2. kafka

阅读原文时间：2023年07月10日阅读：2

一. kafka是什么

https://www.jianshu.com/p/014af2b34159

Kafka是一个分布式消息队列，它将数据分区保存，并将每个分区保存成多份以提高数据可靠性。Kafka是在大数据背景下产生的，用以应对海量数据的处理场景，具有高性能、良好的扩展性、数据持久性等特点。

Kafka架构由生产者、代理和消费者三类组件构成。生产者将数据推送给代理，消费者从代理商拉取数据进行处理，而代理通过ZooKeeper进行协调和管理。生产者和消费者可根据业务需要自定义开发，多个代理构成一个可靠的分布式消息存储系统，避免数据丢失。代理中的消息被划分成若干个主题，同属于一个主题的的所有数据被分成多个分区，以实现负载分摊和数据并行处理。Kafka基本架构如下：

https://segmentfault.com/a/1190000013834998?utm_source=tag-newest

Kafka是运行在一个集群上，所以它可以拥有一个或多个服务节点；
Kafka集群将消息存储在特定的文件中，对外表现为Topics；
每条消息记录都包含一个key,消息内容以及时间戳；

Kafka为了拥有更强大的功能，提供了四大核心接口：

* Producer API允许了应用可以向Kafka中的topics发布消息；
- Consumer API允许了应用可以订阅Kafka中的topics,并消费消息；
- Streams API允许应用可以作为消息流的处理者，比如可以从topicA中消费消息，处理的结果发布到topicB中；
- Connector API提供Kafka与现有的应用或系统适配功能，比如与数据库连接器可以捕获表结构的变化；

它们与Kafka集群的关系可以用下图表示：

二. Kafka的使用场景：

- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
- 流式处理：比如spark streaming和storm
- 事件源

三.相关术语

https://www.jianshu.com/p/1d496ebd0edf

https://www.jianshu.com/p/446e012a2d3b

Message(消息)：Kafka中的一条记录或数据单位。每条消息都有一个键和对应的一个值，有时还会有可选的消息头。在发送消息时，我们可以省略掉key部分，而直接使用value部分。key的主要作用则是根据一定的策略，将此消息发送到指定的分区中，这样就可以确保包含同一key值的消息全部都写入到同一个分区中。
Topic(主题)：topic是那些被发布的数据记录或消息的一种类别。消费者通过订阅topic，来读取写给它们的数据。首先，主题是一个逻辑上的概念，它用于从逻辑上来归类与存储消息本身。多个生产者可以向一个Topic发送消息，同时也可以有多个消费者消费一个Topic中的消息。Topic还有分区和副本的概念，后续介绍。Topic与消息这两个概念之间密切相关，Kafka中的每一条消息都归属于某一个Topic，而一个Topic下面可以有任意数量的消息。正是借助于Topic这个逻辑上的概念，Kafka将各种各样的消息进行了分门别类，使得不同的消息归属于不同的Topic，这样就可以很好地实现不同系统的生产者可以向同一个Broker发送消息，而不同系统的消费者则可以根据Topic的名字从Broker中拉取消息。Topic是一个字符串。通过Topic这样一个逻辑上的概念，我们就很好地实现了生产者与消费者之间有针对性的发送与拉取。一个topic是对一组消息的归纳。对每个topic，Kafka 对它的日志进行了分区，如下图所示：****

Topic partition(主题分区)：不同的topic被分为不同的分区，而每一条消息都会被分配一个offset，通常每个分区都会被复制至少一到两次。➢ 每一条消息发送到 broker 时，会根据 partition 的规则选择存储到哪一个 partition。如果 partition 规则设置合理，那么所有的消息会均匀的分布在不同的 partition 中，这样就有点类似数据库的分库分表的概念，把数据做了分片处理。

