目录
💃概述
⛹定义
编辑⛹消息队列
🤸♂️消息队列应用场景
编辑🤸♂️两种模式：点对点、发布订阅
编辑⛹基本概念
💃Kafka安装
[⛹ zookeeper安装](#⛹ zookeeper安装)
⛹集群规划
编辑⛹流程
⛹原神启动
🤸♂️批量脚本
⛹topics常规操作
⛹生产者命令行操作
⛹消费者命令行操作
💃生产者
⛹生产者消息发送
⛹异步发送api
🤸♂️普通异步发送
🤸♂️回调异步发送
⛹同步发送
⛹分区
🤸♂️分区策略
🤸♂️自定义分区
⛹提高吞吐量
⛹数据可靠性Ack
[🤸♂️0 1 -1三个应答毛病](#🤸♂️0 1 -1三个应答毛病)
🤸♂️去重
🤸♂️事务
⛹有序
💃Broker
[👩🚀Broker 工作流程](#👩🚀Broker 工作流程)
[🤸♂️Zookeeper 存储的 Kafka 信息](#🤸♂️Zookeeper 存储的 Kafka 信息)
🤸♂️总体工作流程
[👩🚀Kafka 副本](#👩🚀Kafka 副本)
副本基本信息
[Leader 选举流程](#Leader 选举流程)
🧠整理思路：
follower挂了
leader寄了
分区副本分配
[Leader Partition 负载平衡](#Leader Partition 负载平衡)
👩🚀文件存储
🤸♂️存储机制
[Topic 数据的存储机制](#Topic 数据的存储机制)
文件清理策略
👩🚀高效读写数据
[💃Kafka 消费者](#💃Kafka 消费者)
[👩🚀消费方式 pull](#👩🚀消费方式 pull)
[👩🚀Kafka 消费者工作流程](#👩🚀Kafka 消费者工作流程)
消费者组原理
消费流程
👩🚀消费案例
消费一个主题
消费一个分区
消费者组
👩🚀分区的分配策略、再平衡
[👩🚀offset 位移](#👩🚀offset 位移)
👩🚀消费者事务
👩🚀数据积压（消费者如何提高吞吐量）
[💃Kafka-Eagle 监控](#💃Kafka-Eagle 监控)
[安装 改配置](#安装 改配置)
[💃Kafka-Kraft 模式](#💃Kafka-Kraft 模式)
优点
安装配置
💃概述
⛹定义
Kafka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。（发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。）
Kafka 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。
🤸♂️消息队列应用场景
缓存/消峰
1.为方便扩展，并提高吞吐量，一个topic分为多个partition
2.配合分区的设计，提出消费者组的概念，组内每个消费者并行消费
3.为提高可用性，为每个partition增加若干副本，类似NameNode HA
ZK中记录谁是leader，Kafka2.8.0以后也可以配置不采用ZK
（1）Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
（2）Consumer：消息消费者，向Kafka broker 取消息的客户端。
（3）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。
（4）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。
（5）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。
（6）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。
（7）Replica：副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。
（8）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。
（9）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。
💃Kafka安装
⛹ zookeeper安装
zookeeper（目前只有安装）-CSDN博客
⛹集群规划
不是每个都要zk
下载
官网安装地址：Apache Kafka
本文使用kafka_2.12-3.0.0：https://archive.apache.org/dist/kafka/3.0.0/kafka_2.12-3.0.0.tgz
解压
复制代码
tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /export/server/
改配置
复制代码
cd config
vim server.properties
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# 这里三个节点都要有自己的id，不能重复，hadoop1是0，hadoop2是1，hadoop3是2
broker.id=1
# A comma separated list of directories under which to store log files
# 日志数据，不能放到tmp临时目录，自己指定一个
log.dirs=/export/server/kafka/log
############################# Zookeeper #############################
# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181/kafka
:wq
fenfa
fenfa到另外两个集群，修改id为2和3！！！
环境变量/etc/profile，也分发
复制代码
# kafka
export KAFKA_HOME=/export/server/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
⛹原神启动 启动kafka之前要先启动zk
复制代码
zk start
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
关闭的时候要先关kafka，先关zoo的话会关不掉kafka！！！！
注意：停止 Kafka 集群时，一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息，Zookeeper 集群一旦先停止，Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息，只能手动杀死Kafka 进程了
🤸♂️批量脚本
复制代码
case $1 in
start)
for i in hadoop1 hadoop2 hadoop3
do
echo ================ Kafka-3.0.0 $i start ================
ssh $i "/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties"
done
;;
stop)
for i in hadoop1 hadoop2 hadoop3
do
echo ================ Kafka-3.0.0 $i stop ================
ssh $i "/export/server/kafka/bin/kafka-server-stop.sh"
done
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop}"
;;
esac
⛹topics常规操作
查看操作主题命令参数
bin/kafka-topics.sh
查看当前服务器中的所有 topic
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --list
创建first topic
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first
查看first 主题的详情
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
修改分区数（注意：分区数只能增加，不能减少）
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --alter --topic first --partitions 3
再次查看first 主题的详情
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --describe --topic first
删除topic
atguigu@hadoop102 kafka\]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --delete --topic first
### ⛹生产者命令行操作
查看操作生产者命令参数
\[atguigu@hadoop102 kafka\]$ bin/kafka-console-producer.sh
> bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --topic first
>
> \>hello world
>
> \>atguigu atguigu
### ⛹消费者命令行操作
1）查看操作消费者命令参数
\[atguigu@hadoop102 kafka\]$ bin/kafka-console-consumer.sh
费消息
（1）消费first 主题中的数据。
> \[atguigu@hadoop102 kafka\]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --topic first
