kafka快速入门_kafka入门

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1 kafka

1.1 kafka介绍

Kafka 是一个分布式流媒体平台

kafka官网：http://kafka.apache.org/

（1）流媒体平台有三个关键功能：

• 发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
• 以容错的持久方式存储记录流。
• 记录发生时处理流。

（2）Kafka通常用于两大类应用：

• 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道
• 构建转换或响应数据流的实时流应用程序

（3）kafka名词解释

• topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）
• producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
• 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。

1.2 kafka安装和配置

1.2.1 jdk环境

首先需要安装Java环境，同时配置环境变量

1.2.2 zookeeper安装

Zookeeper是安装Kafka集群的必要组件，Kafka通过Zookeeper来实施对元数据信息的管理，包括集
群、主题、分区等内容。
同样在官网下载安装包到指定目录解压缩

ZooKeeper 官网： http://zookeeper.apache.org/

在今天提供的资料中，有一个zookeeper-3.4.14.tar.gz包，上传到服务器，也可以到官网上下载

（1）解压压缩包

tar zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz
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（2）修改配置文件，进入安装路径conf目录，并将zoo_sample.cfg文件修改为zoo.cfg

cd zookeeper-3.4.14  #进入安装目录
cd conf   #进入配置目录
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg  # 把文件改名
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（3）创建存放数据的目录 data

在zookeeper安装的根目录创建目录 data

mkdir data 
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创建完的效果如下：

（4）配置数据存储目录

进入conf目录下，编辑zoo.cfg

vi conf/zoo.cfg
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修改内容，如下图

（5）启动zookeeper

进入bin目录

./zkServer.sh start # 启动
./zkServer.sh status # 查看状态
./zkServer.sh restart # 重启
./zkServer.sh stop # 关闭
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启动后可以查看进行

jps
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1.2.3 kafka安装

（1）官网下载

下载地址：http://kafka.apache.org/downloads

也可以在今天的资源文件夹中找到这个安装，直接上传到服务器即可

（2）解压

tar zxvf kafka_2.12-2.2.1.tgz
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（3）修改参数

修改config目录下的server.properties文件,效果如下

• 修改listeners=PLAINTEXT://host:9092
• log.dirs=/root/kafka_2.12-2.2.1/logs 需要在kafka安装目录新建logs目录

（4）启动kafka

在kafka的根目录

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties  #启动kafka
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查看进程

注意：启动kafka之前，必须先启动zookeeper

1.3 kafka入门案例

1.3.1 创建工程kafka-demo

创建kafka-demo工程，引入依赖信息

<properties>
    <kafka.client.version>2.0.1</kafka.client.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>${kafka.client.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>
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做一个java普通的生产者和消费者只需要依赖kafka-clients即可

1.3.2 消息生产者

创建类：

package com.oldlu.kafka.simple;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
/**
 * Kafka 消息生产者
 */
public class ProducerFastStart {

    // Kafka集群地址
    private static final String brokerList = "192.168.200.130:9092";
    // 主题名称-之前已经创建
    private static final String topic = "kafka-hello";

    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        // 设置key序列化器
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 设置重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
        // 设置值序列化器
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 设置集群地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
        // KafkaProducer
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //封装消息
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(topic, "Kafka-demo-001", "hello, Kafka!");
        try {
            //发送消息
            producer.send(record);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        producer.close();
    }
}
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1.3.3 消息消费者

创建消费者类：

package com.oldlu.kafka.simple;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

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

/**
 * Kafka 消息消费者
 */
public class ConsumerFastStart {
    // Kafka集群地址
    private static final String brokerList = "192.168.200.130:9092";
    // 主题名称-之前已经创建
    private static final String topic = "kafka-hello";
    // 消费组
    private static final String groupId = "group.demo1";

    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);//分组
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println(record.value());
            }
        }
    }
}
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1.3.4 测试及结论-重要

• 生产者发送消息，同一个组中的多个消费者只能有一个消费者接收消息
• 生产者发送消息，如果有多个组，每个组中只能有一个消费者接收消息,如果想要实现广播的效果，可以让每个消费者单独有一个组即可，这样每个消费者都可以接收到消息

