消息队列

产生背景

消息队列：指的数据在一个容器中，从容器中一端传递到另一端的过程

消息(message): 指的是数据，只不过这个数据存在一定流动状态
队列(queue): 指的容器，可以存储数据，只不过这个容器具备FIFO(先进先出)特性

公共容器需要具备什么特点?
1- 公共性: 各个程序都可以与之对接
2- FIFO特性: 先进先出
3- 具备高效的并发能力: 能够承载海量数据
4- 具备一定的容错能力: 比如支持重新读取消息方案

消息队列介绍

常见的消息队列产品

MQ：message queue消息队列

activeMQ: 出现时期比较早的一款消息队列的中间件产品，在早期使用人群是非常多，目前整个社区活跃度严重下降，使用人群基本很少
rabbitMQ: 此款是目前使用人群比较多的一款消息队列的中间件的产品，社区活跃度比较高，主要是应用传统业务领域中
rocketMQ: 是阿里推出的一款消息队列的中间件的产品，目前主要是在阿里系环境中使用，目前支持的客户端比较少，主要是Java中应用较多
Kafka: Apache旗下的顶级开源消息，是一款消息队列的中间件产品项目来源于领英，是大数据体系中目前为止最为常用的一款消息队列的产品

应用场景

• 应用解耦合
• 异步处理
• 限流削峰
• 消息驱动系统

消息队列中两种消息模型

在Java中, 为了能够集成消息队列的产品, 专门提供了一个消息队列的协议: JMS(Java Message Server)  java消息服务

消息队列中两个角色: 生产者(producer) 和 消费者(consumer)
生产者: 生产/发送消息到消息队列中
消费者: 从消息队列中获取消息

在JMS规范中, 专门规定了两种消息消费模型: 
1- 点对点消费模型: 指的一条消息最终只能被一个消费者所消费。微信聊天的私聊
2- 发布订阅消费模型: 指的一条消息最终被多个消费者所消费。微信聊天的群聊

Kafka基本介绍

基本介绍

Kafka是一款消息队列的中间件产品, 来源于领英公司, 后期贡献给了Apache, 目前是Aapche旗下的顶级开源项目, 采用语言是Scala
官方地址: http://kafka.apache.org

kafka特点:

- 可靠性：Kafka集群是分布式的，并且有多副本的机制。数据可以自动复制
- 可扩展性：Kafka集群可以灵活的调整，在线扩容
- 耐用性：Kafka数据保存在磁盘上面，数据并且有多副本的机制。数据持久化，而且可以一定程度上防止数据丢失
- 高性能：Kafka可以存储海量的数据，虽然是使用磁盘进行数据存储，但是Kafka有各种优化手段（例如：磁盘的顺序读写、零拷贝等）提高数据的读写速度（吞吐量）

Kafka的架构

1- Kafka中集群节点叫broker，节点和节点之间没有主从之分，地位是完全一样
2- Topic：主题/话题，是业务层面对消息进行分类的。
3- 一个Topic可以设置多个Partition分区。
4- 同一个Partition分区可以设置多个副本，但是副本数不能超过（>）集群broker节点的个数
5- 虽然broker节点间没有主从之分，但是同一个Partition分区的不同副本间有主从之分，分为了Leader主副本和Follower从副本
6- 生产者将数据首先发送给到Leader主副本，接着是Leader主副本主动的往Follower从副本上同步消息
7- Zookeeper用来管理集群，以及管理元数据信息
8- ISR同步列表。该列表中存放的是与Leader主副本消息同步程度最接近的Follower从副本，也就是消息最小的一个列表。
该列表作用，当Leader主副本无法对外提供服务的时候，会从该ISR列表中选择一个Follower从副本变成Leader主副本，对外提供服务


相关名词:
Kafka Cluster: Kafka集群
Topic: 主题/话题
Broker: Kafka中的节点
Producer: 生产者，负责生产/发送消息到Kafka中
Consumer: 消费者，负责从Kafka中获取消息
Partition: 分区。一个Topic可以设置多个分区，没有数量限制

Kafka的相关使用

Kafka的shell命令使用

Kafka本质上就是一个消息队列的中间件的产品，主要负责消息数据的传递。

1- 创建Topic

./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --create --topic test02 --partitions 4 --replication-factor 2  

参数说明:
	--bootstrap-server: Kafka集群中broker连接信息
	--create: 指定操作类型。这里是新建Topic
	--topic: 指定要新建的Topic名称
	--partitions: 设置Topic的分区数
	--replication-factor: 设置Topic分区的副本数

设置副本数超过了集群broker节点个数

./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --create --topic test04 --partitions 4 --replication-factor 4

2- 查看Topic

./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --list

参数说明:
	--bootstrap-server: Kafka集群中broker连接信息
	--list: 指定操作类型。这里是查看Kafka集群上所有可用的Topic列表