（2）把主题中所有的数据都读取出来（包括历史数据）。
> \[atguigu@hadoop102 kafka\]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first
## 💃生产者
### ⛹生产者消息发送
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程------main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 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
参数：
### ⛹异步发送api
#### 🤸♂️普通异步发送
1）需求：创建 Kafka 生产者，采用异步的方式发送到 Kafka Broker
（一边汇报完成了，一边在队列执行）
```java
public static void main(String[] args) {
// TODO 创建生产者对象
Properties conf = new Properties();
// 指定集群
// public static final String BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG = "bootstrap.servers";
conf.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop1:9092,hadoop2:9092");
// 指定序列化器
conf.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// conf.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
conf.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(conf);
// TODO 发送数据
for (int i = 0; i < 5; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<>("first", "yuange"+i));
}
// TODO 关闭资源
producer.close();
}
```
在 hadoop1 上开启 Kafka 消费者。
> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop1:9092 --topic first
#### 🤸♂️回调异步发送
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，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（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。
```java
// TODO 发送数据
for (int i = 0; i < 5; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<>("first", "yuange" + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception == null){
System.out.println("topic:"+metadata.topic()+" part:"+metadata.partition());
}
}
});
}
```
### ⛹同步发送
只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。
```java
// TODO 发送数据
for (int i = 0; i < 5; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<>("first", "yuange" + i)).get();
}
```
### ⛹分区
（1）便于合理使用存储资源，每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
（2）提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。
#### 🤸♂️分区策略
```java
// TODO 发送数据
for (int i = 0; i < 20; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<>("first", "yuange" + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
System.out.println("topic:"+metadata.topic()+" part:"+metadata.partition());
}
});
Thread.sleep(2);
}
```
指定2毫秒 超时重新选择分区了？？？？
#### 🤸♂️自定义分区
🤸♂️实现类
```java
public class MyPartitioner implements Partitioner {
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
String s = value.toString();
int part = 0;
if(s.contains("yuange")){
part = 0;
}else{
part = 1;
}
return part;
}
@Override
public void close() {
}
@Override
public void configure(Map configs) {
}
}
```
实现
```java
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// TODO 创建生产者对象
Properties conf = new Properties();
// 指定集群
// public static final String BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG = "bootstrap.servers";
conf.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop1:9092,hadoop2:9092");
// 指定序列化器
conf.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// conf.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
conf.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
conf.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "org.example.kafka.implement.MyPartitioner");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(conf);
// TODO 发送数据
for (int i = 0; i < 20; i++) {
if (i%2 == 0){
String value = "yuange" + i;
producer.send(new ProducerRecord<>("first", value), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
System.out.println("topic:"+metadata.topic()+" part:"+metadata.partition()+value);
}
});
}else {
String value = "cxk-" + i;
producer.send(new ProducerRecord<>("first", value), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
System.out.println("topic:"+metadata.topic()+" part:"+metadata.partition()+value);
}
});
}
}
// TODO 关闭资源
producer.close();
}
```
### ⛹提高吞吐量
> batch.size：批次大小，默认16k
>
> linger.ms：等待时间，修改为5-100ms （这两个同时生效，满足一个）
>
> compression.type：压缩snappy （弹幕说解压影响性能）
>
> RecordAccumulator：缓冲区大小，修改为64m
```java
// 缓冲区大小
conf.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 32*1024*1024);
// 批次大小
conf.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16*1024);
// linger.ms
conf.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
// 压缩?
