什么是kafka？

分布式事件流平台。希望不仅仅是存储数据，还能够数据存储、数据分析、数据集成等功能。消息队列（把数据从一方发给另一方），消息生产好了但是消费方不一定准备好了（读写不一致），就需要一个中间商来存储信息，kafka就是中间商

架构图如下：

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名词解释

名称	解释
Broker	消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群
Topic	Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic
Producer	消息生产者，向Broker发送消息的客户端
Consumer	消息消费者，从Broker读取消息的客户端
ConsumerGroup	每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是一个Consumer Group中只能有一个Consumer能够消费该消息
Partition	物理上的概念，一个topic可以分为多个partition，每个partition内部消息是有序的
offset	partition中每条消息的唯一编号

①、Producer（生产者）

消息生产者，向broker发送消息，也称为发布者

②、comsumer（消费者）

读取消息的客户端

③、consumer group（消费者组）

一个consumer group由多个consumer组成，消费者组可以消费某个分区中的所有消息，消费的消息不会立马被删除。也称为订阅者

④、Topic（主题）

逻辑上的区分，通过topic将消息进行分类，不同topic会被订阅该topic的消费者消费

特点：topic的一个分区只能被consumer group的一个consumer消费；同一条消息可以被多个消费者组消费，但同一个分区只能被某个消费者组中的一个消费者消费。

问题：topic消息非常多，消息会被保存在log日志文件中，文件过大

解决：分区

⑥、partition（分区）

将一个topic中的消息分区来存储，有序序列，真正存放消息的消息队列

⑦、offset（偏移量）

分区中的每条消息都有唯一的编号，用来唯一标识这一条消息（message）

⑧、Leader、Follower（副本）

每个分区都可以设置自己对应的副本（replication-factor参数），有一个主副本（leader）、多个从副本（follower）

每个副本的职责是什么？

• leader：处理读写请求，负责当前分区的数据读写
• follower：同步数据，保持数据一致性

为什么要设置多副本？

单一职责。leader负责和生产消费者交互，follower负责副本拷贝，副本是为了保证消息存储安全性，当其中一个leader挂掉，则会从follower中选举出新的leader，提高了容灾能力，但是副本也会占用存储空间

⑨、ISR（副本集）

动态集合，保存正在同步的副本集，是与leader同步的副本。如果某个副本不能正常同步数据或落后的数据比较多，会从副本集中把节点中剔除，当追赶上来了在重新加入。kafka默认的follower副本能够落后leader副本的最长时间间隔是10S

参数设置：replica.lag.time.max.ms

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kafka工作流程？

生产者生产好消息之后调用send()方法发送到broker端，broker将收到的消息存储的对应topic中的patition中，而broker中的消息实际上是存储在了commit-log文件中，消费者监听定时循环拉取消息

 

一、生产者发送消息流程

参考代码：

package com.example;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;


public class MyProductor {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //kafka的配置
        Properties properties = new Properties();

        //kafka服务器地址和端口
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");

        //Producer的压缩算法使用的是GZIP
        //为什么要压缩？
        properties.put("compression.type","gzip");

        //指定发送消息的key和value的序列化类型
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common,serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common,serialization.StringSerializer");
        //补充：为什么要序列化/反序列化？

        //实例化一个生产者对象，指定发送的主题、key、value、分区号等
        KafkaProducer<Object, Object> producer = new KafkaProducer<>(properties);

        //发送100条消息
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            //调用send方法，向kafka发送数据，并返回一个Future对象，通过该对象来获取结果
            Future<RecordMetadata> result = producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i),
                    Integer.toString(i)));
            RecordMetadata recordMetadata = result.get();
        }

        //关闭生产者对象
        producer.close();
    }
}

第一步、生产者配置参数

指定生产消息要达到的kafka服务器地址，压缩方式、序列化方式

①、为什么要进行压缩？

Producer生产的每个消息都经过GZIP压缩，在传输的过程中能够节省网络传输带宽和Broker磁盘占用

②、为什么要进行序列化/反序列化？

数据在网络传输过程中都是以字节流的形式传输的，在生产者发送消息的时候需要将消息先进行序列化

第二步、拦截器

生产者在发送消息前会对请求的消息进行拦截，起到过滤和处理的作用。

我们可以自定义拦截器，拦截器中定义自己需要的逻辑，满足个性化配置。比方说对消息进行加密解密、消息格式转换、消息路由等等

第三步、序列化器

数据在网络传输过程中都是以字节流的形式传输的，在生产者发送消息的时候需要将消息先进行序列化

第四步、分区器

• 如果ProducerRecord对象提供了分区号，使用提供的分区号
• 如果没有提供分区号，提供了key，则使用key序列化后的值的hash值对分区数量取模
• 如果没有提供分区号、key，采用轮询方式分配分区号（默认）

第五步、send()发送消息

通过上面的操作生产者已经知道该往哪个主题、哪个分区发送这条消息了。

第六步、获取发送消息响应

①、如果消息发送成功：broker收到消息之后会返回一个Future类型RecordMetadata对象，可以通过该对象来获取发送的结果，对象中记录了此条消息发送到的topic、partition、offset。

