者
分区策略
分区原因
（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
分区原则
需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。
（1） 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2） 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；
（3） 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下， kafka采用Sticky Partition(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，kafka再随机一个分区进行使用.
数据可靠性保证
生产者发送数据到topic partition的可靠性保证
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
Topic partition存储数据的可靠性保证
副本数据同步策略对比
| 方案 | 优点 | 缺点 |
| 半数以上完成同步，就发送ack | 延迟低 | 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要2n+1个副本 |
| 全部完成同步，才发送ack | 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要n+1个副本 | 延迟高 |
Kafka选择了第二种方案，原因如下：
1. 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。
ISR
采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？
Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader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。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
ack应答级别
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
acks参数配置：
acks：
0：这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；
1： 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）： 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。
leader和 follower故障处理细节
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。
（1）follower故障
follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。
（2）leader故障
leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
Exactly Once语义
将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once语义。相对的，将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义。
At Least Once可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Least Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即Exactly Once语义。在0.11版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。
0.11版本的Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指Producer不论向Server发送多少次重复数据，Server端都只会持久化一条。幂等性结合At Least Once语义，就构成了Kafka的Exactly Once语义。即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性，只需要将Producer的参数中enable.idempotence设置为true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。而Broker端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。但是PID重启就会变化，同时不同的Partition也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的Exactly Once。
Kafka 消费者
消费方式
consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。
分区分配策略
一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。
Kafka有三种分配策略，RoundRobin，Range , Sticky。
分区分配策略之RoundRobin(轮训)
分区分配策略之Range(范围)
分区分配策略之Sticky(标记）
offset维护
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。
Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets。
Kafka 高效读写数据
顺序写磁盘
Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
持久化应用
Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好处：
- I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
- I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
- 充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担
- 读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据
- 如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用
尽管持久化到Pagecache上可能会造成宕机丢失数据的情况，但这可以被Kafka的Replication机制解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。
零拷贝
ZooKeeper在Kafka 的作用
Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，负责管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。
Controller的管理工作都是依赖于Zookeeper的。
以下为partition的leader选举过程：
Kafka 事务
Kafka从0.11版本开始引入了事务支持。事务可以保证Kafka在Exactly Once语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么`全部成功，要么全部失败。
生产者事务
为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的Transaction ID，并将Producer获得的PID和Transaction ID绑定。这样当Producer重启后就可以通过正在进行的Transaction ID获得原来的PID。
为了管理Transaction，Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。
消费者事务
上述事务机制主要是从Producer方面考虑，对于Consumer而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息，而且不同的Segment File生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。
如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比如mysql）。这部分知识会在后续项目部分涉及。
Kafka API开发
生产者发送消息核心流程
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。
前提：在Kafka 创建Topic 名称为"first"
Kafka API 之异步发送
第一步：添加Kafka 相关Jar 包依赖
<!--集成Kafka-->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.4.1</version>
</dependency>第二步：核心类说明
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
第三步：测试功能代码
package com.zzg.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class KafkaProduce
public static void main(String[] args)
Properties props = new Properties();
//kafka集群，broker-list
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
props.put("acks", "all");
//重试次数
props.put("retries", 1);
//批次大小
props.put("batch.size", 16384);
//等待时间
props.put("linger.ms", 1);
//RecordAccumulator缓冲区大小
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++)
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
producer.close();
Kafka API 之回调函数
第一步：与上类同
第二步：与上类同
第三步：测试功能代码
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.zzg.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class KafkaProduceCallBack
public static void main(String[] args)
Properties props = new Properties();
//kafka集群，broker-list
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
props.put("acks", "all");
//重试次数
props.put("retries", 1);
//批次大小
props.put("batch.size", 16384);
//等待时间
props.put("linger.ms", 1);
//RecordAccumulator缓冲区大小
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++)
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", 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 void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception)
if (exception == null)
System.out.println("success->" + metadata.offset());
else
exception.printStackTrace();
);
producer.close();
Kafka API 之分发器
- 默认的分区器 DefaultPartitioner
- 自定义分区器
package com.zzg.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;
public class MyPartitioner implements Partitioner
/**
* 计算某条消息要发送到哪个分区
*
* @param topic 主题
* @param key 消息的key
* @param keyBytes 消息的key序列化后的字节数组
* @param value 消息的value
* @param valueBytes 消息的value序列化后的字节数组
* @param cluster
* @return 需求: 以first主题为例，2个分区
* 消息的 value包含"atguigu"的 进入0号分区
