[转]kafka介绍

转自 https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html

1.   kafka介绍
   

1.1. 主要功能

根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：

　　1：It lets you publish and subscribe to streams of records.发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka归类为消息队列框架的原因

　　2：It lets you store streams of records in a fault-tolerant way.以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流

　　3：It lets you process streams of records as they occur.可以再消息发布的时候进行处理

1.2. 使用场景

1：Building real-time streaming data pipelines that reliably get data between systems or applications.在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，消息队列功能

2：Building real-time streaming applications that transform or react to the streams of data。构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能

1.3. 详细介绍

Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用，下面简单介绍一下kafka的基本机制

　　1.3.1 消息传输流程

　　　　Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic，上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息，另外一个发送了topic2的消息。

　　　　Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息

　　　　Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。

　　　　从上图中就可以看出同一个Topic下的消费者和生产者的数量并不是对应的。

　　1.3.2 kafka服务器消息存储策略

　　　　谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。

　　在每个分区中，消息以顺序存储，最晚接收的的消息会最后被消费。

　　1.3.3 与生产者的交互

　　　　生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中

　　　　也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中

　　　　如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中

　　1.3.4 与消费者的交互

　　　　在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置

　　　　在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不项目，不互相干扰。

　　　　对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费

　　　　因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。

2. Kafka安装与使用

2.1. 下载

　　你可以在kafka官网 http://kafka.apache.org/downloads下载到最新的kafka安装包，选择下载二进制版本的tgz文件，根据网络状态可能需要fq，这里我们选择的版本是0.11.0.1，目前的最新版

2.2. 安装

　　Kafka是使用scala编写的运行与jvm虚拟机上的程序，虽然也可以在windows上使用，但是kafka基本上是运行在linux服务器上，因此我们这里也使用linux来开始今天的实战。

　　首先确保你的机器上安装了jdk，kafka需要java运行环境，以前的kafka还需要zookeeper，新版的kafka已经内置了一个zookeeper环境，所以我们可以直接使用

　　说是安装，如果只需要进行最简单的尝试的话我们只需要解压到任意目录即可，这里我们将kafka压缩包解压到/home目录

2.3. 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

　　consumer.properites 消费者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的消费者，此处我们使用默认的即可

　　producer.properties 生产者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的生产者，此处我们使用默认的即可

　　server.properties kafka服务器的配置，此配置文件用来配置kafka服务器，目前仅介绍几个最基础的配置

    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
    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

2.4. 运行

启动zookeeper

cd进入kafka解压目录，输入

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

启动zookeeper成功后会看到如下的输出

　　　　2.启动kafka

cd进入kafka解压目录，输入

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

启动kafka成功后会看到如下的输出

2.5. 第一个消息

　　　2.5.1 创建一个topic

　　　　Kafka通过topic对同一类的数据进行管理，同一类的数据使用同一个topic可以在处理数据时更加的便捷

　　　　在kafka解压目录打开终端，输入

　　　　bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

　　　　创建一个名为test的topic

    　在创建topic后可以通过输入

        bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

来查看已经创建的topic

　　2.4.2 创建一个消息消费者

　　　在kafka解压目录打开终端，输入

　　　　bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

　　　可以创建一个用于消费topic为test的消费者

     消费者创建完成之后，因为还没有发送任何数据，因此这里在执行后没有打印出任何数据

     不过别着急，不要关闭这个终端，打开一个新的终端，接下来我们创建第一个消息生产者

　　2.4.3 创建一个消息生产者

　　　　在kafka解压目录打开一个新的终端，输入

　　　　bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

　　　　在执行完毕后会进入的编辑器页面

在发送完消息之后，可以回到我们的消息消费者终端中，可以看到，终端中已经打印出了我们刚才发送的消息

1.   使用java程序
   

　　　　跟上节中一样，我们现在在java程序中尝试使用kafka

　　　　3.1 创建Topic

public static void main(String[] args) {

//创建topic

Properties props = new Properties();

props.put("bootstrap.servers", "192.168.180.128:9092");

AdminClient adminClient = AdminClient.create(props);

ArrayList topics = new ArrayList();

NewTopic newTopic = new NewTopic("topic-test", 1, (short) 1);

topics.add(newTopic);

CreateTopicsResult result = adminClient.createTopics(topics);

try {

result.all().get();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

} catch (ExecutionException e) {

e.printStackTrace();

}

}

　　使用AdminClient API可以来控制对kafka服务器进行配置，我们这里使用NewTopic(String name, int numPartitions, short 　　replicationFactor)的构造方法来创建了一个名为“topic-test”，分区数为1，复制因子为1的Topic.