②、消息发送失败：错误消息。在收到错误消息之后会有尝试机制，尝试重新发送消息

但直接使用send(msg）会出现问题，调用之后会立即返回，如果因为网络等外界因素影响导致消息没有发送到broker，出现生产者程序丢失数据问题，只能通过处理返回的Future对象处理才能感知到。

对应的解决方案是我们可以使用send(msg，callbakc)的方式发哦是那个消息并设置回调函数

在发送消息后，会立即调用回调函数来处理发送结果，回调函数中定义了处理逻辑

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二、broker收发消息流程

1. 分区机制（主题-分区-消息）

前文中提到生产者发送到broker的消息都是基于topic进行分类的（逻辑上），而topic中的消息是以partition为单位存储的（物理上），每条消息都有自己的offset

①、 分区中的数据存储在哪儿？

每个partition都有一个commit log文件

②、 为什么要分区（好处）存储？

如果commitlog文件很大的话可能导致一台服务器无法承担所有的数据量，机器无法存储，分区之后可以把不同的分区放在不同的机器上，相当于是分布式存储

1. 每个消费者并行消费
2. 提高可用性，增加若干副本

2. 消息存储

每一个partition都对应了一个commit log文件，日志文件中存储了消息等信息，新到达的消息以追加的方式写入分区的末尾，然后以先入先出的顺序读取。

①、 分区中的消息会一直存储吗？

如果不停的一致向日志文件中写入消息，日志文件大小也是有上限的，所以kafka会定期的清理磁盘，有两种方式：

• 时间：kafka默认保留最近一周的消息（根据配置文中的日志保留时间设置的：log.retention.hours）
• 大小：kakfa在配置文件中配置单个消息的大小为1MB，如果生产者发送的消息超过1MB，不会接收消息

②、follower副本数据什么时候同步更新的？

1. 数据传输阶段：Leader副本将消息发送给Follower副本。这个过程中，Leader副本会将消息按照一定的批次大小发送给Follower副本，Follower副本会接收并写入本地日志。一旦Follower副本成功写入消息到本地日志，就会向Leader副本发送确认消息。
2. 确认阶段：Leader副本在收到来自所有Follower副本的确认消息后，就会认为消息已经成功复制到所有的副本中。然后向生产者发送成功响应，表示消息已被成功接收和复制。

注意的是，Follower副本的数据同步是异步进行的，即Follower副本不需要等待数据同步完成才返回成功响应。这样可以提高消息的处理速度和吞吐量。但也意味着，在数据同步过程中，Follower副本可能会滞后于Leader副本一段时间，这个时间间隔称为追赶（lag）。Kafka提供了配置参数来控制同步和追赶的速度，以平衡数据的一致性和性能的需求。

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三、消费者消费消息流程

1. 配置消费者客户端参数
2. 创建消费者实例并指定订阅的主题
3. 拉取消息并消费
4. 提交消费offset

参考代码：

package com.example;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;


public class Consumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        //要连接的kafka服务器
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        //标识当前消费者所属的小组
        properties.put("group.id", "test");

        //---------位移提交（自动提交）----------
        //为true，自动定期地向服务器提交偏移量(offset)
        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        //自动提交offset的间隔，默认是5000ms(5s)
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        //每隔固定实践消费者就会把poll获取到的最大偏移量进行自动提交
        //出现的问题：如果刚提交了offset，还没到5s，2s的时候就发生了均衡，导致分区会重新划分，此时offset是不准确的


        //key和value反序列化
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common,serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common,serialization.StringSerializer");

        KafkaConsumer<Object, Object> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        //指定consumer消费的主题(订阅多个)
        consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic", "bar"));

        //轮询向服务器定时请求数据
        while (true) {
            //拉取数据
            ConsumerRecords<Object, Object> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<Object, Object> record : records) {
                //同步提交：提交当前轮询的最大offset
                consumer.commitSync();
                //如果失败还会进行重试
                //优点：提交成功准确率上升；缺点：降低程序吞吐量

                System.out.printf("offset=%d,key=%s,value=%s%n", record.offset(), record.key(), record.value());

                //异步提交并定义回调
                //优点：提高程序吞吐量（不需要等待请求响应，程序可以继续往下执行）
                //缺点：当提交失败的时候不会自动重试；
                consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                    @Override
                    public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
                                           Exception exception) {
                        if (exception != null) {
                            System.out.println("错误处理");
                            offsets.forEach((x, y) -> System.out.printf(
                                    "topic = %s,partition = %d, offset = %s \n", x.topic(), x.partition(), y.offset()));
                        }
                    }
                });
            }
        }
    }
}

第一步、配置消费者客户端参数

配置要消费消息的kafka服务器、消费者所在的消费组、offset是自动提交还是手动提交

enable.auto.commit和auto.commit.interval.ms参数为是否自动提交参数

• enable.auto.commit=true：自动定期地向服务器提交偏移量(offset)
• auto.commit.interval.ms：动提交offset的间隔，默认是5000ms(5s)

