一、Kafka介绍
Kafka包括producer、consumer、broker、topic、Partition、Group
1、Producer
生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后， broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition 中，生产者也可以指定数据存储的partition。
2、Consumer
消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。
3、Topic
在Kafka中，使用一个类别属性来划分数据的所属类，划分数据的这个类称为topic。如果把Kafka看做 为一个数据库，topic可以理解为数据库中的一张表，topic的名字即为表名。
4、Partition
一个Topic下面会有多个Partition(分区)，每个Partition都是一个有序队列，Partition中的每条消息都会被分配一个有序的id。每个topic至少有一个partition。partition中的数据是有序的，partition间的数据丢失了数据的顺序。如果 topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下， 需要将partition数目设为1。
5、Partition offset
每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。
6、Replicas of partition
副本是一个分区的备份。副本不会被消费者消费，副本只用于防止数据丢失，即消费者不从为follower 的partition中消费数据，而是从为leader的partition中读取数据。副本之间是一主多从的关系。
7、Broker
Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。broker存储topic的数据。如果某topic有 N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。如果某topic有N个 partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个 broker不存储该topic的partition数据。如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么 一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种 情况容易导致Kafka集群数据不均衡。
8、Leader
每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的 partition。
二、Kafka架构组件
1)topic：消息存放的目录即主题
2)Producer：生产消息到topic的一方
3)Consumer：订阅topic消费消息的一方
4)Broker：Kafka的服务实例就是一个broker
三、Kafka特点
- Kafka：内存、磁盘、数据库、支持大量堆积
- Kafka：支持负载均衡
- 集群方式，天然的‘Leader-Slave’无状态集群，每台服务器既是Master也是Slave。
四、Kafka配置
在kafka解压目录下下有一个config的文件夹，里面放置的是我们的配置文件
1、consumer.properites 消费者配置
2、producer.properties 生产者配置
3、server.properties kafka服务器的配置
1）broker.id 申明当前kafka服务器在集群中的唯一ID，需配置为integer,并且集群中的每一个kafka服务器的id都应是唯一的，我们这里采用默认配置即可
2）listeners 申明此kafka服务器需要监听的端口号，如果是在本机上跑虚拟机运行可以不用配置本项，默认会使用localhost的地址，如果是在远程服务器上运行则必须配置。
例如：listeners=PLAINTEXT:// 192.168.180.128:9092。并确保服务器的9092端口能够访问
3）zookeeper.connect 申明kafka所连接的zookeeper的地址 ，需配置为zookeeper的地址，由于本次使用的是kafka高版本中自带zookeeper，使用默认配置即可zookeeper.connect=localhost:2181
五、常用配置项
1、broker配置
| 配置项 | 作用 |
| broker.id | broker的唯一标识 |
| auto.create.topics.auto | 设置成true，就是遇到没有的topic自动创建topic。 |
| log.dirs | log的目录数，目录里面放partition，当生成新的partition时，会挑目录里partition数最少的目录放。 |
2、topic配置
| 配置项 | 作用 |
| num.partitions | 新建一个topic，会有几个partition。 |
| log.retention.ms | 对应的还有minutes，hours的单位。日志保留时间，因为删除是文件维度而不是消息维度，看的是日志文件的mtime。 |
| log.retention.bytes | partion最大的容量，超过就清理老的。注意这个是partion维度，就是说如果你的topic有8个partition，配置1G，那么平均分配下，topic理论最大值8G。 |
| log.segment.bytes | 一个segment的大小。超过了就滚动。 |
| log.segment.ms | 一个segment的打开时间，超过了就滚动。 |
| message.max.bytes | message最大多大 |
六、启动
1、启动ZooKeeper
.\zookeeper-server-start.bat ..\..\config\zookeeper.properties
2、启动Kafka
.\kafka-server-start.bat ..\..\config\server.properties
七、linux环境下创建topic
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ ~]# cd /usr/local/kafka-cluster/kafka1/bin/
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic1
Created topic topic1.
