Kafka_kafka配置用户名密码

1.Kafka简介

消息队列

• 消息队列——用于存放消息的组件
• 程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息
• 很多时候消息队列不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的（设定一个期限：设置消息在MQ中保存10天）
• 消息队列中间件：消息队列的组件，例如：Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ

Kafka的应用场景

• 异步处理

• • 可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中，通过消息队列将需要进行处理的消息进行存储，其他系统可以消费消息队列中的数据
  • 比较常见的：发送短信验证码、发送邮件

• 系统解耦

• • 原先一个微服务是通过接口（HTTP）调用另一个微服务，这时候耦合很严重，只要接口发生变化就会导致系统不可用
  • 使用消息队列可以将系统进行解耦合，现在第一个微服务可以将消息放入到消息队列中，另一个微服务可以从消息队列中把消息取出来进行处理。进行系统解耦

• 流量削峰

• • 因为消息队列是低延迟、高可靠、高吞吐的，可以应对大量并发

• 日志处理

• • 可以使用消息队列作为临时存储，或者一种通信管道

消息队列的两种模型

• 生产者、消费者模型

• • 生产者负责将消息生产到MQ中
  • 消费者负责从MQ中获取消息
  • 生产者和消费者是解耦的，可能是生产者一个程序、消费者是另外一个程序

• 消息队列的模式

• • 点对点：一个消费者消费一个消息
  • 发布订阅：多个消费者可以消费一个消息

Kafka集群搭建

• 使用docker安装kafka

version: '3'
services:
  zookeeper-kafka:
    image: wurstmeister/zookeeper
    restart: unless-stopped
    hostname: zookeeper-kafka
    container_name: zookeeper-kafka
    ports:
      - 2181:2181
    volumes:
      - ./data:/data
      - ./datalog:/datalog
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.4.1
    depends_on: 
      - zookeeper-kafka
    container_name: kafka
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: kafka
      KAFKA_BROKER_ID: 0
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.200.135:2181      
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.200.135:9092
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./docker.sock:/var/run/docker.sock

ip要改成自己的ip 云服务器需要开放端口 出现报错可以查看docker容器日志排查

• 搭建集群过程

1. 将Kafka的安装包上传到虚拟机，并解压

2. 修改 server.properties

3. 将安装好的kafka复制到另外两台服务器

4. 配置KAFKA_HOME环境变量

5. 启动服务器

• Kafka集群是必须要有ZooKeeper的

注意：

• 每一个Kafka的节点都需要修改broker.id（每个节点的标识，不能重复）
• log.dir数据存储目录需要配置

kafka的目录结构:

Kafka的生产者/消费者/工具

• 安装Kafka集群，可以测试以下

• • 创建一个topic主题（消息都是存放在topic中，类似mysql建表的过程）
  • 基于kafka的内置测试生产者脚本来读取标准输入（键盘输入）的数据，并放入到topic中
  • 基于kafka的内置测试消费者脚本来消费topic中的数据

• 推荐大家开发的使用Kafka Tool

• • 浏览Kafka集群节点、多少个topic、多少个分区
  • 创建topic/删除topic
  • 浏览ZooKeeper中的数据

• 工具下载

Offset Explorer

工具使用步骤

Kafka的基准测试工具

• Kafka中提供了内置的性能测试工具

• • 生产者：测试生产每秒传输的数据量（多少条数据、多少M的数据）5000000 records sent, 11825.446943 records/sec (11.28 MB/sec), 2757.61 ms avg latency
  • 消费者：测试消费每条拉取的数据量

• 对比生产者和消费者：消费者的速度更快
• 参考文档进行测试,根电脑性能有关,一共有三种方式.

