Kafka入门,保姆级教学

news2024/11/23 19:48:04

文章目录

  • Kafka概念
  • 消息中间件对比
  • 消息中间件对比-选择建议
  • Kafka常用名词介绍
  • Kafka入门
    • 1. Kafka安装配置
    • 2.Kafka生产者与消费者关系
    • 3.Kafka依赖
    • 4.生产者发消息
    • 5.消费者接受消息
    • 6.Kafka高可用性设计
      • 6.1集群
      • Kafka备份机制(Reolication)
    • 7.kafka生产者详解
      • 7.1 发送类型
      • 7.2参数详解
    • 8.kafka消费者详解
      • 8.1消费者组
      • 8.1消息有序性
      • 7.3 提交和偏移量

Kafka概念

  • Kafka 是一种高性能、可扩展的分布式流处理平台，用于处理实时数据流。它最初由 LinkedIn 公司开发，现已成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
    以下是 Kafka 的一些重要概念：
  1. Topic（主题）：Kafka 使用主题来组织和分类消息。每个主题都是一个具有特定名称的消息流。
  2. Producer（生产者）：生产者负责将消息发布到 Kafka 集群的指定主题中。它可以是任何发送消息的应用程序。
  3. Consumer（消费者）：消费者订阅一个或多个主题，并从 Kafka 集群中读取消息流。消费者可以按照自己的需求以不同的速率消费消息。
  4. Broker（代理）：Kafka 集群中的每个服务器节点称为代理。它们负责接收来自生产者的消息，并将消息存储在磁盘上。代理还处理消费者的请求，将消息传递给消费者。
  5. Partition（分区）：每个主题可以分成多个分区。分区是消息在 Kafka 集群中的物理单元，用于水平扩展和提高并发性能。
  6. Offset（偏移量）：偏移量是消息在分区中的唯一标识符。消费者可以跟踪其当前位置，以便从指定的偏移量处继续消费消息。
  7. Consumer Group（消费者组）：消费者可以组成一个消费者组，共同消费一个主题的消息。每个消费者组中的消费者将共享分区，以实现负载均衡和故障恢复。
  8. Replication（副本）：Kafka 使用副本来提供数据冗余和容错性。每个分区可以有多个副本，位于不同的代理上。副本之间通过复制日志保持数据一致性。
  • Kafka 的设计目标是具有高吞吐量、可持久化、分布式存储和实时处理的能力。它被广泛应用于构建实时数据管道、日志收集和分析、事件驱动架构等场景。

消息中间件对比

特性ActiveMQRocketMQRocketMQKafka
开发语言javaerlangjavascala
单击吞吐量万级万级10万级100万级
时效性msusmsms以内
可用性高(主从)高(主从)非常高（分布式)非常高（分布式）
功能特性成熟的产品、较全的文档、各种协议支持好并发能力强、性能好、延迟低MQ功能比较完善，扩展性佳只支持主要的MQ功能，主要应用于大数据领域

消息中间件对比-选择建议

消息中间件建议
Kafka追求高吞吐量，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务
RocketMQ可靠性要求很高的金融互联网领域,稳定性高，经历了多次阿里双11考验
RabbitMQ性能较好，社区活跃度高，数据量没有那么大，优先选择功能比较完备的RabbitMQ

Kafka常用名词介绍

在这里插入图片描述

  • producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
  • topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）
  • consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）
  • broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。 消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

Kafka入门

1. Kafka安装配置

Kafka对于zookeeper是强依赖，保存kafka相关的节点数据，所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper

  • Docker安装zookeeper
  • 下载镜像
    docker pull zookeeper:3.4.14
  • 创建容器
    docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14
  • Docker安装kafka
  • 镜像下载:
    docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
  • 创建容器
docker run -d --name kafka \
--env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.200.130 \
--env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.200.130:2181 \
--env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.200.130:9092 \
--env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
--env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
--net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1

2.Kafka生产者与消费者关系

在这里插入图片描述

  • 生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息
  • 生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息

3.Kafka依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>

4.生产者发消息

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

import java.util.Properties;

/**
 * 生产者
 */
public class ProducerQuickStart {

    public static void main(String[] args) {
        //1.kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        //kafka的连接地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");
        //发送失败，失败的重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,5);
        //消息key的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //消息value的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //2.生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        //封装发送的消息
        ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic","100001","hello kafka");

        //3.发送消息
        producer.send(record);