3.2 Producer生产者发送消息

public static void main(String[] args){

Properties props = new Properties();

props.put("bootstrap.servers", "192.168.180.128:9092");

props.put("acks", "all");

props.put("retries", 0);

props.put("batch.size", 16384);

props.put("linger.ms", 1);

props.put("buffer.memory", 33554432);

props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

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

producer.close();

}

使用producer发送完消息可以通过2.5中提到的服务器端消费者监听到消息。也可以使用接下来介绍的java消费者程序来消费消息

3.3 Consumer消费者消费消息

public static void main(String[] args){

Properties props = new Properties();

props.put("bootstrap.servers", "192.168.12.65:9092");

props.put("group.id", "test");

props.put("enable.auto.commit", "true");

props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

final KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(props);

consumer.subscribe(Arrays.asList("topic-test"),new ConsumerRebalanceListener() {

public void onPartitionsRevoked(Collection collection) {

}

public void onPartitionsAssigned(Collection collection) {

//将偏移设置到最开始

consumer.seekToBeginning(collection);

}

});

while (true) {

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

for (ConsumerRecord<String, String> record : records)

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

}

}

这里我们使用Consume API 来创建了一个普通的java消费者程序来监听名为“topic-test”的Topic，每当有生产者向kafka服务器发送消息，我们的消费者就能收到发送的消息。

4. 使用spring-kafka

Spring-kafka是正处于孵化阶段的一个spring子项目，能够使用spring的特性来让我们更方便的使用kafka

4.1 基本配置信息

与其他spring的项目一样，总是离不开配置，这里我们使用java配置来配置我们的kafka消费者和生产者。

引入pom文件

org.apache.kafka
kafka-clients
0.11.0.1

org.apache.kafka
kafka-streams
0.11.0.1

org.springframework.kafka
spring-kafka
1.3.0.RELEASE

创建配置类

我们在主目录下新建名为KafkaConfig的类

@Configuration

@EnableKafka

public class KafkaConfig {

}

配置Topic

在kafkaConfig类中添加配置

//topic config Topic的配置开始

@Bean

public KafkaAdmin admin() {

Map<String, Object> configs = new HashMap<String, Object>();

configs.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.180.128:9092");

return new KafkaAdmin(configs);

}

@Bean
public NewTopic topic1() {
    return new NewTopic("foo", 10, (short) 2);
}

//topic的配置结束

配置生产者Factort及Template

//producer config start

@Bean

public ProducerFactory<Integer, String> producerFactory() {

return new DefaultKafkaProducerFactory<Integer,String>(producerConfigs());

}

@Bean

public Map<String, Object> producerConfigs() {

Map<String, Object> props = new HashMap<String,Object>();

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.180.128:9092");

props.put("acks", "all");

props.put("retries", 0);

props.put("batch.size", 16384);

props.put("linger.ms", 1);

props.put("buffer.memory", 33554432);

props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");

props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

return props;

}

@Bean

public KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate() {

return new KafkaTemplate<Integer, String>(producerFactory());

}

//producer config end

5.配置ConsumerFactory

//consumer config start

@Bean

public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer,String> kafkaListenerContainerFactory(){

ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String>();

factory.setConsumerFactory(consumerFactory());

return factory;

}

@Bean
public ConsumerFactory<Integer,String> consumerFactory(){
    return new DefaultKafkaConsumerFactory<Integer, String>(consumerConfigs());
}

@Bean
public Map<String,Object> consumerConfigs(){
    HashMap<String, Object> props = new HashMap<String, Object>();
    props.put("bootstrap.servers", "192.168.180.128:9092");
    props.put("group.id", "test");
    props.put("enable.auto.commit", "true");
    props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
    props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
    props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    return props;
}

//consumer config end

4.2 创建消息生产者

//使用spring-kafka的template发送一条消息 发送多条消息只需要循环多次即可

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

AnnotationConfigApplicationContext ctx = new AnnotationConfigApplicationContext(KafkaConfig.class);

KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate = (KafkaTemplate<Integer, String>) ctx.getBean("kafkaTemplate");

String data="this is a test message";

ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> send = kafkaTemplate.send("topic-test", 1, data);

send.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>() {

public void onFailure(Throwable throwable) {

        }

        public void onSuccess(SendResult<Integer, String> integerStringSendResult) {

        }
    });

}

4.3 创建消息消费者

我们首先创建一个一个用于消息监听的类，当名为”topic-test”的topic接收到消息之后，我们的这个listen方法就会调用。

public class SimpleConsumerListener {

private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SimpleConsumerListener.class);

private final CountDownLatch latch1 = new CountDownLatch(1);

@KafkaListener(id = "foo", topics = "topic-test")
public void listen(byte[] records) {
    //do something here
    this.latch1.countDown();
}

}

     我们同时也需要将这个类作为一个Bean配置到KafkaConfig中

@Bean

public SimpleConsumerListener simpleConsumerListener(){

return new SimpleConsumerListener();

}

默认spring-kafka会为每一个监听方法创建一个线程来向kafka服务器拉取消息