conf.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(conf);
```
### ⛹数据可靠性Ack
#### 🤸♂️0 1 -1三个应答毛病
> 思考：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+Leader集合(leader：0，isr:0,1,2)。 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。例如2超时，(leader:0, isr:0,1)
>
> 数据完全可靠条件 = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2
> * acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
> * acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
> * acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
>
> acks=0很少使用；
>
> acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；
>
> acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据， 对可靠性要求比较高的场景。
>
> [https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs](https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs "https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs")
>
> ```java
> conf.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
> conf.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
> ```
数据会重复，之后解决
#### 🤸♂️去重
> • 至少一次（At Least Once）= ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复
>
> • 最多一次（At Most Once）= ACK级别设置为0 可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。
>
> • 精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失。
>
> Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。
幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。
重复数据的判断标准：具有\相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number是单调自增的。 所以幂等性只能保证的是在**单分区单会话内不重复**。
> 开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭
#### 🤸♂️事务
```java
conf.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "shiwuid-01");
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(conf);
producer.initTransactions();
producer.beginTransaction();
try {
// TODO 发送数据
for (int i = 0; i < 10; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<>("first", "value"+i));
Thread.sleep(300);
}
producer.send(new ProducerRecord<>("first", "----------"));
producer.commitTransaction(); // 提交事务
}catch (Exception e){
producer.abortTransaction(); // 终止事务
}
```
### ⛹有序
1 ）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：
max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）
2 ）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
1）未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。
2）开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置 ≤ 5。
原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据， 故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。（seqence）
## 💃Broker
### 👩🚀Broker 工作流程
#### 🤸♂️Zookeeper 存储的 Kafka 信息
> bin/zkCli.sh
通过 ls 命令可以查看 kafka 相关信息。
#### 🤸♂️总体工作流程
### 👩🚀Kafka 副本
#### 副本基本信息
> 1）Kafka 副本作用：提高数据可靠性。
>
> 2）Kafka 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。
>
> 3）Kafka 中副本分为：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。
>
> 4）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
#### Leader 选举流程
Kafka 集群中有一个 broker 的 Controller 会被选举为 Controller Leader，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 的信息同步工作是依赖于 Zookeeper 的。
> 
>
> 1. kafka每启动一个集群，就会在zk里面注册，每个broker都有一个controller
>
> 2. 谁先注册好谁就是controller
>
> 3. leader监听所有的broker
>
> 4. 选举出来的controller选举leader
>
> 5. leader自己的信息在zk也有一个空间
>
> 6. 其他follower从这个空间拉取leader信息
>
> 7. 1号leader寄
>
> 8. 重新选举leader，下一个就是0
#### **🧠整理思路：**
> 
>
> 一个分区分好几个块，leader、follower都是拿分区说事
>
> leader是负责在生产者和消费者中间交互的
#### follower挂了
两个概念:
LEO（Log End Offset）：每个副本的最后一个offset，LEO其实就是最新的offset + 1。
HW（High Watermark）：所有副本中最小的LEO
讲到这了突然特么来了一句：消费者只能拉取到HW
#### leader寄了
人话：
leader寄了之后，选出来一个follower作为新leader，以这个新的leader目前有的数据量为基准，多了给扔掉，不能比新王多！但是数据丢掉了
#### 分区副本分配
就是一种负载均衡
#### Leader Partition 负载平衡
有平衡的机制
### 👩🚀文件存储
#### 🤸♂️存储机制
#### Topic 数据的存储机制
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，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包括：".index"文件、".log"文件和.timeindex等文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名+分区序号，例如：first-0。
存在KAFKA_HOME/datas下
1.index为稀疏索引，大约每往log文件写入4kb数据，会往index文件写入一条索引。
参数log.index.interval.bytes默认4kb
2.Index文件中保存的offset为相对offset，这样能确保offset的值所占空间不会过大
因此能将offset的值控制在固定大小
#### 文件清理策略
Kafka 中默认的日志保存时间为 7 天，可以通过调整如下参数修改保存时间。