3- 查看具体Topic

./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --describe --topic test04
参数说明:
	--bootstrap-server: Kafka集群中broker连接信息
	--describe: 指定操作类型。这里是查看具体Topic信息

4- 模拟生产者Producer

./kafka-console-producer.sh --broker-list node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --topic test04
参数说明:
	--broker-list: Kafka集群中broker连接信息
	--topic: 指定要将消息发送到哪个具体的Topic

5- 模拟消费者Consumer

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --topic test04

参数说明:
	--bootstrap-server: Kafka集群中broker连接信息
	--topic: 指定要从哪个Topic中消费消息
	--from-beginning: 指定该参数以后，会从最旧的地方开始消费
	latest: 消费者（默认）从最新的地方开始消费
	--max-messages: 最多消费的条数。满足条数后，就会自动结束
	--group: 指定消费组名称。一个消费者只能属于一个消费组；一个消费组里面可以有多个消费者。同一个Topic中的同一条数据，只能被同一个消费组中的一个消费者所消费
	
参数一般如何使用？
答: 推荐latest、--max-messages、--group一同使用。因为实际中Topic的数据量是特别大的，消费、打印都需要消耗服务器的资源，如果不限定消费的最大条数，可能造成服务器宕机。

6- 修改Topic

./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --alter --topic test01 --partitions 10

分区: 只能增大，不能减小。而且没有数量限制
副本: 既不能增大，也不能减小

减小分区：
./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --alter --topic test01 --partitions 1

修改副本数：
./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --alter --topic test01 --replication-factor 2 --partitions 11

7- 删除Topic

./kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --delete --topic test01

参数说明:
	--bootstrap-server: Kafka集群中broker连接信息
	--delete: 指定操作类型。这里是删除Topic
	--topic: 指定要删除哪个Topic

8- 查看消费组中有多少个消费者

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --group g_01 --members --describe

Kafka基准测试

Kafka的基准测试, 主要是用于测试Kafka集群的吞吐量, 每秒钟最大可以生产多少条数据, 以及每秒钟最大可以消费多少条数据

测试生产的效率

1- 创建Topic

./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 --partitions 3 --replication-factor 2 --topic test01

2- 执行生产测试命令: 测试后，会增加4GB磁盘占用

./kafka-producer-perf-test.sh --topic test01 --num-records 4000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 acks=1

3- 测试结果

测试消费的效率

1- 执行消费测试命令

./kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092,node3.itcast.cn:9092 --topic test01 --fetch-size 1048576 --messages 500000

2- 测试结果:

Kafka的Python API的操作

纯Python的方式操作Kafka。
准备工作：在node1的节点上安装一个python用于操作Kafka的库

安装命令：
python -m pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

API使用的参考文档:
https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/usage.html#kafkaproducer

完成生产者代码

import time

from kafka import KafkaProducer

# 同步发送
def sync_send():
    global topic, partition, offset
    # 2.1- 同步发送数据/消息
    metadata = producer.send("test01", value=f"hello_java_{i}".encode("UTF-8")).get()
    # metadata = producer.send("test03",value=f"hello_spark_{i}".encode("UTF-8")).get()
    # 2.2- 获取元信息中的内容
    topic = metadata.topic
    partition = metadata.partition
    """
        offset消息偏移量，从0开始编号。也就是一条消息在分区中的序号/索引
        在不同分区间，消息偏移量是无序
        在同一个分区里面，消息偏移量是有序
    """
    offset = metadata.offset
    print(f"{topic},{partition},{offset},{metadata}")


if __name__ == '__main__':

    # 1- 创建生产者
    producer = KafkaProducer(
        bootstrap_servers=["node1.itcast.cn:9092","node2.itcast.cn:9092"]
    )

    # 2- 发送消息
    for i in range(10):
        # 同步发送
        # sync_send()

        # 2.3- 异步发送
        """
            异步发送，需要等待一下，或者明确关闭Producer生产者
        """
        producer.send("test01", value=f"hello_hive_{i}".encode("UTF-8"))

    time.sleep(1)

    # 3- 释放资源/关闭生产者
    # producer.close()

可能遇到的错误：

原因: 服务器环境有问题。是因为服务器上既安装了kafka-python的第三方依赖，同时还安装kafka的第三方依赖。可以通过pip list | grep kafka进行确定
解决办法: 先将这两个第三方依赖全部卸载，然后再重新执行如下命令
python -m pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

完成消费者代码

from kafka import KafkaConsumer

if __name__ == '__main__':

    # 1- 创建消费者
    consumer = KafkaConsumer(
        "test01",
        bootstrap_servers=["node1.itcast.cn:9092", "node2.itcast.cn:9092"]
    )

    # 2- 消费消息
    for msg in consumer:
        topic = msg.topic
        partition = msg.partition
        offset = msg.offset
        # key和value消费出来都是bytes数据类型，需要进行解码
        key = msg.key
        value = msg.value

        print(f"{topic}，{partition}，{offset}，{key}，{value.decode('UTF-8')}，{msg}")