Kafka

你这个代码我看不懂2024-08-06 21:08

在Apache Kafka中，单播 和多播的概念与传统网络通信中的定义有所不同。Kafka是一种分布式流处理平台，主要用于构建实时数据管道和流应用。它的核心概念包括主题（Topic）、分区（Partition）、生产者（Producer）和消费者（Consumer）。

Kafka中的单播

在Kafka中，单播通常指的是数据从生产者发送到一个特定的分区，然后由一个特定的消费者组中的一个消费者进行消费。这种模式下，每个消息只会被一个消费者处理。

  • 特点 ：
    • 点对点：消息从生产者发送到一个特定的分区，然后由一个消费者处理。
    • 负载均衡：消费者组中的多个消费者可以分担处理不同分区的数据，从而实现负载均衡。
    • 应用场景：适用于需要确保每个消息只被处理一次的场景，如订单处理系统。

Kafka中的多播

在Kafka中，多播指的是数据从生产者发送到一个主题，然后由多个消费者组进行消费。每个消费者组中的消费者都可以独立地消费同一个主题中的消息。

  • 特点 ：
    • 点对多点：消息从生产者发送到一个主题，然后由多个消费者组独立消费。
    • 独立消费：每个消费者组可以独立地消费同一个主题中的消息，不会相互影响。
    • 应用场景：适用于需要将同一数据流发送给多个不同应用的场景，如日志收集系统、实时监控系统等。

对比

  • 单播：消息从生产者发送到一个特定的分区，由一个消费者组中的一个消费者处理，适用于需要确保每个消息只被处理一次的场景。
  • 多播：消息从生产者发送到一个主题，由多个消费者组独立消费，适用于需要将同一数据流发送给多个不同应用的场景。

示例

假设有一个主题 orders，生产者将订单数据发送到这个主题：

  • 单播 ：消费者组 order-processing 中的消费者会处理这些订单数据，每个订单只会被一个消费者处理。
  • 多播 ：除了 order-processing 组，还有一个 order-analytics 组，这两个组可以独立地消费 orders 主题中的数据，order-processing 组处理订单，而 order-analytics 组进行订单分析。

在Apache Kafka中，不同分区之间的消息传递并不直接涉及多播的概念。为了更好地理解这个问题，我们需要明确Kafka的分区和多播的定义。

分区 (Partition)

Kafka中的主题（Topic）可以分为多个分区（Partition），每个分区是一个有序的、不可变的消息序列。分区的存在使得Kafka能够实现高吞吐量和水平扩展。

多播 (Multicast)

在Kafka的上下文中，多播通常指的是一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费。每个消费者组中的消费者可以独立地读取和处理消息。

不同分区之间的关系

不同分区之间的消息传递并不涉及多播的概念。分区的主要作用是实现数据的并行处理和负载均衡。以下是一些关键点：

  • 独立性：每个分区是独立的，消息在一个分区内是有序的，但不同分区之间没有顺序保证。
  • 负载均衡：生产者可以将消息分配到不同的分区，以实现负载均衡。消费者组中的消费者可以并行地消费不同分区的数据。
  • 并行处理：多个消费者可以并行地处理不同分区的数据，从而提高处理效率。

多播的实现

多播在Kafka中是通过消费者组来实现的。一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费，每个消费者组中的消费者可以独立地读取和处理消息。

示例

假设有一个主题 orders，它有3个分区：

  • 生产者 ：生产者将订单数据发送到 orders 主题，数据会被分配到不同的分区。
  • 消费者组A ：消费者组A中的消费者会并行地消费 orders 主题的不同分区的数据。
  • 消费者组B ：消费者组B中的消费者也会并行地消费 orders 主题的不同分区的数据。

在这个例子中，orders 主题中的消息被多个消费者组（A和B）独立消费，这就是Kafka中的多播概念。

总结

  • 不同分区之间：不同分区之间的消息传递不涉及多播，它们是独立的，用于实现并行处理和负载均衡。
  • 多播：多播是通过消费者组来实现的，一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费。

在Apache Kafka中，不同分区之间的消息传递并不直接涉及多播的概念。为了更好地理解这个问题，我们需要明确Kafka的分区和多播的定义。

分区 (Partition)

Kafka中的主题（Topic）可以分为多个分区（Partition），每个分区是一个有序的、不可变的消息序列。分区的存在使得Kafka能够实现高吞吐量和水平扩展。

多播 (Multicast)

