Kafka基础知识

爱编程的王小美2025-04-12 8:52

Kafka基础知识

一、Kafka简介

1.1 什么是Kafka？

Kafka是一个分布式的流处理平台，具有以下特点：

  • 高吞吐量
  • 可持久化
  • 分布式
  • 可扩展
  • 高可靠性

1.2 基本概念

  • Topic：消息主题，消息以主题为单位进行归类
  • Partition：分区，一个主题可以有多个分区
  • Broker：消息中间件服务器
  • Producer：消息生产者
  • Consumer：消息消费者
  • Consumer Group：消费者组
  • Zookeeper：用于管理和协调Kafka代理

二、安装与配置

2.1 安装Kafka

bash 复制代码 
# 下载Kafka
wget https://downloads.apache.org/kafka/3.5.1/kafka_2.13-3.5.1.tgz

# 解压
tar -xzf kafka_2.13-3.5.1.tgz

# 启动Zookeeper
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

# 启动Kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2.2 基础配置

properties 复制代码 
# server.properties
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://:9092
log.dirs=/tmp/kafka-logs
zookeeper.connect=localhost:2181

三、Topic管理

3.1 Topic操作

bash 复制代码 
# 创建Topic
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 \
    --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test-topic

# 查看Topic列表
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

# 查看Topic详情
bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic test-topic

# 删除Topic
bin/kafka-topics.sh --delete --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic test-topic

四、Java API使用

4.1 添加依赖

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>3.5.1</version>
</dependency>

4.2 生产者示例

java 复制代码 
public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        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);
        
        // 发送消息
        ProducerRecord<String, String> record = 
            new ProducerRecord<>("test-topic", "key", "value");
        
        producer.send(record, (metadata, exception) -> {
            if (exception == null) {
                System.out.println("Message sent successfully");
            } else {
                exception.printStackTrace();
            }
        });
        
        producer.close();
    }
}

4.3 消费者示例

java 复制代码 
public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test-group");
        props.put("key.deserializer", 
            "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", 
            "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic"));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", 
                    record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

五、Spring Boot集成

5.1 添加依赖

xml 复制代码 
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

5.2 配置文件

yaml 复制代码 
spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: test-group
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

5.3 生产者示例

java 复制代码 
@Service
public class KafkaProducerService {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage(String topic, String message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message)
            .addCallback(
                result -> System.out.println("消息发送成功"),
                ex -> System.out.println("消息发送失败： " + ex.getMessage())
            );
    }
}

5.4 消费者示例

java 复制代码 
@Service
public class KafkaConsumerService {
    @KafkaListener(topics = "test-topic", groupId = "test-group")
    public void listen(String message) {
        System.out.println("接收到消息: " + message);
    }
}

六、高级特性

6.1 分区策略

java 复制代码 
// 自定义分区器
public class CustomPartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,
                        Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
        int numPartitions = partitions.size();
        // 自定义分区逻辑
        return Math.abs(key.hashCode() % numPartitions);
    }
}

// 配置分区器
props.put("partitioner.class", "com.example.CustomPartitioner");

6.2 消费者组管理

java 复制代码 
// 手动提交偏移量
props.put("enable.auto.commit", "false");
consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
consumer.commitSync();

// 异步提交
consumer.commitAsync((offsets, exception) -> {
    if (exception != null) {
        System.out.println("Commit failed for offsets: " + offsets);
    }
});

6.3 消息压缩

java 复制代码 
// 生产者配置压缩
props.put("compression.type", "gzip");  // 支持gzip, snappy, lz4, zstd

七、监控与运维

7.1 监控指标

  • 生产者指标

    • 消息发送速率
    • 消息大小
    • 请求延迟

  • 消费者指标

    • 消息消费速率
    • 消费延迟
    • 消费者组状态

7.2 常用命令

bash 复制代码 
# 查看消费者组
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list

# 查看消费者组详情
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --describe --group test-group

# 查看Topic消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic test-topic --from-beginning

八、最佳实践

8.1 生产者最佳实践

  1. 可靠性配置

    java 复制代码 
    // 确保消息可靠发送
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 3);
props.put("max.in.flight.requests.per.connection", 1);