Offset(偏移量)：单个分区中的每一条消息都被分配一个offset，它是一个单调递增的整型数，可用来作为分区中消息的唯一标识符。kafka 通过 offset 保证消息在分区内的顺序，offset 的顺序不跨分区，即 kafka 只保证在同一个分区内的消息有序。
Producer(生产者)：producer将消息发布到Kafka的topics上。producer决定向topic分区的发布方式，如：轮询的随机方法、或基于消息键(key)的分区算法。
Broker(代理)：Kafka以分布式系统或集群的方式运行。那么群集中的每个节点称为一个broker。在消息队列领域中，它指的其实就是消息队列产品本身，比如说在Kafka这个领域下，Broker其实指的就是一台Kafka Server。换句话说，我们可以将部署的一个Kafka Server看作是一个Broker，就是这样简单。那么从流程上来说，生产者会将消息发送给Broker，然后消费者再从Broker中拉取消息。
Consumer(消费者)：consumer通过订阅topic partition，来读取Kafka的各种topic消息。然后，消费类应用处理会收到消息，以完成指定的工作。
Consumer group(消费组)：在Kafka中，多个消费者可以共同构成一个消费者组，而一个消费者只能从属于一个消费者组。消费者组最为重要的一个功能是实现广播与单播的功能。consumer可以按照consumer group进行逻辑划分。topic partition被均衡地分配给组中的所有consumers。因此，在同一个consumer group中，所有的consumer都以负载均衡的方式运作。换言之，同一组中的每一个consumer都能看到每一条消息。如果某个consumer处于“离线”状态的话，那么该分区将会被分配给同组中的另一个consumer。这就是所谓的“再均衡(rebalance)”。当然，如果组中的consumer多于分区数，则某些consumer将会处于闲置的状态。相反，如果组中的consumer少于分区数，则某些consumer会获得来自一个以上分区的消息。

由两个机器组成的集群拥有4个分区 (P0-P3) 2个consumer组. A组有两个consumer, B组有4个. 相比传统的消息系统，Kafka可以很好的保证有序性。

Lag(延迟)：当consumer的速度跟不上消息的产生速度时，consumer就会因为无法从分区中读取消息，而产生延迟。延迟表示为分区头后面的offset数量。从延迟状态(到“追赶上来”)恢复正常所需要的时间，取决于consumer每秒能够应对的消息速度。其公式如下：

time = messages / (consume rate per second - produce rate per second)

四.原理解析

https://www.jianshu.com/p/26d4bf0ccb1d

2.1 kafka 消息分发策略

消息是 kafka 中最基本的数据单元.
在 kafka 中，一条消息由 key、value 两部分构成，在发送一条消息时，我们可以指定这个 key，那么 producer 会根据 key 和 partition 机制来判断当前这条消息应该发送并存储到哪个 partition 中.
我们可以根据需要进行扩展 producer 的 partition 机制。

2.2 消息默认的分发机制

默认情况下，kafka 采用的是 hash 取模的分区算法。
如果 Key 为 null，则会随机分配一个分区。这个随机是在这个参数metadata.max.age.ms的时间范围内随机选择一个。
对于这个时间段内，如果 key 为 null，则只会发送到唯一的分区。该值默认情况下10 分钟更新一次。
关于 Metadata，简单理解就是 Topic/Partition 和 broker 的映射关系，每一个 topic 的每一个
partition，需要知道对应的 broker 列表是什么，leader 是谁、follower 是谁。这些信息都是存储在 Metadata
这个类里面。

2.3 消费端如何消费指定的分区

通过下面的代码，就可以消费指定该 topic 下的 0 号分区。其他分区的数据就无法接收

//消费指定分区的时候，不需要再订阅
//kafkaConsumer.subscribe(Collections.singleto nList(topic));

//消费指定的分区
TopicPartition topicPartition=new TopicPartition(topic,0);
kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(topicPartit ion));

3.1 kafka 消息消费原理演示

在实际生产过程中，每个 topic 都会有多个 partitions，多 partitions 的好处在于

* 一方面能够对 broker 上的数据进行分片,有效减少了消息的容量从而提升 I/O 性能
- 另外，为了提高消费端的消费能力，一般会通过多个 consumer 去消费同一个 topic ，也就是消费端的负载均衡机制,也就是我们接下来要了解的，在多个 partition 以及多个 consumer 的情况下，消费者是如何消费消息的

在上文，我们讲了，kafka 存在 consumer group的概念，也就是group.id 一样的 consumer，这些 consumer 属于一个 consumer group.
组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题的所有分区。当然每一个分区只能由同一个消费组内的 consumer 来消费，那么同一个 consumer group 里面的 consumer 是如何分配该消费哪个分区里的数据的呢?

如下图所示，3 个分区，3 个消费者，那么哪个消费者该消费哪个分区呢?

对于上面这个图来说，这 3 个消费者会分别消费 test 这个 topic 的 3 个分区，也就是每个 consumer 消费一个 partition。

五. 项目实战

https://blog.csdn.net/u010343544/article/details/78427345

https://www.jianshu.com/p/a5ef72c91449

https://www.cnblogs.com/biehongli/p/8335538.html

Apache kafka实战.pdf

org.apache.kafka kafka-clients 0.11.0.0

注意我这里已经创建了一个叫 test-topic 的主题如果你们没创建先创建后再执行代码

首要功能 : 向某个topic的某个分区发送一条消息,所以它首先需要确认到底要向topic的哪个分区写入消息---这就是分区器(partitooner)要做的.

kafka producer提供了一个默认的分区器. 对于每条待发送的消息, 如果该消息指定了key,那么该partitioner会根据key的哈希值来选择目标分区,若这条消息没有指定key,则partitioner使用轮询的方式确认目标分区-----这样可以最大限度地确保消息在所有分区上的均匀性.