在Kafka的上下文中，多播通常指的是一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费。每个消费者组中的消费者可以独立地读取和处理消息。

不同分区之间的关系

不同分区之间的消息传递并不涉及多播的概念。分区的主要作用是实现数据的并行处理和负载均衡。以下是一些关键点：

  • 独立性：每个分区是独立的，消息在一个分区内是有序的，但不同分区之间没有顺序保证。
  • 负载均衡：生产者可以将消息分配到不同的分区，以实现负载均衡。消费者组中的消费者可以并行地消费不同分区的数据。
  • 并行处理：多个消费者可以并行地处理不同分区的数据，从而提高处理效率。

多播的实现

多播在Kafka中是通过消费者组来实现的。一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费，每个消费者组中的消费者可以独立地读取和处理消息。

示例

假设有一个主题 orders，它有3个分区：

  • 生产者 ：生产者将订单数据发送到 orders 主题，数据会被分配到不同的分区。
  • 消费者组A ：消费者组A中的消费者会并行地消费 orders 主题的不同分区的数据。
  • 消费者组B ：消费者组B中的消费者也会并行地消费 orders 主题的不同分区的数据。

在这个例子中，orders 主题中的消息被多个消费者组（A和B）独立消费，这就是Kafka中的多播概念。

总结

  • 不同分区之间：不同分区之间的消息传递不涉及多播，它们是独立的，用于实现并行处理和负载均衡。
  • 多播：多播是通过消费者组来实现的，一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费。

在Apache Kafka中，消费者组（Consumer Group）是一个非常重要的概念，它允许多个消费者实例共同消费一个或多个主题中的消息，并且每条消息只会被一个消费者实例处理。要指定消费者组，你需要在消费者配置中设置group.id属性。

配置消费者组

以下是一个完整的示例，展示如何在Spring Kafka中配置消费者组并使用@KafkaListener注解来接收消息。

1. 配置消费者属性和消费者工厂

首先，你需要配置消费者属性，并在其中指定消费者组ID。

java 复制代码 
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@EnableKafka
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {

    @Bean
    public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "benefit-test-group"); // 指定消费者组ID
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
    }

    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        return factory;
    }
}
2. 创建消费者监听器

接下来，你需要创建一个消费者监听器来处理接收到的消息。使用@KafkaListener注解并指定主题和消费者组ID。

java 复制代码 
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaConsumerService {

    @KafkaListener(topics = "benefit-test", groupId = "benefit-test-group")
    public void listen(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

运行应用

当你运行应用时，KafkaConsumerService中的listen方法会自动订阅benefit-test主题，并作为benefit-test-group消费者组的一部分来接收和处理消息。

关键点总结

  • 消费者组ID ：在消费者配置中通过ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG属性指定消费者组ID。
  • @KafkaListener注解 ：在监听方法上使用@KafkaListener注解，并通过groupId属性指定消费者组ID。

示例代码

以下是完整的示例代码：

KafkaConsumerConfig.java
java 复制代码 
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@EnableKafka
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {

    @Bean
    public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "benefit-test-group"); // 指定消费者组ID
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
    }

    @Bean
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        return factory;
    }
}
KafkaConsumerService.java
java 复制代码 
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaConsumerService {

    @KafkaListener(topics = "benefit-test", groupId = "benefit-test-group")
    public void listen(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

在Apache Kafka中，发送消息通常是通过生产者（Producer）来完成的。在Spring Kafka中，你可以使用KafkaTemplate来发送消息。以下是一个完整的示例，展示如何配置生产者并使用KafkaTemplate发送消息。

配置生产者

首先，你需要配置生产者属性和生产者工厂。

1. 配置生产者属性和生产者工厂

创建一个配置类来配置生产者属性和生产者工厂。

java 复制代码 
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class KafkaProducerConfig {

    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
        configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }
}
2. 使用KafkaTemplate发送消息

创建一个服务类，使用KafkaTemplate发送消息。

java 复制代码 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaProducerService {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage(String topic, String message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message);
    }
}

示例代码

以下是完整的示例代码，包括生产者配置和发送消息的服务类。

KafkaProducerConfig.java
java 复制代码 
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class KafkaProducerConfig {

    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
        configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }
}
KafkaProducerService.java
java 复制代码 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaProducerService {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage(String topic, String message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message);
    }
}