  2. 性能优化

    java 复制代码 
    // 批量发送
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);

8.2 消费者最佳实践

  1. 消费者配置

    java 复制代码 
    // 设置合适的拉取大小
props.put("max.poll.records", 500);

// 设置合理的心跳时间
props.put("heartbeat.interval.ms", 3000);

  2. 异常处理

    java 复制代码 
    try {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    processRecords(records);
    consumer.commitSync();
} catch (Exception e) {
    // 处理异常
    handleException(e);
}

8.3 运维建议

  1. 监控告警

    • 监控消费延迟
    • 监控集群状态
    • 设置关键指标告警

  2. 容量规划

    • 评估消息量
    • 规划分区数量
    • 合理设置副本数

  3. 安全管理

    • 启用认证
    • 配置ACL权限
    • 加密传输

九、Kafka与Spring Cloud集成

9.1 Spring Cloud Stream

xml 复制代码 
<!-- 添加Spring Cloud Stream依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactId>
</dependency>

9.2 配置Spring Cloud Stream

yaml 复制代码 
# application.yml
spring:
  cloud:
    stream:
      kafka:
        binder:
          brokers: localhost:9092
          autoCreateTopics: true
      bindings:
        input:
          destination: input-topic
          contentType: application/json
        output:
          destination: output-topic
          contentType: application/json

9.3 消息生产者

java 复制代码 
@Service
public class MessageService {
    @Autowired
    private MessageChannel output;
    
    public void sendMessage(Message<?> message) {
        output.send(message);
    }
}

9.4 消息消费者

java 复制代码 
@Service
public class MessageListener {
    @StreamListener("input")
    public void handleMessage(Message<?> message) {
        System.out.println("Received message: " + message.getPayload());
    }
}

十、Kafka与Docker部署

10.1 使用Docker运行Kafka

bash 复制代码 
# 拉取Zookeeper镜像
docker pull wurstmeister/zookeeper

# 拉取Kafka镜像
docker pull wurstmeister/kafka

# 运行Zookeeper容器
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper

# 运行Kafka容器
docker run -d --name kafka \
    -p 9092:9092 \
    -e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=localhost \
    -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 \
    --link zookeeper:zookeeper \
    wurstmeister/kafka

10.2 使用Docker Compose部署Kafka集群

yaml 复制代码 
# docker-compose.yml
version: '3'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
    networks:
      - kafka-network

  kafka1:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka1
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka1:9092
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 3
    depends_on:
      - zookeeper
    networks:
      - kafka-network

  kafka2:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka2
    ports:
      - "9093:9092"
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 2
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka2:9092
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 3
    depends_on:
      - zookeeper
    networks:
      - kafka-network

  kafka3:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka3
    ports:
      - "9094:9092"
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 3
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka3:9092
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 3
    depends_on:
      - zookeeper
    networks:
      - kafka-network

  kafka-ui:
    image: provectuslabs/kafka-ui:latest
    container_name: kafka-ui
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      KAFKA_CLUSTERS_0_NAME: local
      KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS: kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092
      KAFKA_CLUSTERS_0_ZOOKEEPER: zookeeper:2181
    depends_on:
      - kafka1
      - kafka2
      - kafka3
    networks:
      - kafka-network

networks:
  kafka-network:
    driver: bridge

十一、Kafka常见问题解答

11.1 消息丢失问题

问题 : 如何确保消息不丢失？
解决方案:

  1. 生产者端:

    java 复制代码 
    // 设置acks为all，确保所有副本都收到消息
props.put("acks", "all");

// 设置重试次数
props.put("retries", 3);

// 使用同步发送或带回调的异步发送
producer.send(record, (metadata, exception) -> {
    if (exception != null) {
        // 处理发送失败的情况
    }
});

  2. Broker端:

    properties 复制代码 
    # 设置副本因子
replication.factor=3

# 设置最小同步副本数
min.insync.replicas=2

# 启用幂等性
enable.idempotence=true

  3. 消费者端:

    java 复制代码 
    // 禁用自动提交
props.put("enable.auto.commit", "false");

// 手动提交偏移量
try {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    processRecords(records);
    consumer.commitSync();
} catch (Exception e) {
    // 处理异常
}