Kafka的Eagle监控工具

Kafka Eagle是一款结合了目前大数据Kafka监控工具的特点，重新研发的一块开源免费的Kafka集群优秀的监控工具。它可以非常方便的监控生产环境中的offset、lag变化、partition分布、owner等。

官网: EFAK

采用Docker进行安装

1. 拉取镜像

docker pull nickzurich/efak:latest

1. 使用以下命令启动容器(记得开放相关端口)

docker run -d --name kafka-eagle -p 8048:8048 -e EFAK_CLUSTER_ZK_LIST="116.62.237.97:2181" nickzurich/efak:latest

EFAK_CLUSTER_ZK_LIST：配置的是zookeeper服务的地址

1. 在游览器中输入http://ip:8048 即可访问,初始账号密码: admin/123456

1. 开启Kafka JMX端口

JMX(Java Management Extensions)是一个为应用程序植入管理功能的框架。JMX是一套标准的代理和服务，实际上，用户可以在任何Java应用程序中使用这些代理和服务实现管理。很多的一些软件都提供了JMX接口，来实现一些管理、监控功能。

在启动Kafka的脚本前，添加：

cd ${KAFKA_HOME}
export JMX_PORT=9988
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

1. 安装Kafka-Eagle

安装JDK，并配置好JAVA_HOME。

将kafka_eagle上传，并解压到 /export/server 目录中。

cd cd /export/software/
tar -xvzf kafka-eagle-bin-1.4.6.tar.gz -C ../server/
cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/ 
tar -xvzf kafka-eagle-web-1.4.6-bin.tar.gz
cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6

配置kafka_eagle 环境变量。

vim /etc/profile
export KE_HOME=/export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6
export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin
source /etc/profile

配置kafka_eagle。使用vi打开conf目录下的system-config.properties

vim conf/system-config.properties
# 修改第4行，配置kafka集群别名
kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1
# 修改第5行，配置ZK集群地址
cluster1.zk.list=node1.itcast.cn:2181,node2.itcast.cn:2181,node3.itcast.cn:2181
# 注释第6行
#cluster2.zk.list=xdn10:2181,xdn11:2181,xdn12:2181
 
# 修改第32行，打开图标统计
kafka.eagle.metrics.charts=true
kafka.eagle.metrics.retain=30
 
# 注释第69行，取消sqlite数据库连接配置
#kafka.eagle.driver=org.sqlite.JDBC
#kafka.eagle.url=jdbc:sqlite:/hadoop/kafka-eagle/db/ke.db
#kafka.eagle.username=root
#kafka.eagle.password=www.kafka-eagle.org
 
# 修改第77行，开启mys
kafka.eagle.driver=com.mysql.jdbc.Driver
kafka.eagle.url=jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
kafka.eagle.username=root
kafka.eagle.password=123456

配置JAVA_HOME

cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6/bin
vim ke.sh
# 在第24行添加JAVA_HOME环境配置
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241

修改Kafka eagle可执行权限

cd /export/server/kafka-eagle-bin-1.4.6/kafka-eagle-web-1.4.6/bin
chmod +x ke.sh

启动kafka_eagle。

./ke.sh start

访问Kafka eagle，默认用户为admin，密码为：123456

http://ip:8048/ke

Kafka度量指标

topic list

点击Topic下的List菜单，就可以展示当前Kafka集群中的所有topic。

生产者消息总计

Kafka Java API开发

<!-- kafka客户端工具 -->
<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  <version>2.4.1</version>
</dependency>

小tips 将日志输出到文件

1. 导入log4J的依赖

<!-- SLF桥接LOG4J日志-->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.6</version>
</dependency>
<!-- SLOG4J日志-->
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.16</version>
</dependency>

1. 将log4j.properties配置文件放入到resources文件夹中

log4j.rootLogger=INFO,stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p - %m%n

生产者程序开发

kafka 2.4.0 API

1. 创建连接

• • bootstrap.servers：Kafka的服务器地址
  • acks：表示当生产者生产数据到Kafka中，Kafka中会以什么样的策略返回
  • key.serializer：Kafka中的消息是以key、value键值对存储的，而且生产者生产的消息是需要在网络上传到的，这里指定的是StringSerializer方式，就是以字符串方式发送（将来还可以使用其他的一些序列化框架：Google ProtoBuf、Avro）
  • value.serializer：同上