发送消息

你可以在你的应用程序中调用KafkaProducerService的sendMessage方法来发送消息。例如：

java 复制代码 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class KafkaMessageSender implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private KafkaProducerService kafkaProducerService;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        kafkaProducerService.sendMessage("benefit-test", "this is a text");
    }
}

总结

  • 配置生产者 ：通过ProducerFactory和KafkaTemplate配置生产者。
  • 发送消息 ：使用KafkaTemplate的send方法发送消息。

在Apache Kafka中，每个分区只能被一个消费者组中的一个消费者实例消费。这是Kafka实现高吞吐量和负载均衡的关键机制之一。以下是详细解释：

消费者组和分区的关系

  • 消费者组（Consumer Group）：一个消费者组由多个消费者实例组成，这些消费者实例共同消费一个或多个主题中的消息。
  • 分区（Partition）：每个主题可以分为多个分区，每个分区是一个有序的、不可变的消息序列。

消费者组中的消费者和分区的映射

  • 独占消费：在一个消费者组内，每个分区只能被一个消费者实例消费。这意味着同一个消费者组中的多个消费者不会同时消费同一个分区的数据。
  • 负载均衡：Kafka会自动将分区分配给消费者组中的消费者，以实现负载均衡。如果消费者组中的消费者数量多于分区数量，则一些消费者将不会分配到任何分区。

示例

假设有一个主题 my_topic，它有3个分区（Partition 0, Partition 1, Partition 2），并且有一个消费者组 my_group，该组有3个消费者（Consumer A, Consumer B, Consumer C）。

  • 分区分配 ：
    • Partition 0 -> Consumer A
    • Partition 1 -> Consumer B
    • Partition 2 -> Consumer C

如果消费者组 my_group中有4个消费者（Consumer A, Consumer B, Consumer C, Consumer D），则其中一个消费者将不会分配到任何分区。

  • 分区分配 ：
    • Partition 0 -> Consumer A
    • Partition 1 -> Consumer B
    • Partition 2 -> Consumer C
    • Consumer D -> 无分区

多个消费者组

多个消费者组可以独立地消费同一个主题中的消息。每个消费者组中的消费者实例会独立地消费分区中的消息，不会相互影响。

  • 消费者组1（group1）：

    • Partition 0 -> Consumer A1
    • Partition 1 -> Consumer B1
    • Partition 2 -> Consumer C1

  • 消费者组2（group2）：

    • Partition 0 -> Consumer A2
    • Partition 1 -> Consumer B2
    • Partition 2 -> Consumer C2

在这种情况下，group1和group2中的消费者可以独立地消费my_topic中的消息。

总结

  • 一个分区只能被一个消费者组中的一个消费者实例消费：在一个消费者组内，每个分区只能被一个消费者实例消费，以实现负载均衡和高吞吐量。
  • 多个消费者组可以独立消费同一个主题：多个消费者组可以独立地消费同一个主题中的消息，不会相互影响。

通过这种机制，Kafka能够高效地处理大量数据，并确保消息的有序消费。

相关推荐
processflow流程图1 小时前
分布式kettle调度平台v6.4.0新功能介绍
分布式
全栈开发圈1 小时前
干货分享|分布式数据科学工具 Xorbits 的使用
分布式
运维&陈同学3 小时前
【zookeeper01】消息队列与微服务之zookeeper工作原理
运维·分布式·微服务·zookeeper·云原生·架构·消息队列
时差9533 小时前
Flink Standalone集群模式安装部署
大数据·分布式·flink·部署
菠萝咕噜肉i3 小时前
超详细：Redis分布式锁
数据库·redis·分布式·缓存·分布式锁
Mephisto.java3 小时前
【大数据学习 | Spark】Spark的改变分区的算子
大数据·elasticsearch·oracle·spark·kafka·memcache
只因在人海中多看了你一眼7 小时前
分布式缓存 + 数据存储 + 消息队列知识体系
分布式·缓存
zhixingheyi_tian9 小时前
Spark 之 Aggregate
大数据·分布式·spark
KevinAha11 小时前
Kafka 3.5 源码导读
kafka
求积分不加C11 小时前
-bash: ./kafka-topics.sh: No such file or directory--解决方案
分布式·kafka
热门推荐
01(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明02PyTorch机器学习实现液态神经网络03【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总04玄机平台应急响应—webshell查杀05Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）06Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO07【目标跟踪】相机运动补偿08Unity中PICO实现 隔空取物 和 接触抓取物体09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10量化方法怎么选？如何评估量化后的大模型LLM？