[root@iZ2zegzlkedbo3e64vkbefZ bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.80.219:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic topic2
Created topic topic2.当然我们也可以不手动创建topic，在执行代码kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage)发送消息时，kafka会帮我们自动完成topic的创建工作，但这种情况下创建的topic默认只有一个分区，分区也没有副本。
所以，我们可以在项目中新建一个配置类专门用来初始化topic，如下，
@Configuration
public class KafkaInitialConfiguration {// 创建一个名为testtopic的Topic并设置分区数为8，分区副本数为2@Beanpublic NewTopic initialTopic() {return new NewTopic("testtopic",8, (short) 1 );}
// 如果要修改分区数，只需修改配置值重启项目即可// 修改分区数并不会导致数据的丢失，但是分区数只能增大不能减小@Beanpublic NewTopic updateTopic() {return new NewTopic("testtopic",10, (short) 2 );}
}八、Kafka API AdminClient的使用
1、创建kafka队列
2、修改kafka分区数
3、查询所有的topic
4、查询topic是否存在
5、查询Topic的配置信息
6、获取指定topic的分区数
九、Springboot集成kafka
1、springboot引入kafka依赖
<dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>2、application.propertise配置
###########【Kafka集群】###########
spring.kafka.bootstrap-servers=112.126.74.249:9092,112.126.74.249:9093
###########【初始化生产者配置】###########
# 重试次数
spring.kafka.producer.retries=0
# 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)
spring.kafka.producer.acks=1
# 批量大小
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 提交延时
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0
# 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka
# linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了
# 生产端缓冲区大小
spring.kafka.producer.buffer-memory = 33554432
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 自定义分区器
# spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner
###########【初始化消费者配置】###########
# 默认的消费组ID
spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup
# 是否自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000
# 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset
# earliest:重置为分区中最小的offset;
# latest:重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据);
# none:只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常;
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest
# 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms=120000
# 消费请求超时时间
spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms=180000
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false
# 设置批量消费
# spring.kafka.listener.type=batch
# 批量消费每次最多消费多少条消息
# spring.kafka.consumer.max-poll-records=503、Kafka简单操作
1）生产者
@RestController
@RequestMapping("/kafka")
public class KafkaProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
// 发送消息@GetMapping("/normal")public void sendMessage1() {kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage);}
}2）消费者
@Component
public class KafkaConsumer {// 消费监听@KafkaListener(topics = {"topic1"})public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){// 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());}
}消息确认机制：
为确保消息被成功处理，可以使用消息确认机制。例如，在消费者中手动确认消息：
@Service
public class KafkaConsumer { @KafkaListener(topics = "my-topic", groupName = "my-group") public void consume(String message) { System.out.println("Consumed: " + message); // 手动确认消息已处理完成。 kafkaTemplate.acknowledge(Collections.singletonList(message)); // 如果是手动确认模式。 }
}
3）带回调的生产者
@GetMapping("/kafka/callbackOne/{message}")
public void sendMessage2(@PathVariable("message") String callbackMessage) {kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(success -> {// 消息发送到的topicString topic = success.getRecordMetadata().topic();// 消息发送到的分区int partition = success.getRecordMetadata().partition();// 消息在分区内的offsetlong offset = success.getRecordMetadata().offset();System.out.println("发送消息成功:" + topic + "-" + partition + "-" + offset);}, failure -> {System.out.println("发送消息失败:" + failure.getMessage());});
}4）指定topic、partition、offset消费
/*** @Title 指定topic、partition、offset消费* @Description 同时监听topic1和topic2，监听topic1的0号分区、topic2的 "0号和1号" 分区，指向1号分区的offset初始值为8* @Author long.yuan* @Date 2020/3/22 13:38* @Param [record]* @return void**/@KafkaListener(id = "consumer1",groupId = "felix-group",topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "1" }),@TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8"))})public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){// 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value()+"-"+record.offset());}5）消息过滤器
@Component
public class KafkaConsumer {@AutowiredConsumerFactory consumerFactory;