1. 创建一个生产者对象KafkaProducer
2. 调用send方法发送消息（ProducerRecor，封装是key-value键值对）
3. 调用Future.get表示等带服务端的响应
4. 关闭生产者

// 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "116.62.237.97:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 
        // 2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);
 
        // 3. 发送1-100的消息到指定的topic中
        for (int i = 0; i < 100; ++i) {
            // 构建一条消息，直接new ProducerRecord
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("test", null, i + "");
            Future<RecordMetadata> future = kafkaProducer.send(producerRecord);
            // 调用Future的get方法等待响应
            future.get();
            System.out.println("第" + i + "条消息写入成功！");
        }
 
        // 4.关闭生产者
        kafkaProducer.close();

消费者程序开发

• group.id：消费者组的概念，可以在一个消费组中包含多个消费者。如果若干个消费者的group.id是一样的，表示它们就在一个组中，一个组中的消费者是共同消费Kafka中topic的数据。
• Kafka是一种拉消息模式的消息队列，在消费者中会有一个offset，表示从哪条消息开始拉取数据
• kafkaConsumer.poll：Kafka的消费者API是一批一批数据的拉取

/**
 * 消费者程序
 * <p>
 * 1.创建Kafka消费者配置
 * Properties props = new Properties();
 * props.setProperty("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
 * props.setProperty("group.id", "test");
 * props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
 * props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
 * props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 * props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 * <p>
 * 2.创建Kafka消费者
 * 3.订阅要消费的主题
 * 4.使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息
 * 5.将将记录（record）的offset、key、value都打印出来
 */
public class KafkaConsumerOne {
    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建Kafka消费者配置
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "116.62.237.97:9092");
        // 消费者组（可以使用消费者组将若干个消费者组织到一起），共同消费Kafka中topic的数据
        // 每一个消费者需要指定一个消费者组，如果消费者的组名是一样的，表示这几个消费者是一个组中的
        props.setProperty("group.id", "test");
        // 自动提交offset
        props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        // 自动提交offset的时间间隔
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        // 拉取的key、value数据的
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 
        // 2.创建Kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
 
        // 3. 订阅要消费的主题
        // 指定消费者从哪个topic中拉取数据
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
 
        // 4.使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息
        while (true) {
            // Kafka的消费者一次拉取一批的数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(5));
            // 5.将将记录（record）的offset、key、value都打印出来
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                // 主题
                String topic = consumerRecord.topic();
                // offset：这条消息处于Kafka分区中的哪个位置
                long offset = consumerRecord.offset();
                // key\value
                String key = consumerRecord.key();
                String value = consumerRecord.value();
 
                System.out.println("topic: " + topic + " offset:" + offset + " key:" + key + " value:" + value);
            }
        }
    }
}

生产者使用异步方式生产消息

• 获取生产者消息是否成功,或者成功生产消息到Kafka中后,执行一些其他操作.
• 使用匿名内部类实现Callback接口，该接口中表示Kafka服务器响应给客户端，会自动调用onCompletion方法

• • metadata：消息的元数据（属于哪个topic、属于哪个partition、对应的offset是什么）
  • exception：这个对象Kafka生产消息封装了出现的异常，如果为null，表示发送成功，如果不为null，表示出现异常。

// 二、使用异步回调的方式发送消息
ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("test", null, i + "");
kafkaProducer.send(producerRecord, new Callback() {
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        // 1. 判断发送消息是否成功
        if(exception == null) {
            // 发送成功
            // 主题
            String topic = metadata.topic();
            // 分区id
            int partition = metadata.partition();
            // 偏移量
            long offset = metadata.offset();
            System.out.println("topic:" + topic + " 分区id：" + partition + " 偏移量：" + offset);
        }
        else {
            // 发送出现错误
            System.out.println("生产消息出现异常！");
            // 打印异常消息
            System.out.println(exception.getMessage());
            // 打印调用栈
            System.out.println(exception.getStackTrace());
        }
    }
});

