Kafka核心原理

罗刹海是市式市世视士2023-09-24 18:41

一、kafka安装步骤

（1）配置profile文件
Scala 复制代码 
vim /etc/profile

// KAFKA
export KAFKA_HOME=/opt/soft/kafka212
export PATH=$KAFKA_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile
（2）创建kfkdata目录

cd /opt/soft/kafka212/

mkdir kfkdata

（3）进入config目录配置server.properties文件
Scala 复制代码 
// Kafka服务器id号
 21 broker.id=0

// 设置主机IP地址和端口号
 36 advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.91.11:9092

// 存储日志文件的目录
 60 log.dirs=/opt/soft/kafka212/kfkdata

123 zookeeper.connect=192.168.91.11:2181

// 设置连接zk的超时时间（毫秒）
126 zookeeper.connection.timeout.ms=18000

// 主题启用
137 delete.topic.enable=true
（4）进入config目录启动Kafka

先启动zookeeper后启动Kafka

Scala 复制代码 
// 先启动zookeeper
zhServer.sh start
// 后启动kafka
nohup kafka-server-start.sh /opt/soft/kafka212/config/server.properties &

二、kafka常用命令

c 复制代码 
// partitions 分区  replication-factor 副本数
// 创建主题
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.91.128:2181 --topic kb23 --partitions 1 --replication-factor 1

// 查看主题内容
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.91.11:2181 --list

// 生产者，生产消息
kafka-console-producer.sh --topic kb23 --broker-list 192.168.78.131:9092

// 消费者
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.78.131:9092 --topic bigdate --from-beginning

// 查看队列详情
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.91.128:2181 --describe --topic kb23

// 查看队列消息数量
kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 192.168.91.11:9092 --topic bigdate2

// 删除topic
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.91.11:2181 --delete --topic bigdate

三、Kafka架构

Topic：维护一个主题中的消息，可视为消息分类

Producer：向Kafka主题发布（生产）消息

Consumer：订阅（消费）主题并处理消息

Broker：Kafka集群中的服务器

四、Kafka

（1）topic

主题是已发布消息的类别名称

发布和订阅数据必须指定主题

主题副本数量不大于Brokers个数

（2）partition

一个主题包含多个分区，默认按Key Hash分区

每个Partition对应一个文件夹<topic_name>-<partition_id>

每个Partition被视为一个有序的日志文件（LogSegment）

Replication策略是基于Partition,而不是Topic

每个Partition都有一个Leader，0或多个Followers

（3）Kafka Message header（消息头，固定长度）

offset：唯一确定每条消息在分区内的位置

CRC32：用crc32校验消息

"magic"：表示本次发布Kafka服务程序协议版本号

"attributes"：表示为独立版本、或标识压缩类型、或编码类型

（4）Kafka Message body（消息体）

key：表示消息键，可选

value bytes payload：表示实际消息数据

（5）Kafka Producer

生产者将消息写入到Broker

Producer直接发送消息到Broker上的Leader Partition

Producer客户端自己控制着消息被推送到哪些Partition

随机分配、自定义分区算法等

Batch推送提高效率

（6）Kafka Consumer
①消费者通过订阅消费消息

offset的管理是基于消费组（group.id）的级别

每个Partition只能由同一消费组内的一个Consumer来消费

每个Consumer可以消费多个分区

消费过的数据仍会保留在Kafka中

消费者不能超过分区数量

②消费模式

队列：所有消费者在一个消费组内

发布/订阅：所有消费者被分配到不同的消费组

（7）ZooKeeper在Kafka中的作用
①Broker注册并监控状态

/brokers/ids

②Topic注册

/brokers/topics

③生产者负载均衡

每个Broker启动时，都会完成Broker注册过程，生产者会通过该节点的变化来动态地感知到Broker服务器列表的变更

④offset维护

Kafka早期版本使用ZooKeeper为每个消费者存储offset，由于ZooKeeper写入性能较差，从0.10版本后，Kafka使用自己的内部主题维护offset

（8）Kafka数据流
①副本同步 ISR（In-Sync Replica）
②容灾 Leader Partition
③高并发 读写性能 Consumer Group
④负载均衡
（9）Kafka API

|-------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|
| ###### ①Producer API ###### ②Consumer API ###### ③Streams API ###### ④Connector API | |

五、kafka生产消费者模式

Scala 复制代码 
package nj.zb.kb23.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.Scanner;
/*
生产者消费模式
 */
public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.91.11:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);
        /*
        应答机制
        0：不需要等待broker任何响应，无法确保数据正确送到broke中
        1：只需要得到分区副本中leader的确认就OK，可能会丢失数据（极端情况下）
        -1：等到所有副本确认收到信息，响应时间最长，数据最安全，不会丢失数据，（极端情况下，可能会重复）
         */
        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"-1");
        KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (true){
            System.out.println("请输入内容：");
            String msg=scanner.nextLine();
            if (msg.equals("tt")) {
                break;
            }
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("bigdate",msg);
            producer.send(record);
        }
    }
}
Scala 复制代码 
// 创建表bigdate
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.91.11:2181 --topic bigdate --partitions 1 --replication-factor 1
// 查看列队信息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.91.11:9092 --topic bigdate --from-beginning

六、kafka生产者生产消息

Scala 复制代码 
package nj.zb.kb23.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/*
生产者生产消息
 */
public class MyProducer2 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.91.11:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);
        /*
         * 开启重试，如果发送消息失败，默认是0，只发送一次，可以设置重置3次（共4次）
         * 每次重试的间隔是100ms，可以手动设置10000
         */
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);//properties.put(ProducerConfig."retries",3);
        properties.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG,10000);//每个分区10000条信息
        /*
        BUFFER_MEMORY_CONFIG   缓存内存           默认值  32M
        BATCH_SIZE_CONFIG     批大小配置          默认值  16KB
        SEND_BUFFER_CONFIG   每次批量发送的值
        */
        properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,102400); //1024 byte kb
        properties.put(ProducerConfig.SEND_BUFFER_CONFIG,102400);
        properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,67108864);  //64M
        //应答机制：-1 all
        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"-1");
        //多线程
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //模拟10个线程，同时向Kafka传递数据
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    //一个线程代表一个人
                    KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
                    String threadName = Thread.currentThread().getName();
                    System.out.println(threadName);
                    //每个线程传递1000条数据
                    for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("bigdate1", threadName + " " + j);
                        try {
                            //让主机休息10毫微秒
                            Thread.currentThread().sleep(10);
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        producer.send(record);
                    }
                }
            });
            executorService.execute(thread);
        }
        executorService.shutdown();
        while (true){
            //让主线程多休息10秒，主线程关闭，子线程没有跟上，所有数据缺失
            Thread.sleep(10000);
            if (executorService.isTerminated()){
                System.out.println("game over!");
                break;
            }
        }
    }
}
Scala 复制代码 
// 查看进度
[root@kb23 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.91.11:9092 --topic bigdate1 --from-beginning
pool-1-thread-4 9997
pool-1-thread-9 9997
pool-1-thread-1 9997
pool-1-thread-8 9998
pool-1-thread-4 9999
pool-1-thread-7 9999
pool-1-thread-3 9999
pool-1-thread-5 9999
pool-1-thread-2 9999
^CProcessed a total of 100000 messages
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