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kafka集群搭建和操作详解

作者：IT小白 | 2024-08-19 04:48:59

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kafka集群搭建和操作详解

1.kafka官网

https://kafka.apache.org/

2.下载地址

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.7.0/kafka_2.12-2.7.0.tgz

3.解压并复制三个kafka

tar zxvf kafka_2.12-2.7.0.tgz
cp -r kafka_2.12-2.7.0 kafka01
cp -r kafka_2.12-2.7.0 kafka02
cp -r kafka_2.12-2.7.0 kafka03
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4.修改`server.properties`

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# 分别修改为0，1，2
broker.id=0
# 分别修改为 9092,9093,9094
listeners=PLAINTEXT://:9093
# 修改为自己的ip:端口
zookeeper.connect=localhost:2181
# 日志地址改为 01/02/03
log.dirs=/tmp/kafka-logs01
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5.启动kafka

记得要先启动zookeeper

cd kafka02
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
cd kafka03
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
cd kafka04
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

#关闭
bin/kafka-server-stop.sh
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6.操作kafka topic

#显示有那些topic
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9094

#删除topic
bin/kafka-topics.sh --delete --bootstrap-server localhost:9094 --topic test

#创建topic
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9094 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

# replication-factor 备份
# partitions 分区最好和主题吧数量一致
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9094 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic city

# 日志目录查看主题会发现city在每个目录都有，但是city只有一个目录下有
ls /tmp/kafka-logs

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7.操作kafka 生产者

# 发送消息
bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9094 --topic -test

# 接收消息(接收启动之后发送的数据)
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9094 --topic -test
# 接收所有消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9094 --topic -test --from-beginning

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8.java程序实现生产者

8.1导入kafka依赖

<!-- kafka依赖 -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka_2.13</artifactId>
      <version>2.7.0</version>
    </dependency>
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import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
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;

public class OneProducer {
    // 第一个泛型：当前生产者所生产消息的key
    // 第二个泛型：当前生产者所生产的消息本身
    private KafkaProducer<Integer, String> producer;

    public OneProducer() {
        Properties properties = new Properties();
        // 指定kafka集群
//        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9094");
        // 指定key与value的序列化器
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        this.producer = new KafkaProducer<Integer, String>(properties);
    }

    public void sendMsg() throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 创建消息记录（包含主题、消息本身）  (String topic, V value)
         //ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<>("city", "tianjin");
        // 创建消息记录（包含主题、key、消息本身）  (String topic, K key, V value)
        // ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<>("cities", 1, "tianjin");
        // 创建消息记录（包含主题、partition、key、消息本身）  (String topic, Integer partition, K key, V value)
        ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<>("city", 0, 1, "tianjin");
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                if (exception != null) {
                    exception.printStackTrace();
                } else {
                    System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
                }
            }
        });

//        producer.send(record);
    }
}

public class OneProducerTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
        OneProducer producer = new OneProducer();
        producer.sendMsg();
        System.in.read();
    }
}


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9.java程序实现消费者

9.1 同步提交


import kafka.utils.ShutdownableThread;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class SomeConsumer extends ShutdownableThread {
    private KafkaConsumer<Integer, String> consumer;

    public SomeConsumer() {
        // 两个参数：
        // 1)指定当前消费者名称
        // 2)指定消费过程是否会被中断
        super("KafkaConsumerTest", false);

        Properties properties = new Properties();
        String brokers = "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094";
        // 指定kafka集群
        properties.put("bootstrap.servers", brokers);
        // 指定消费者组ID
        properties.put("group.id", "cityGroup1");
        // 开启自动提交，默认为true
        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        // 指定自动提交的超时时限，默认5s
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        // 指定消费者被broker认定为挂掉的时限。若broker在此时间内未收到当前消费者发送的心跳，则broker
        // 认为消费者已经挂掉。默认为10s
        properties.put("session.timeout.ms", "30000");
        // 指定两次心跳的时间间隔，默认为3s，一般不要超过session.timeout.ms的 1/3
        properties.put("heartbeat.interval.ms", "10000");
        // 当kafka中没有指定offset初值时，或指定的offset不存在时，从这里读取offset的值。其取值的意义为：
        // earliest:指定offset为第一条offset
        // latest: 指定offset为最后一条offset
        properties.put("auto.offset.reset", "earliest");
        // 指定key与value的反序列化器
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        this.consumer = new KafkaConsumer<Integer, String>(properties);
    }