// 消息过滤器@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory filterContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();factory.setConsumerFactory(consumerFactory);// 被过滤的消息将被丢弃factory.setAckDiscarded(true);// 消息过滤策略factory.setRecordFilterStrategy(consumerRecord -> {if (Integer.parseInt(consumerRecord.value().toString()) % 2 == 0) {return false;}//返回true消息则被过滤return true;});return factory;}
// 消息过滤监听@KafkaListener(topics = {"topic1"},containerFactory = "filterContainerFactory")public void onMessage6(ConsumerRecord<?, ?> record) {System.out.println(record.value());}
}6）消息转发
从topic1接收到的消息经过处理后转发到topic2
@KafkaListener(topics = {"topic1"})
@SendTo("topic2")
public String onMessage7(ConsumerRecord<?, ?> record) {return record.value()+"-forward message";
}十、Kafka保证消息不丢失
Kafka 要保证消息不会丢失，需要在producer、broker、consumer共同保证消息不丢失
1、producer生产者配置
1）producer端使用producer.send(msg,callback) 带有回调 send 的方法，而不是producer.send(msg）方法，根据callback 回调，一旦消息提交失败，就可以针对性的补偿处理。
2）设置ack=all，表面所有的broker上的副本都已经落盘成功了，才算是“已提交”
3）retries >1自动重试的次数，当出现网络问题时，消息可能会发送失败，配置了retries 能够自动重试，尽量避免消息丢失。最严谨的方式是失败的消失日志记录或者入库，然后定时重发。
2、Broker配置
1）unclean.leader.election.enable =false，禁止ISR之外的副本参与选举，否则就有可能丢丢失消息
2）replication-factor >=3，需要三个以上的副本
3）min.insync.replicas>1，broker端的参数，至少写入多少个ISR中副本才算是“已提交”，大于1 可以提升消息的持久性，推荐设置replication-factor=min.insync.replicas+1
3、consumer消费者配置
1）确保消息已经消费完成在提交
2）enable.auto.commit 设置成false，并自己来处理offset的提交更新
//文件KafkaReceiver中的消息接收，新增Acknowledgment 接收字段
@KafkaListener(id = "rollback_default_test", topics = {"topic.quick.default"})public void receiveSk(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {System.out.println(record);System.out.println("我收到了普通消息");// 手动确认消息被 消费ack.acknowledge();// ack.nack(1000); 拒收当前消息，并睡眠10秒钟后再重新接收消息// ack.nack(100,1000); 拒收当前消息，并睡眠10秒钟后接收第100条之后的消息}十一、常见消息中间件的介绍和对比
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ常见消息中间件的介绍和对比
1、Kafka
Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项目。Kafka主要为高吞吐量的订阅发布系统而设计，追求速度与持久化。kafka中的消息由键、值、时间戳组成，kafka不记录每个消息被谁使用，只通过偏移量记录哪些消息是未读的，kafka中可以指定消费组来实现订阅发布的功能。
2、RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统，基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。
3、RocketMQ
RocketMQ是阿里开源的消息中间件，它是纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。RocketMQ思路起源于Kafka，但并不是Kafka的一个Copy，它对消息的可靠传输及事务性做了优化，目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。支持的客户端语言不多，目前是Java及C++，其中C++还不成熟；
4、对比概览
1、Rabbitmq比kafka可靠，kafka更适合IO高吞吐的处理，比如ELK日志收集。
2、kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高。rabbitMQ在吞吐量方面稍逊于kafka，他们的出发点不一样，rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。
十二、docker启动kafka
1、拉取zookeeper镜像
docker pull bitnami/zookeeper
2、拉取kafka镜像
docker pull bitnami/kafka
3、docker-compose.yml
version: "3"
services:zookeeper:image: bitnami/zookeeper:latestcontainer_name: zookeeper# user: rootrestart: alwaysports:- 2181:2181environment:# 匿名登录--必须开启- ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yesvolumes:- ./zookeeper:/bitnami/zookeeper# 该镜像具体配置参考 https://github.com/bitnami/bitnami-docker-kafka/blob/master/README.mdkafka:image: bitnami/kafka:latestcontainer_name: kafkarestart: alwayshostname: kafka# user: rootports:- 9092:9092environment:- KAFKA_BROKER_ID=1- KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092# 客户端访问地址，更换成自己的- KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.4.252:9092- KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181- KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=kafka- KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092- KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181# 允许使用PLAINTEXT协议(镜像中默认为关闭,需要手动开启)- ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes# 关闭自动创建 topic 功能- KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=false# 全局消息过期时间 6 小时(测试时可以设置短一点)- KAFKA_CFG_LOG_RETENTION_HOURS=6# 开启JMX监控# - JMX_PORT=9999volumes:- ./kafka:/bitnami/kafkadepends_on:- zookeeper# Web 管理界面 另外也可以用exporter+prometheus+grafana的方式来监控 https://github.com/danielqsj/kafka_exporter# kafdrop:# image: obsidiandynamics/kafdrop:latest# ports:# - 9000:9000 # restart: always# extra_hosts: # - kafka1:192.168.4.252# environment:# KAFKA_BROKERCONNECT: "kafka:9092"# depends_on:# - zookeeper# - kafka# container_name: kafdrop# cpus: '1'# mem_limit: 1024m