* 其他的消息进入1号分区
*/
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster)
String msgValue = value.toString();
int partition;
if (msgValue.contains("atguigu"))
partition = 0;
else
partition = 1;
return partition;
/**
* 收尾工作
*/
@Override
public void close()
/**
* 读取配置的
* @param configs
*/
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs)
Kafka API 之同步发送
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.zzg.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class KafkaProduceSync
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");//kafka集群，broker-list
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 1);//重试次数
props.put("batch.size", 16384);//批次大小
props.put("linger.ms", 1);//等待时间
props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++)
Object result = producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get();
System.out.println("success->" + String.valueOf(result));
producer.close();
消费者消费消息核心说明
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。
Kafka API之自动提交offset
核心类说明：
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
package com.zzg.kafka.comsumer;
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 KafkaComsumer
public static void main(String[] args)
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
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"));
while (true)
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());
Kafka API之重置Offset
auto.offset.rest = earliest | latest | none |
Kafka API之手动提交offset
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。
package com.zzg.kafka.comsumer;
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 KafkaManualComsumer
public static void main(String[] args)
Properties props = new Properties();
//Kafka集群
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
//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
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。因此更多的情况下，会选用异步提交offset的方式。
package com.zzg.kafka.comsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class KafkaSyncComsumer
public static void main(String[] args)
Properties props = new Properties();
//Kafka集群
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
//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");
//关闭自动提交offset
props.put("enable.auto.commit", "false");
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)
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);//消费者拉取数据
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
//异步提交
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback()
@Override
public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception)
if (exception != null)
System.err.println("Commit failed for" + offsets);
);
- 数据漏消费和重复消费分析
无论是同步提交还是异步提交offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先提交offset后消费，有可能造成数据的漏消费；而先消费后提交offset，有可能会造成数据的重复消费。
自定义Interceptor
拦截器原理
Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。
对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括：
（1）configure(configs)
获取配置信息和初始化数据时调用。
（2）onSend(ProducerRecord)：
该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响目标分区的计算。
（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：
该方法会在消息从RecordAccumulator成功发送到Kafka Broker之后，或者在发送过程中失败时调用。并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率。
（4）close：
关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作
如前所述，interceptor可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。
拦截器案例
1）需求：
实现一个简单的双interceptor组成的拦截链。第一个interceptor会在消息发送前将时间戳信息加到消息value的最前部；第二个interceptor会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。
2）案例实操
（1）增加时间戳拦截器
package com.zzg.kafka.interceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Map;
public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs)
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record)
// 创建一个新的record，把时间戳写入消息体的最前部
return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),
System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString());
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception)
@Override
public void close()
（2）统计发送消息成功和发送失败消息数，并在producer关闭时打印这两个计数器
package com.zzg.kafka.interceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Map;
public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>
private int errorCounter = 0;
private int successCounter = 0;
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs)
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record)
return record;
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception)
// 统计成功和失败的次数
if (exception == null)
successCounter++;
else
errorCounter++;
@Override
public void close()
// 保存结果
System.out.println("Successful sent: " + successCounter);
System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);
（3）producer主程序
package com.zzg.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 java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
public class KafkaInterceptorProduce
public static void main(String[] args)
// 1 设置配置信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 3);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 2 构建拦截链
List<String> interceptors = new ArrayList<>();
interceptors.add("com.zzg.kafka.interceptor.TimeInterceptor");
interceptors.add("com.zzg.kafka.interceptor.CounterInterceptor");
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
String topic = "first";
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
// 3 发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++)
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "message" + i);
producer.send(record);
// 4 一定要关闭producer，这样才会调用interceptor的close方法
producer.close();
（4）comsumer主程序
package com.zzg.kafka.comsumer;
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 KafkaComsumer
public static void main(String[] args)
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.43.10:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
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"));
while (true)
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());
第三、Kafka 监控
1 以上是关于Kafka 一文读懂的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章