【Kafka】Kafka快速实战与基本原理详解

Kafka基本概念

kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为 commit log )服务。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，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 |

因此，从一个较高的层面上来看，producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费，服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议 来完成。

kafka基本使用

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安装前的环境准备

由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。

yum install java‐1.8.0‐openjdk* ‐y

kafka依赖zookeeper，所以需要先安装zookeeper

#下载
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.8/apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz

# 解压
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz

cd apache-zookeeper-3.5.8-bin

# 复制配置文件
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

# 启动zookeeper
 bin/zkServer.sh start

bin/zkCli.sh

# 查看zk的根目录相关节点
ls / 

如图所示：

第一步：下载kafka安装包

# 2.11是scala的版本，2.4.1是kafka的版本
wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.4.1/kafka_2.11-2.4.1.tgz

然后解压缩

# 解压
tar -xzf kafka_2.11-2.4.1.tgz
cd kafka_2.11-2.4.1/

第二步：修改配置

修改配置文件config/server.properties:

# broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=0

# kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.43.63:9092

# kafka的消息存储文件 可自定义
log.dirs=/tmp/kafka-logs

# kafka连接zookeeper的地址
 zookeeper.connect=192.168.43.63:2181

第三步：启动服务

现在来启动kafka服务：
启动脚本语法： kafkaserverstart.sh daemon server.properties
可以看到， server.properties 的配置路径是一个强制的参数， daemon 表示以后台进程运行，否则ssh客户端退出后， 就会停止服务。 (注意，在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址，所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地 host里，用vim /etc/hosts)。查看启动是否报错的文件日子为 server.log 。

# 启动kafka，运行日志在logs目录的server.log文件里
./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties
或者用
./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties &

# 我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树
./bin/zkCli.sh

ls / #查看zk的根目录kafka相关节点
ls /brokers/ids #查看kafka节点

# 停止kafka
./bin/kafka‐server‐stop.sh

server.properties核心配置详解：

|----------------------------|---------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 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://192.168.43.63:909 2 | server接受客户端连接的端口，ip配置kafka本机ip即可 |
| zookeeper.connec | 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 |

Spring Boot整合Kafka

首先我们需要引入kafka的依赖，如下所示：

        <dependency>
		    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
		    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
		</dependency>

application.yml配置如下：

server:
  port: 8080
spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.190.129:9092,192.168.190.130:9092,192.168.190.131:9092
    producer:
      retries: 3
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      acks: 1
      # 指定消息key和消息体的编解码方式  
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: testGroup
      enable-auto-commit: false
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      ack-mode: manual_immediate
  cloud:
    zookeeper:
      connect-string: 192.168.190.128:2181

发送者代码：

package com.example.testcode.demos.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

/**
 * @description:
 * @author: 黎剑
 * @create: 2024-04-10 22:20
 **/
@RestController
public class KafkaController {

    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @RequestMapping("/test")
    public String send() {
        kafkaTemplate.send(TOPIC_NAME, 0, "key", "this is a msg");
        return "success";
    }
}

消费者代码：

package com.example.testcode.demos.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;

/**
 * @description:
 * @author: 黎剑
 * @create: 2024-04-10 22:22
 **/
@Component
public class MyConsumer {  

   @KafkaListener(topics = "my-replicated-topic", groupId = "testGroup")
    public void listenTestGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
        //手动提交offset
        ack.acknowledge();
    }

    // 配置多个消费组
    @KafkaListener(topics = "my-replicated-topic",groupId = "lijianGroup")
    public void listenLiJianGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
        ack.acknowledge();
    }
}

运行结果如图：

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @description:
 * @author: 黎剑
 * @create: 2024-04-13 02:20
 **/
public class MyMsgProducer {

    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.190.129:9092,192.168.190.130:9092,192.168.190.131:9092");
         /*
         发出消息持久化机制参数
        （1）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。
        （2）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。
        （3）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。
         */
        /*props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
         *//*
        发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在
        接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        *//*
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        *//*
        kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        *//*
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        *//*
        默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        *//*
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);*/
        //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);

        int msgNum = 5;
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
            /*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            /*RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
            System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/

            //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());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });

            //送积分 TODO

        }

        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }

}

public class MsgConsumer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.190.129:9092,192.168.190.130:9092,192.168.190.131:9092");
        // 消费分组名
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        /*
        当消费主题的是一个新的消费组，或者指定offset的消费方式，offset不存在，那么应该如何消费
        latest(默认) ：只消费自己启动之后发送到主题的消息
        earliest：第一次从头开始消费，以后按照消费offset记录继续消费，这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费)
        */
        //props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
      /*
      consumer给broker发送心跳的间隔时间，broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将
      rebalance方案下发给consumer，这个时间可以稍微短一点
      */
        props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
        /*
        服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了，会将其踢出消费组，
        对应的Partition也会被重新分配给其他consumer，默认是10秒
        */
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);
        //一次poll最大拉取消息的条数，如果消费者处理速度很快，可以设置大点，如果处理速度一般，可以设置小点
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);
        /*
        如果两次poll操作间隔超过了这个时间，broker就会认为这个consumer处理能力太弱，
        会将其踢出消费组，将分区分配给别的consumer消费
        */
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));

        // 消费指定分区
//        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);*/

        //从指定时间点开始消费
        /*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 = new HashMap<>();
        for (PartitionInfo par : topicPartitions) {
            map.put(new TopicPartition(topicName, par.partition()), fetchDataTime);
        }
        Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> parMap = consumer.offsetsForTimes(map);
        for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry : parMap.entrySet()) {
            TopicPartition key = entry.getKey();
            OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();
            if (key == null || value == null) continue;
            Long offset = value.offset();
            System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset);
            System.out.println();
            //根据消费里的timestamp确定offset
            if (value != null) {
                consumer.assign(Arrays.asList(key));
                consumer.seek(key, offset);
            }
        }*/

        while (true) {
            /*
             * poll() API 是拉取消息的长轮询
             */
            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());
            }

            /*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());
                        }
                    }
                });

            }*/
        }


    }