    @Override
    public void doWork() {
        // 订阅消费主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("city"));
        // 从broker摘取消费。参数表示，若buffer中没有消费，消费者等待消费的时间。
        // 0，表示没有消息什么也不返回
        // >0，表示当时间到后仍没有消息，则返回空
        ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);
        for(ConsumerRecord record : records) {
            System.out.println("topic = " + record.topic());
            System.out.println("partition = " + record.partition());
            System.out.println("key = " + record.key());
            System.out.println("value = " + record.value());
        }
    }
}

public class ConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        SomeConsumer consumer = new SomeConsumer();
        consumer.start();
    }
}


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同步提交可能会导致重复消费：
1.强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）
2.设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交，下次重启会重复消费。

所以我们改变提交方式为手动提交:

// 开启手动提交
properties.put("enable.auto.commit", "false");
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3.（重复消费最常见的原因）：消费后的数据，当offset还没有提交时，partition就断开连接。比如，通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了Kafka的session timeout时间（0.10.x版本默认是30秒），那么就会re-blance重平衡，此时有一定几率offset没提交，会导致重平衡后重复消费。
4.当消费者重新分配partition的时候，可能出现从头开始消费的情况，导致重发问题。
5.当消费者消费的速度很慢的时候，可能在一个session周期内还未完成，导致心跳机制检测报告出问题。
6.并发很大，可能在规定的时间（session.time.out默认30s）内没有消费完，就会可能导致reblance重平衡，导致一部分offset自动提交失败，然后重平衡后重复消费

kafka可能重复消费的原因：https://my.oschina.net/wangzhiwubigdata/blog/4392190

9.2手动同步提交


import kafka.utils.ShutdownableThread;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class SyncManualConsumer extends ShutdownableThread {
    private KafkaConsumer<Integer, String> consumer;

    public SyncManualConsumer() {
        // 两个参数：
        // 1)指定当前消费者名称
        // 2)指定消费过程是否会被中断
        super("KafkaConsumerTest", false);

        Properties properties = new Properties();
        String brokers = "kafkaOS1:9092,kafkaOS2:9092,kafkaOS3:9092";
        // 指定kafka集群
        properties.put("bootstrap.servers", brokers);
        // 指定消费者组ID
        properties.put("group.id", "cityGroup1");

        // 开启手动提交
        properties.put("enable.auto.commit", "false");
        // 指定自动提交的超时时限，默认5s
        // properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        // 指定一次提交10个offset
        properties.put("max.poll.records", 10);

        // 指定消费者被broker认定为挂掉的时限。若broker在此时间内未收到当前消费者发送的心跳，则broker
        // 认为消费者已经挂掉。默认为10s
        properties.put("session.timeout.ms", "30000");
        // 指定两次心跳的时间间隔，默认为3s，一般不要超过session.timeout.ms的 1/3
        properties.put("heartbeat.interval.ms", "10000");
        // 当kafka中没有指定offset初值时，或指定的offset不存在时，从这里读取offset的值。其取值的意义为：
        // earliest:指定offset为第一条offset
        // latest: 指定offset为最后一条offset
        properties.put("auto.offset.reset", "earliest");
        // 指定key与value的反序列化器
        properties.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
        properties.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        this.consumer = new KafkaConsumer<Integer, String>(properties);
    }

    @Override
    public void doWork() {
        // 订阅消费主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("cities"));
        // 从broker摘取消费。参数表示，若buffer中没有消费，消费者等待消费的时间。
        // 0，表示没有消息什么也不返回
        // >0，表示当时间到后仍没有消息，则返回空
        ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);
        for(ConsumerRecord record : records) {
            System.out.println("topic = " + record.topic());
            System.out.println("partition = " + record.partition());
            System.out.println("key = " + record.key());
            System.out.println("value = " + record.value());
            // 手动同步提交
            consumer.commitSync();
        }
    }
}
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9.3手动异步提交