11.2 消息重复消费问题

问题 : 如何避免消息重复消费？
解决方案:

  1. 启用幂等性:

    java 复制代码 
    // 生产者端启用幂等性
props.put("enable.idempotence", "true");

  2. 消费者端实现幂等性:

    java 复制代码 
    // 使用数据库唯一约束或分布式锁
public void processMessage(ConsumerRecord<String, String> record) {
    String messageId = record.key();
    if (isMessageProcessed(messageId)) {
        return; // 消息已处理，跳过
    }
    
    // 处理消息
    processBusinessLogic(record.value());
    
    // 标记消息已处理
    markMessageAsProcessed(messageId);
}

11.3 性能问题

问题 : Kafka性能优化有哪些方法？
解决方案:

  1. 生产者优化:

    java 复制代码 
    // 批量发送
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);

// 压缩消息
props.put("compression.type", "gzip");

// 使用异步发送
producer.send(record, callback);

  2. 消费者优化:

    java 复制代码 
    // 增加单次拉取的消息数量
props.put("max.poll.records", 500);

// 增加消费者线程数
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    executor.submit(() -> {
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            processRecords(records);
        }
    });
}

  3. Broker优化:

    properties 复制代码 
    # 增加分区数
num.partitions=8

# 优化日志段大小
log.segment.bytes=1073741824

# 优化刷盘策略
log.flush.interval.messages=10000
log.flush.interval.ms=1000

11.4 连接问题

问题 : 客户端连接Kafka失败怎么办？
解决方案:

  1. 检查Kafka服务是否正在运行
  2. 检查防火墙设置，确保端口9092开放
  3. 检查Kafka配置文件中的listeners和advertised.listeners设置
  4. 检查网络连接和DNS解析
  5. 检查客户端配置的bootstrap.servers是否正确

11.5 分区不平衡问题

问题 : 如何解决分区不平衡问题？
解决方案:

  1. 手动重新分配分区:

    bash 复制代码 
    # 创建重新分配计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topics-to-move-json-file reassign.json \
    --broker-list "0,1,2" --generate

# 执行重新分配
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
    --reassignment-json-file reassign.json --execute

  2. 自动平衡:

    properties 复制代码 
    # 启用自动平衡
auto.leader.rebalance.enable=true

十二、Kafka高级应用场景

12.1 消息追踪

java 复制代码 
// 使用消息头传递追踪ID
public class MessageTracer {
    private static final String TRACE_ID = "trace_id";
    
    public static void addTraceId(ProducerRecord<String, String> record) {
        String traceId = UUID.randomUUID().toString();
        record.headers().add(TRACE_ID, traceId.getBytes());
    }
    
    public static String getTraceId(ConsumerRecord<String, String> record) {
        Header header = record.headers().lastHeader(TRACE_ID);
        return header != null ? new String(header.value()) : null;
    }
}

// 生产者使用
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic", "key", "value");
MessageTracer.addTraceId(record);
producer.send(record, callback);

// 消费者使用
String traceId = MessageTracer.getTraceId(record);
log.info("Processing message with trace ID: {}", traceId);

12.2 消息过滤

java 复制代码 
// 使用消费者拦截器过滤消息
public class MessageFilterInterceptor implements ConsumerInterceptor<String, String> {
    @Override
    public ConsumerRecords<String, String> onConsume(ConsumerRecords<String, String> records) {
        List<ConsumerRecord<String, String>> filteredRecords = new ArrayList<>();
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            if (shouldProcess(record)) {
                filteredRecords.add(record);
            }
        }
        return new ConsumerRecords<>(filteredRecords);
    }
    
    private boolean shouldProcess(ConsumerRecord<String, String> record) {
        // 实现过滤逻辑
        return true;
    }
    
    @Override
    public void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {
        // 提交偏移量时的处理
    }
    
    @Override
    public void close() {
        // 关闭资源
    }
    
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        // 配置拦截器
    }
}

// 配置拦截器
props.put("interceptor.classes", "com.example.MessageFilterInterceptor");