> log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。
>
> log.retention.minutes，分钟。
>
> log.retention.ms，最高优先级毫秒。
>
> log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。
>
> log.retention.bytes，默认等于-1，表示无穷大。
清理策略有 delete 和 compact 两种。
1）delete 日志删除：将过期数据删除
⚫ log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略
1）基于时间：默认打开。以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。
2）基于大小：默认关闭。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。
2）compact 日志压缩
compact日志压缩：对于相同key的不同value值，只保留最后一个版本。
⚫ log.cleanup.policy = compact 所有数据启用压缩策略
压缩后的offset可能是不连续的，比如上图中没有6，当从这些offset消费消息时，将会拿到比这个offset大 的offset对应的消息，实际上会拿到offset为7的消息，并从这个位置开始消费。
这种策略只适合特殊场景，比如消息的key是用户ID，value是用户的资料，通过这种压缩策略，整个消息集里就保存了所有用户最新的资料。
### 👩🚀高效读写数据
1. Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高
2. 读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据
3. 顺序写磁盘（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。 ）
4. 页缓存 + 零拷贝技术 （零拷贝：Kafka的数据加工处理操作交由Kafka生产者和Kafka消费者处理。Kafka Broker应用层不关心存储的数据，所以就不用走应用层，传输效率高。
PageCache页缓存：Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果找不到，再去磁盘中读取。实际上PageCache是**把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存**来使用。 ）
## 💃Kafka 消费者
### 👩🚀消费方式 pull
pull（拉）模式：
consumer采用从broker中主动拉取数据。
Kafka采用这种方式。不足之处是，如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直回空数据。
push（推）模式：
Kafka没有采用这种方式，因为由broker 决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50m/s， Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。
### 👩🚀Kafka 消费者工作流程
#### 消费者组原理
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
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。
1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。
coordinator节点选择 = groupid的hashcode值 % 50（ __consumer_offsets的分区数量）
例如： groupid的hashcode值 = 1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。
#### 消费流程
### 👩🚀消费案例
#### 消费一个主题
```java
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Properties conf = new Properties();
conf.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop1:9092");
conf.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
conf.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
conf.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(conf);
ArrayList topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
consumer.subscribe(topics); // 这意味着消费者将开始从指定的主题接收消息并进行处理
while (true){
ConsumerRecords consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord rec : consumerRecords){
System.out.println(rec);
}
}
}
```
#### 消费一个分区
上面分配分区改为：
#### 消费者组
nb，就是把上面那个指定分配分区的复制三份，只要groupid相同，就是一个逻辑组
### 👩🚀分区的分配策略、再平衡
> Q：一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个 partition的数据？
>
>
> A：Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。
可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。
**默认策略是Range + CooperativeSticky。**
Kafka可以同时使用多个分区分配策略。
**Range 以及再平衡**
Range 是对每个 topic 而言的。 首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。
假如现在有 7 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4,5,6；消费者排序完之后将会是C0,C1,C2。
但是如果有 N 多个 topic，那么针对每个 topic，消费者 C0都将多消费 1 个分区，topic越多，C0消费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区 ！！！
再分配：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 range 方式分配。
**RoundRobin 以及再平衡**
RoundRobin 针对集群中所有Topic而言。
RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的consumer 都列出来，然后按照hashcode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。
**Sticky 以及再平衡**
粘性分区定义：在执行一次新的分配之前， 考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。
首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。
（1）停止掉 0 号消费者，快速重新发送消息观看结果（45s 以内，越快越好）。
> 1号消费者：消费到 2、5、3 号分区数据。
>
> 2号消费者：消费到 4、6 号分区数据。
>
> 0号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分成 0 和 1 号分区数据，分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。
>
> **to**
>
> 1号消费者：消费到 2、3、5 号分区数据。
>
> 2号消费者：消费到 0、1、4、6 号分区数据。
### 👩🚀offset 位移
__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+ 分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据
### 👩🚀消费者事务
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）
### 👩🚀数据积压（消费者如何提高吞吐量）
## 💃Kafka-Eagle 监控
Kafka-Eagle 框架可以监控 Kafka 集群的整体运行情况，在生产环境中经常使用。