同步提交方式是，消费者向 broker 提交 offset 后等待 broker 成功响应。若没有收到响
应，则会重新提交，直到获取到响应。而在这个等待过程中，消费者是阻塞的。其严重影响
了消费者的吞吐量。

异步提交方式是，消费者向 broker 提交 offset 后不用等待成功响应，所以其增加了消费者的吞
吐量。

@Override
    public void doWork() {
        // 订阅消费主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("cities"));
        // 从broker摘取消费。参数表示，若buffer中没有消费，消费者等待消费的时间。
        // 0，表示没有消息什么也不返回
        // >0，表示当时间到后仍没有消息，则返回空
        ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);
        for(ConsumerRecord record : records) {
            System.out.println("topic = " + record.topic());
            System.out.println("partition = " + record.partition());
            System.out.println("key = " + record.key());
            System.out.println("value = " + record.value());
            // 手动异步提交
            // consumer.commitAsync();
            consumer.commitAsync((offsets, ex) -> {
                if(ex != null) {
                    System.out.print("提交失败，offsets = " + offsets);
                    System.out.println(", exception = " + ex);
                }
            });
        }
    }
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9.4同异步提交

同异步提交，即同步提交与异步提交组合使用。一般情况下，若偶尔出现提交失败，其
也不会影响消费者的消费。因为后续提交最终会将这次提交失败的 offset 给提交了。
但异步提交会产生重复消费，为了防止重复消费，可以将同步提交与异常提交联合使用。

@Override
    public void doWork() {
        // 订阅消费主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("cities"));
        // 从broker摘取消费。参数表示，若buffer中没有消费，消费者等待消费的时间。
        // 0，表示没有消息什么也不返回
        // >0，表示当时间到后仍没有消息，则返回空
        ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);
        for(ConsumerRecord record : records) {
            System.out.println("topic = " + record.topic());
            System.out.println("partition = " + record.partition());
            System.out.println("key = " + record.key());
            System.out.println("value = " + record.value());
            consumer.commitAsync((offsets, ex) -> {
                if(ex != null) {
                    System.out.print("提交失败，offsets = " + offsets);
                    System.out.println(", exception = " + ex);

                    // 同步提交
                    consumer.commitSync();
                }
            });
        }
    }
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10.kafka整合springboot

10.1 pom

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
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10.2 消费者

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class SomeConsumer {

    @KafkaListener(topics = "${kafka.topic}")
    public void onMsg(String message) {
        System.out.println("Kafka消费者接受到消息 " + message);
    }

}

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10.3生产者

@RestController
public class SomeProducer {
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> template;

    // 从配置文件读取自定义属性
    @Value("${kafka.topic}")
    private String topic;

    // 由于是提交数据，所以使用Post方式
    @PostMapping("/msg/send")
    public String sendMsg(@RequestParam("message") String message) {
        template.send(topic, message);
        return "send success";
    }
}

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10.4 springboot 自动配置

spring-boot-autoconfigure-2.1.3.RELEASE.jar!/META-INF/spring.factories

org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaAutoConfiguration

@Configuration
@ConditionalOnClass(KafkaTemplate.class)
@EnableConfigurationProperties(KafkaProperties.class)
@Import({ KafkaAnnotationDrivenConfiguration.class,
		KafkaStreamsAnnotationDrivenConfiguration.class })
public class KafkaAutoConfiguration {
	...
}
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kafka集群搭建和操作详解

1.kafka官网

2.下载地址

3.解压并复制三个kafka

4.修改server.properties

5.启动kafka

6.操作kafka topic

7.操作kafka 生产者

8.java程序实现生产者

8.1导入kafka依赖

9.java程序实现消费者

9.1 同步提交

9.2手动同步提交

9.3手动异步提交

9.4同异步提交

10.kafka整合springboot

10.1 pom

10.2 消费者

10.3生产者

10.4 springboot 自动配置

4.修改`server.properties`