12.3 消息转换

java 复制代码 
// 使用消费者拦截器转换消息
public class MessageTransformInterceptor implements ConsumerInterceptor<String, String> {
    @Override
    public ConsumerRecords<String, String> onConsume(ConsumerRecords<String, String> records) {
        List<ConsumerRecord<String, String>> transformedRecords = new ArrayList<>();
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            String transformedValue = transform(record.value());
            transformedRecords.add(new ConsumerRecord<>(
                record.topic(), record.partition(), record.offset(),
                record.key(), transformedValue, record.headers(), record.timestamp()));
        }
        return new ConsumerRecords<>(transformedRecords);
    }
    
    private String transform(String value) {
        // 实现转换逻辑
        return value.toUpperCase();
    }
    
    // 其他方法实现...
}

12.4 消息路由

java 复制代码 
// 根据消息内容路由到不同主题
public class MessageRouter {
    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    
    public MessageRouter(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }
    
    public void routeMessage(String message) {
        String topic = determineTopic(message);
        kafkaTemplate.send(topic, message);
    }
    
    private String determineTopic(message) {
        // 根据消息内容决定目标主题
        if (message.contains("error")) {
            return "error-topic";
        } else if (message.contains("warning")) {
            return "warning-topic";
        } else {
            return "info-topic";
        }
    }
}

12.5 消息聚合

java 复制代码 
// 使用Kafka Streams进行消息聚合
public class MessageAggregator {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "message-aggregator");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        
        // 从输入主题读取消息
        KStream<String, String> input = builder.stream("input-topic");
        
        // 按key分组并计数
        KTable<String, Long> counts = input
            .groupByKey()
            .count();
        
        // 将结果写入输出主题
        counts.toStream().to("output-topic");
        
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();
        
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

十三、Kafka最佳实践总结

13.1 主题设计最佳实践

  1. 命名规范

    • 使用小写字母
    • 使用连字符或下划线分隔单词
    • 包含业务领域信息
    • 包含数据类型信息

  2. 分区数量

    • 考虑吞吐量需求
    • 考虑消费者并行度
    • 考虑未来扩展性
    • 一般建议：分区数 = 目标吞吐量 / 单个分区吞吐量

  3. 副本因子

    • 生产环境至少为3
    • 考虑可用性需求
    • 考虑存储成本

13.2 消息设计最佳实践

  1. 消息格式

    • 使用JSON或Avro等标准格式
    • 包含必要的元数据
    • 版本控制
    • 向后兼容

  2. 消息大小

    • 控制消息大小，避免过大
    • 考虑压缩
    • 大消息考虑分片或外部存储

  3. 消息键设计

    • 使用有意义的键
    • 确保键的均匀分布
    • 考虑分区策略

13.3 生产者最佳实践

  1. 可靠性配置

    java 复制代码 
    // 确保消息可靠发送
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 3);
props.put("max.in.flight.requests.per.connection", 1);

  2. 性能优化

    java 复制代码 
    // 批量发送
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);

// 压缩
props.put("compression.type", "gzip");

  3. 异常处理

    java 复制代码 
    producer.send(record, (metadata, exception) -> {
    if (exception != null) {
        // 记录错误
        log.error("Failed to send message", exception);
        // 重试或告警
    }
});

13.4 消费者最佳实践

  1. 消费者配置

    java 复制代码 
    // 设置合适的拉取大小
props.put("max.poll.records", 500);

// 设置合理的心跳时间
props.put("heartbeat.interval.ms", 3000);

// 设置合理的会话超时时间
props.put("session.timeout.ms", 30000);

  2. 消费者组管理

    • 合理设置消费者组ID
    • 监控消费者组状态
    • 处理消费者组再平衡

  3. 偏移量管理

    java 复制代码 
    // 手动提交偏移量
try {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    processRecords(records);
    consumer.commitSync();
} catch (Exception e) {
    // 处理异常
}

13.5 运维最佳实践

  1. 监控告警

    • 监控Broker状态
    • 监控消费者延迟
    • 监控分区数量
    • 监控消息积压

  2. 容量规划

    • 评估消息量
    • 规划分区数量
    • 规划存储空间
    • 规划网络带宽

  3. 安全管理

    • 启用认证
    • 配置ACL权限
    • 加密传输
    • 定期审计

  4. 备份恢复

    • 定期备份配置
    • 测试恢复流程
    • 制定灾难恢复计划
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