1.3.5 相关概念再介绍

在kafka概述里介绍了概念包括：topic、producer、consumer、broker，这些是最基本的一些概念，想要更深入理解kafka还要知道它的一些其他概念定义：

• 消息Message

Kafka 中的数据单元被称为消息message，也被称为记录records，可以把它看作数据库表中某一行的记录。

• topic

Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）

• 批次

为了提高效率， 消息会分批次写入 Kafka，批次就代指的是一组消息。

• 分区Partition-难点

主题可以被分为若干个分区（partition），同一个主题中的分区可以不在一个机器上，有可能会部署在多个机器上，由此来实现 kafka 的伸缩性。topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个文件进行存储。partition中的数据是有序的，partition之间的数据是没有顺序的。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。

• broker

一个独立的 Kafka 服务器就被称为 broker，broker 接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存。

• Broker 集群

broker 是集群 的组成部分，broker 集群由一个或多个 broker 组成，每个集群都有一个 broker同时充当了集群控制器的角色（自动从集群的活跃成员中选举出来）。

• 副本Replica

Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica），副本的数量是可以配置的，Kafka 定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica） 和 追随者副本（Follower Replica）；所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从ISR列表（保持同步的副本列表）中删除，重新创建一个Follower。

• Zookeeper

kafka对与zookeeper是强依赖的，是以zookeeper作为基础的，即使不做集群，也需要zk的支持。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行重平衡。

• 消费者群组Consumer Group

生产者与消费者的关系就如同餐厅中的厨师和顾客之间的关系一样，一个厨师对应多个顾客，也就是一个生产者对应多个消费者，消费者群组（Consumer Group）指的就是由一个或多个消费者组成的群体。

• 偏移量Consumer Offset

偏移量（Consumer Offset）是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，用来记录消费者发生重平衡时的位置，以便用来恢复数据。

• 重平衡Rebalance

消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。

• 分组的作用

分不同的组就可以广播让所有分组消费者消费到,简单说就是让一个消息多个消费

1.3.5 生产者详解-理解

（1）发送消息的工作原理

（2）发送类型

• 发送并忘记（fire-and-forget）

把消息发送给服务器，并不关心它是否正常到达，大多数情况下，消息会正常到达，因为kafka是高可用的，而且生产者会自动尝试重发，使用这种方式有时候会丢失一些信息

• 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

 //发送消息
  try {
      RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get();
      System.out.println(recordMetadata.offset());//获取偏移量
  }catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
  }
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如果服务器返回错误，get()方法会抛出异常，如果没有发生错误，我们就会得到一个RecordMetadata对象，可以用它来获取消息的偏移量.

• 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。如下代码

//发送消息
  try {
      producer.send(record, new Callback() {
          @Override
          public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
              if(e!=null){
                  e.printStackTrace();
              }
              System.out.println(recordMetadata.offset());
          }
      });
  }catch (Exception e){
      e.printStackTrace();
  }
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如果kafka返回一个错误，onCompletion()方法会抛出一个非空（non null）异常，可以根据实际情况处理，比如记录错误日志，或者把消息写入“错误消息”文件中，方便后期进行分析。

（3）参数详解

到目前为止，我们只介绍了生产者的几个必要参数（bootstrap.servers、序列化器等）

生产者还有很多可配置的参数，在kafka官方文档中都有说明，大部分都有合理的默认值，所以没有必要去修改它们，不过有几个参数在内存使用，性能和可靠性方法对生产者有影响

• acks

指的是producer的消息发送确认机制

• 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，也就是说，如果当中出现了问题，导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢失了。不过，因为生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很高的吞吐量。

• acks=1

  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，如果消息无法到达首领节点，生产者会收到一个错误响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。

• 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，这种模式是最安全的，它可以保证不止一个服务器收到消息，就算有服务器发生崩溃，整个集群仍然可以运行。不过他的延迟比acks=1时更高。