逻辑：每隔固定实践消费者就会把poll获取到的最大偏移量进行自动提交

出现的问题：如果刚提交了offset，还没到5s，2s的时候就发生了均衡，导致分区会重新划分，此时offset是不准确的，所以我们也可以配置手动提交的方式，具体的手动提交方式在下面第四步会讲到

第二步、创建消费者实例并指定订阅的主题

调用subscribe（）方法可以订阅多个主题

第三步、拉取消息并消费

通过poll（）方法设置定时拉取消息的时间间隔，消费者会循环的从kafka服务器拉取消息

第四步、提交消费offset

前文中提到我们可以通过收到的方式提交offset，而手动提交又分为了两种，同步提交和异步提交。下面我直接上代码观看更直观

①、同步提交：如果失败还会进行重试，保证了提交成功准确率上升，但缺点是降低程序吞吐量，会发生阻塞

consumer.commitSync();

②、异步提交并回调：提高程序吞吐量（不需要等待请求响应，程序可以继续往下执行），不会阻塞，但缺点是当提交失败的时候不会自动重试；

consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
    @Override
    public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,Exception exception) {
        if (exception != null) {
            System.out.println("错误处理");
            offsets.forEach((x, y) -> System.out.printf(
            	"topic = %s,partition = %d, offset = %s \n", x.topic(), x.partition(), y.offset()));
            }
        }
});

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Kafka如何保证消息可靠性的？

如何保证消息不丢失？ack机制

topic中的partition收到生产者发送的消息后，broker会向生产者发送一个ack确认，如果收到则继续发送，没收到则重新发送。

• acks=0：不等待broker返回ack接着执行下面逻辑。如果broker还没接收到消息就返回，此时broker宕机那么数据会丢失
• acks=1（默认）：消息被leader副本接收到之后才算被成功发送。如果follower同步成功之前leader发生了故障，那么数据会丢失
• acks=all：所有ISR列表的副本全部收到消息后，生产者收到broker的响应才算成功。

发生重复消费的场景有哪些？

1. 消费者提交位移失败：当消费者消费消息后，如果在提交消费位移之前发生错误或故障，可能导致消费者无法正确提交位移。在恢复后，消费者重新启动时，可能会从之前已经消费过的位置开始消费消息，导致消息的重复消费。
2. 消费者重复启动：如果消费者在处理消息过程中发生故障或重启，可能会导致消费者重新从上一次位移处开始消费消息。这样可能会导致之前已经消费过的消息被重复消费。
3. 重平衡（Rebalance）：当消费者组中的消费者发生变化（例如增加或减少消费者），或者消费者订阅的主题发生变化时，会触发消费者组的重平衡操作。在重平衡期间，消费者可能会被重新分配到其他分区，导致消息的重新消费。
4. 消息重复发送：在某些情况下，生产者可能会由于网络问题或其他原因导致消息发送失败，然后重新发送相同的消息。这样可能会导致消息在Kafka中出现多次，导致重复消费。

如何保证消息不被重复消费的？

• 使用消费者组（Consumer Group）：将消费者组中的消费者分配到不同的分区进行消费，确保每个分区只被一个消费者消费。这样可以避免重复消费问题。
• 使用自动提交位移：在消费者消费消息时，可以选择使用自动提交位移的方式。这样消费者会在消费消息后自动提交位移，确保消费者在重启或发生故障后能够从正确的位置继续消费。
• 使用唯一的消费者ID：为每个消费者分配一个唯一的消费者ID，这样可以避免消费者重复启动或重复加入消费者组的情况。
• 设计幂等的消费逻辑：在消费者的业务逻辑中，可以设计幂等的处理逻辑，确保相同的消息被消费多次时不会产生副作用。

如何保证消息顺序消费的？

1. 分区顺序：Kafka中的主题（topic）被分为多个分区（partition），每个分区内的消息是有序的。当消息被写入到某个分区时，Kafka会保证该分区内的消息顺序。因此，如果一个主题只有一个分区，那么消费者将按照消息的写入顺序进行消费。
2. 消费者组：在一个消费者组（Consumer Group）中，每个消费者只会消费其中一个分区的消息。这样可以保证每个分区内的消息被单个消费者按照顺序消费。如果一个主题有多个分区，并且消费者组中的消费者数大于分区数，Kafka会将多个消费者均匀地分配到不同的分区进行消费。
3. 顺序保证：在同一个分区内，Kafka会保证消息的顺序。即使有多个消费者消费同一个分区，Kafka也会保证每个消费者按照顺序消费该分区的消息。

需要注意的是，Kafka只能保证在单个分区内的消息顺序。如果一个主题有多个分区，那么多个分区之间的消息顺序无法保证。消费者可能会并行消费多个分区，并且不同分区的消息到达消费者的顺序可能会不同。