### 安装 改配置
修改KAFKA_HOME/bin/kafka-server-start.sh
其中一段改为，分发
```java
if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
export KAFKA_HEAP_OPTS="-server -Xms2G -Xmx2G -XX:PermSize=128m -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:ConcGCThreads=5 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70"
export JMX_PORT="9999"
# export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"
fi
```
Kafka-Eagle 安装
[https://github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/archive/v3.0.1.tar.gz](https://github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/archive/v3.0.1.tar.gz "https://github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/archive/v3.0.1.tar.gz")
解压两重tar文件到自己的目录
修改配置文件 HOME/conf/system-config.properties
```java
######################################
# multi zookeeper & kafka cluster list
# Settings prefixed with 'kafka.eagle.' will be deprecated, use 'efak.' instead
#######################################
efak.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=hadoop1:2181,hadoop:2181,hadoop3:2181/kafka
#####################################
# kafka offset storage
#####################################
# offset保存在 kafka
cluster1.efak.offset.storage=kafka
# 配置 mysql连接
efak.driver=com.mysql.jdbc.Driver
efak.url=jdbc:mysql://hadoop102:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
efak.username=root
efak.password=123456
```
幻景变量
```java
# kafkaEFAK
export KE_HOME=/opt/module/efak
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin
```
原神启动
启动之前需要先启动 ZK 以及 KAFKA。
```java
[2023-10-23 11:18:02] INFO: Port Progress: [##################################################] | 100%
[2023-10-23 11:18:06] INFO: Config Progress: [##################################################] | 100%
[2023-10-23 11:18:09] INFO: Startup Progress: [##################################################] | 100%
[2023-10-23 11:17:59] INFO: Status Code[0]
[2023-10-23 11:17:59] INFO: [Job done!]
Welcome to
______ ______ ___ __ __
/ ____/ / ____/ / | / //_/
/ __/ / /_ / /| | / ,<
/ /___ / __/ / ___ | / /| |
/_____/ /_/ /_/ |_|/_/ |_|
( Eagle For Apache Kafka® )
Version 2.0.8 -- Copyright 2016-2021
*******************************************************************
* EFAK Service has started success.
* Welcome, Now you can visit 'http://192.168.88.128:8048'
* Account:admin ,Password:123456
*******************************************************************
* ke.sh [start|status|stop|restart|stats]
* https://www.kafka-eagle.org/
*******************************************************************
[root@hadoop1 efak]#
```
登录页面查看监控数据 [http://192.168.88.128:8048](http://192.168.88.128:8048 "http://192.168.88.128:8048")
## 💃Kafka-Kraft 模式
### 优点
干掉了zk
左图为 Kafka 现有架构，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由controller 进行 Kafka 集群管理。右图为 kraft 模式架构（实验性），不再依赖 zookeeper 集群， 而是用三台 controller 节点代替 zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。
> * Kafka 不再依赖外部框架，而是能够独立运行；
> * controller 管理集群时，不再需要从 zookeeper 中先读取数据，集群性能上升；
> * 由于不依赖 zookeeper，集群扩展时不再受到 zookeeper 读写能力限制；
> * controller 不再动态选举，而是由配置文件规定。这样我们可以有针对性的加强
> * controller 节点的配置，而不是像以前一样对随机 controller 节点的高负载束手无策。
### 安装配置
重新解压一个新的kafka安装包
> cd /export/server/kafka2/config/kraft/
>
> vim server.properties
> # The node id associated with this instance's roles
>
> node.id=1、2、3（三个集群分别分别分别设置不同的id）
>
> # The connect string for the controller quorum（每个都这么设）
>
> controller.quorum.voters=1@hadoop1:9093,2@hadoop2:9093,3@hadoop3:9093
>
>
> advertised.listeners=PLAINTEXT://hadoop1、2、3:9092（三个分别设）
>
> # A comma separated list of directories under which to store log files 日志目录改了
>
> log.dirs=/export/server/kafka2/datas
分发
初始化集群数据目录
> bin/kafka-storage.sh random-uuid
>
> omVzwxZORTqQuFNIFX8Rnw
用该 ID 格式化 kafka 存储目录（三台节点）
> bin/kafka-storage.sh format -t J7s9e8PPTKOO47PxzI39VA -c /opt/module/kafka2/config/kraft/server.properties
缘神启动
> bin/kafka-server-start.sh -daemon **config/kraft/server.properties**
⛹消息队列
解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。
🤸♂️两种模式：点对点、发布订阅
⛹基本概念
⛹流程
