Kafka - a simple consumer demo - c++_c++ kafka 消费者

Kafka

如果有 kafka 基础的同学可以不用看前面的废话，可以从第五条 [配置] 开始看起～ 代码在第七条

前言：官网比我这标准多了～ 官网跳转，大家可以先完成quickStart部分kafka单机生产消费

一、概念简介

Kafka 是一个分布式流处理平台，常被用作消息队列中间件。具有横向扩展，容错，高速等优点。

Kafka中的概念

• record: 由 key , value , timestamp 组成，Kafka 集群会保持所有的消息，直到它们过期，无论消息是否被消费。Kafka 的性能是和数据大小是无关的，所以可以长期保存数据。
• producer: 生产者用于发布消息。
• consumer: 消费者用于订阅消息。
• consumer group: 相同的 group.id 的消费者将视为同一个消费者组。
• topic: 消息的一种逻辑分组，用于对消息分类。相同主题的消息放在一个队列中。
• partition: 消息的一种物理分组，一个主题被称为多个分区，每个分区就是一个顺序的、不可变的消息队列，并且可以持续添加。每个分区对应一个逻辑 log，有多个 segment 组成。
• offset: 分区中的每个消息都有一个唯一的 id，称之为偏移量。它代表已经消费的位置。可以手动或自动提交偏移量。
• broker: 一台 Kafka 服务器称之为一个 broker
• replica: 副本只是一个分区的备份。副本从不读取或写入数据，它们用于防止数据丢失
• leader: Learder 是负责给定分区的所有读取和写入的节点。每个分区都有一个服务器充当 Leader， producer 和 consumer 只跟 Leader 交互
• follower: 跟随 Leader 指令的节点成为 Follower。如果 Leader 失败，一个 Follower 将自动成为 Leader。 Follower 作为正常的消费者，拉取消息并更新其自己的数据存储。副本中的一个角色，从 Leader 中复制数据。
• zookeeper: Kafka 代理都是无状态的，所以使用 Zookeeper 管理集群状态。Zookeeper 用于管理和协调 Kafka 代理

二、适用场景

• MQ - 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠的获取数据。
• 流处理 - 构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。

三、四个核心 API

1. Producer API : 允许一个应用程序发布一串流式数据到一个或者多个 Kafka topic。
2. Consumer API : 允许一个应用程序订阅一个或者多个 topic，并且对发布给他们的流式数据进行处理。
3. Streams API : 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个 topic 产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或者多个 topic 中去，在输入输出流之间进行有效的转换。
4. Connector API : 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将 Kafka topics 连接到已存在的应用程序或者数据系统。eg：连接到一个 DB，捕捉表的所有

四、Topics 和 log

1. topic 就是数据主题。kafka 采用多订阅者模式，一个 topic 可以拥有一个或者多个消费者订阅它的数据。
2. 对于每一个 topic，Kafka 集群都会维持一个分区日志。每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的 commit log 文件。分区中的每一个记录都会分配一个 id 号来表示顺序，也就是偏移量 offset，offset 用来唯一的标识分区中的每一条记录。
3. Kafka 集群保留所有发布的记录 - 无论他们是否已被消费 - 并通过一个可配置的参数 – 保留期限 – 来控制。如果保留策略设置为