第二件事: 寻找这个分区对应的leader, 也就是该分区leader副本所在的kafka broker.

例子1: 实现了构造一条消息,然后发送给kafka.在运行这个producer程序之前,要保证启动一个最小规模的kafka单机或者集群环境.

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class ProducerTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers" , "localhost:9092"); //必须指定
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); //必须指定
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); // 必须指定
props.put("acks","-1");
props.put("retries",3);
props.put("batch.size",323840);
props.put("linger.ms",10);
props.put("buffer.memory",33554432);
props.put("max.block.ms",3000);

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);  
for(int i = 0; i < 100; i++)  
  producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic"),Integer.toString(i),Integer.toString(i));

producer.close();

}

例子2:

public class TestProducter {

 public static void main(String\[\] args) throws  Exception{  
     Properties properties = new Properties();  
     //指定kafka服务器地址 如果是集群可以指定多个  但是就算只指定一个他也会去集群环境下寻找其他的节点地址  
     properties.setProperty("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");  
     //key序列化器  
     properties.setProperty("key.serializer", StringSerializer.class.getName());  
     //value序列化器  
     properties.setProperty("value.serializer",StringSerializer.class.getName());  
     KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);  
     ProducerRecord<String, String> stringStringProducerRecord = new ProducerRecord<String, String>("test-topic",1,"testKey","hello");  
     Future<RecordMetadata> send = kafkaProducer.send(stringStringProducerRecord);  
     RecordMetadata recordMetadata = send.get();  
     System.out.println(recordMetadata);  
 }

}

例子1:

import com.mediav.data.log.unitedlog.UnitedEvent;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.thrift.TDeserializer;
import org.apache.thrift.TException;
import org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol;

import java.nio.charset.Charset;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;

public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws TException, ParseException {
// 构造一个java.util.Properties对象,
// 至少指定bootstrap.servers,key.deserializer,value.deserializer,group.id的值

String topicName = "test-topic";  
Properties props = new Properties();  
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");  
props.put("group.id", "test4");  
props.put("auto.offset.reset", "latest");  
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");  
//使用上一步创建的Properties实例构造KafkaConsumer对象  
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);  
//调用KafkaConsumer.subscribe方法订阅consumer group感兴趣的topic列表  
consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName));  
//循环调用kafkaConsumer.poll方法获取封装在ConsumerRecord的topic消息  
while (true) {  
  ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(10000);  
  // 处理获取到的ConsumerRecord对象  
  for (ConsumerRecord<String, String> record:  
      records) {  
    System.out.println(record.value());  
  }  
}

}
}

构造Properties对象

构建consumer的第一步.在创建的Properties对象中,必须指定的参数有4个.

构造KafkaConsumer对象

KafkaConsumer是consumer的主入口,所有的功能基本上都是由KafakaConsumer类提供的.只需一句代码即可创建:

KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

创建KafkaConsumer也可同时指定Key和value的deserializer:

KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props , new StringDeserializer(), value.deserializer);

订阅topic列表

这一步使用KafkaConsumer.subscribe方法订阅consumer group要消费的topic列表.上面代码中只订阅了一个topic---test-topic.如果要订阅多个topic,可采用:

consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1","topic2","topic3"));

该方法还支持正则表达式.假设consumer group要消费所有以kafka开头的topic,则可以如此订阅:

consumer.subscribe(Pattern.compile("kafka.*"),new NoOpConsumerRebalanceListener());

注意: subscribe非增量式,后面调用会完全覆盖之前的订阅语句.

consumer.subscribe(Arrays.asList("topic1","topic2","topic3"));

consumer.subscribe(Arrays.asList("topic4","topic5","topic6"));

获取消息

处理ConsumerRecord对象

关闭consumer

例子2:

public class TestCousmer {

public static void main(String\[\] args) {  
    Properties properties = new Properties();  
    properties.setProperty("bootstrap.servers","127.0.0.1:9092");  
    properties.setProperty("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());  
    properties.setProperty("value.deserializer",StringDeserializer.class.getName());  
    properties.setProperty("group.id","1111");  
    KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);  
    consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));

    while (true){  
        ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(500);  
        for (ConsumerRecord<String, String> stringStringConsumerRecord : poll) {  
            System.out.println(stringStringConsumerRecord);  
        }  
    }  
}

}

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