• retries

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

1.3.6 消费者详解-理解

（1）消费者工作原理

（2）其他参数详解

• enable.auto.commit

该属性指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是true。为了尽量避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false，由自己控制何时提交偏移量。如果把它设置为true,还可以通过配置auto.commit.interval.ms属性来控制提交的频率。

• auto.offset.reset

  • earliest

    当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费

  • latest

    当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据

  • none

    topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常

  • anything else

    向consumer抛出异常

（3）提交和偏移量

每次调用poll()方法，它会返回由生产者写入kafka但还没有被消费者读取过来的记录，我们由此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的，kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，这是kafka的一个独特之处，相反，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。如果消费者一直处于运行状态，那么偏移量就没有什么用处。不过，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，完成再均衡之后，每个消费者可能分配到新的分区，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。

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。

如下图：

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。

如下图：

（4）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。提交时间间隔有auto.commot.interval.ms控制，默认值是5秒。

需要注意到，这种方式可能会导致消息重复消费。假如，某个消费者poll消息后，应用正在处理消息，在3秒后Kafka进行了重平衡，那么由于没有更新位移导致重平衡后这部分消息重复消费。

（5）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。

properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,false);

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);
        }

    }
}
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（6）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);
            }
        }
    });
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(7）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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1.4 spring boot集成kafka收发消息

1.4.1 环境搭建

（1）pom依赖，最终的依赖信息

<!-- 继承Spring boot工程 -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.1.5.RELEASE</version>
</parent>
<properties>
    <kafka.version>2.2.7.RELEASE</kafka.version>
    <kafka.client.version>2.0.1</kafka.client.version>
    <fastjson.version>1.2.58</fastjson.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <!-- kafkfa -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <version>${kafka.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-streams</artifactId>
        <version>${kafka.client.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <artifactId>connect-json</artifactId>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>${kafka.client.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>${fastjson.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>
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（2）在resources下创建文件application.yml

server:
  port: 9991
spring:
  application:
    name: kafka-demo
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: test-hello-group
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
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（3）引导类

package com.oldlu.kafka;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class KafkaApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(KafkaApplication.class,args);
    }
}
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1.4.2 消息生产者

新建controller

package com.oldlu.kafka.controller;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello(){
        //第一个参数：topics  
        //第二个参数：消息内容
        kafkaTemplate.send("kafka-hello","程序员");
        return "ok";
    }
}
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1.4.3 消息消费者

新建监听类：

package com.oldlu.kafka.listener;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Optional;

@Component
public class HelloListener {

    @KafkaListener(topics = {"hello-oldlu"})
    public void receiverMessage(ConsumerRecord<?,?> record){
        Optional<? extends ConsumerRecord<?, ?>> optional = Optional.ofNullable(record);
        if(optional.isPresent()){
            Object value = record.value();
            System.out.println(value);
        }
    }
}
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1.4.4 测试

启动项目访问：http://localhost:9991/hello

控制台打印，效果如下

1.5 传递消息为对象

目前springboot整合后的kafka，因为序列化器是StringSerializer，这个时候如果需要传递对象可以有两种方式

方式一：可以自定义序列化器，对象类型众多，这种方式通用性不强，本章节不介绍

方式二：可以把要传递的对象进行转json字符串，接收消息后再转为对象即可，本项目采用这种方式

（1）新建类User

package com.oldlu.kafka.pojo;

public class User {

    private String username;
    private Integer age;

    //setter  getter
}
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（2）修改消息发送

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate;

    @GetMapping("/hello")
    public String hello(){
        //发送消息
        User user = new User();
        user.setUsername("zhangsan");
        user.setAge(18);
        kafkaTemplate.send("hello-oldlu", JSON.toJSONString(user));
        return "ok";
    }
}
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（4）修改消费者

@Component
public class HelloListener {

    @KafkaListener(topics = {"hello-oldlu"})
    public void receiverMessage(ConsumerRecord<?,?> record){
        Optional<? extends ConsumerRecord<?, ?>> optional = Optional.ofNullable(record);
        if(optional.isPresent()){
            Object value = record.value();
            User user = JSON.parseObject((String) value, User.class);
            System.out.println(user);
        }
    }
}
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测试效果如下：