        //4.关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功
        producer.close();
    }

}

5.消费者接受消息

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**
 * 消费者
 */
public class ConsumerQuickStart {

    public static void main(String[] args) {
        //1.添加kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        //kafka的连接地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
        //消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
        //消息的反序列化器
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //2.消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        //3.订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("itheima-topic"));

        //当前线程一直处于监听状态
        while (true) {
            //4.获取消息
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.key());
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
        }

    }

}

总结

  • 生产者发送消息，多个消费者订阅同一个主题，只能有一个消费者收到消息（一对一）
  • 生产者发送消息，多个消费者订阅同一个主题，所有消费者都能收到消息（一对多）

6.Kafka高可用性设计

6.1集群

在这里插入图片描述

  • Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成
  • 这样如果集群中某一台机器宕机，其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一

Kafka备份机制(Reolication)

在这里插入图片描述
Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica）

Kafka 定义了两类副本：

  • 领导者副本（Leader Replica）
  • 追随者副本（Follower Replica）
    同步方式
    在这里插入图片描述
    ISR（in-sync replica）需要同步复制保存的follower
    如果leader失效后，需要选出新的leader，选举的原则如下：

第一：选举时优先从ISR中选定，因为这个列表中follower的数据是与leader同步的

第二：如果ISR列表中的follower都不行了，就只能从其他follower中选取

极端情况，就是所有副本都失效了，这时有两种方案

第一：等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定

第二：选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为leader，以最快速度恢复可用性，但数据不一定完整

7.kafka生产者详解

7.1 发送类型

  • 同步发送
  • 使用send()方法发送，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息是否发送成功
RecordMetadata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get();
System.out.println(recordMetadata.offset());
  • 异步发送
    • 调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用函数
    //异步消息发送
    producer.send(kvProducerRecord, new Callback() {
        @Override
        public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
            if(e != null){
                System.out.println("记录异常信息到日志表中");
            }
            System.out.println(recordMetadata.offset());
        }
    });

7.2参数详解

在这里插入图片描述

  • ack
  • 代码配置
/ack配置  消息确认机制
prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

参数的选择说明

确认机制说明
acks=0生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险，但是速度最快
acks=1（默认值）只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
acks=all只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应
  • retries在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误，在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试返回错误，默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms

  • 代码中配置方式：
//重试次数
prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);
  • 消息压缩
    默认情况下,消息发送时不会被压缩
    代码配置
//数据压缩
prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");
压缩算法说明
snappy占用较少的 CPU， 却能提供较好的性能和相当可观的压缩比， 如果看重性能和网络带宽，建议采用
lz4占用较少的 CPU， 压缩和解压缩速度较快，压缩比也很客观
gzip占用较多的 CPU，但会提供更高的压缩比，网络带宽有限，可以使用这种算法
使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。

8.kafka消费者详解

8.1消费者组

  • 消费者组（Consumer Group） ：指的就是由一个或多个消费者组成的群体
  • 一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者
    • 所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型
    • 所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型

8.1消息有序性

  • 即时消息中的单对单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致
  • 充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更，短信通知必须要有顺序
    在这里插入图片描述
    topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。 所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。

7.3 提交和偏移量

kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）

消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡
在这里插入图片描述
正常的情况
在这里插入图片描述
如果消费者2挂掉以后，会发生再均衡，消费者2负责的分区会被其他消费者进行消费

再均衡后不可避免会出现一些问题

问题一：
在这里插入图片描述
如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。

问题二：
在这里插入图片描述
如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。

  • 自动提交偏移量

当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去

  • 手动提交 ，当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式
    • 提交当前偏移量（同步提交）
    • 异步提交
    • 同步和异步组合提交

1.提交当前偏移量（同步提交）

把enable.auto.commit设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。

只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。


while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
        try {
            consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
        }catch (CommitFailedException e){
            System.out.println("记录提交失败的异常："+e);
        }

    }
}

2.异步提交

手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
    }
    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
        @Override
        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
            if(e!=null){
                System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+",异常信息"+e);
            }
        }
    });
}

3.同步和异步组合提交
异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。

举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。

try {
    while (true){
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            System.out.println(record.value());
            System.out.println(record.key());
        }
        consumer.commitAsync();
    }
}catch (Exception e){+
    e.printStackTrace();
    System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {
    try {
        consumer.commitSync();
    }finally {
        consumer.close();
    }
}

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