Kafka中的重要概念

• broker

• • Kafka服务器进程，生产者、消费者都要连接broker
  • 一个集群由多个broker组成，功能实现Kafka集群的负载均衡、容错

• producer：生产者
• consumer：消费者
• topic：主题，一个Kafka集群中，可以包含多个topic。一个topic可以包含多个分区

• • 是一个逻辑结构，生产、消费消息都需要指定topic

• partition：Kafka集群的分布式就是由分区来实现的。一个topic中的消息可以分布在topic中的不同partition中
• replica：副本，实现Kafkaf集群的容错，实现partition的容错。一个topic至少应该包含大于1个的副本
• consumer group：消费者组，一个消费者组中的消费者可以共同消费topic中的分区数据。每一个消费者组都一个唯一的名字。配置group.id一样的消费者是属于同一个组中
• offset：偏移量。相对消费者、partition来说，可以通过offset来拉取数据

消费者组

• 一个消费者组中可以包含多个消费者，共同来消费topic中的数据
• 一个topic中如果只有一个分区，那么这个分区只能被某个组中的一个消费者消费
• 有多少个分区，那么就可以被同一个组内的多少个消费者消费

幂等性

• 生产者消息重复问题

• • Kafka生产者生产消息到partition，如果直接发送消息，kafka会将消息保存到分区中，但Kafka会返回一个ack给生产者，表示当前操作是否成功，是否已经保存了这条消息。如果ack响应的过程失败了，此时生产者会重试，继续发送没有发送成功的消息，Kafka又会保存一条一模一样的消息

• 在Kafka中可以开启幂等性

props.put("enable.idempotence",true);

• • 当Kafka的生产者生产消息时，会增加一个pid（生产者的唯一编号）和sequence number（针对消息的一个递增序列）
  • 发送消息，会连着pid和sequence number一块发送
  • kafka接收到消息，会将消息和pid、sequence number一并保存下来
  • 如果ack响应失败，生产者重试，再次发送消息时，Kafka会根据pid、sequence number是否需要再保存一条消息
  • 判断条件：生产者发送过来的sequence number 是否小于等于 partition中消息对应的sequence

事务编程

• Kafka事务指的是生产者生产消息以及消费者提交offset的操作可以在一个原子操作中，要么都成功，要么都失败。

• 开启事务的条件

• • 生产者

// 开启事务必须要配置事务的ID
props.put("transactional.id", "dwd_user");

• • 消费者

// 配置事务的隔离级别
props.put("isolation.level","read_committed");
// 关闭自动提交，一会我们需要手动来提交offset，通过事务来维护offset
props.setProperty("enable.auto.commit", "false");

• • 生产者

• • • 初始化事务 initTransactions
    • 开启事务 beginTransaction
    • 需要使用producer来将消费者的offset提交到事务中 sendOffsetsToTransaction
    • 提交事务 commitTransaction
    • 如果出现异常回滚事务 abortTransaction

如果使用了事务，不要使用异步发送

public class TransactionProgram {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 调用之前实现的方法，创建消费者、生产者对象
        KafkaConsumer<String, String> consumer = createConsumer();
        KafkaProducer<String, String> producer = createProducer();
 
        // 2. 生产者调用initTransactions初始化事务
        producer.initTransactions();
 
        // 3. 编写一个while死循环，在while循环中不断拉取数据，进行处理后，再写入到指定的topic
        while(true) {
            try {
                // (1)	生产者开启事务
                producer.beginTransaction();
 
                // 这个Map保存了topic对应的partition的偏移量
                Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsetMap = new HashMap<>();
 
                // 从topic中拉取一批的数据
                // (2)	消费者拉取消息
                ConsumerRecords<String, String> concumserRecordArray = consumer.poll(Duration.ofSeconds(5));
                // (3)	遍历拉取到的消息，并进行预处理
                for (ConsumerRecord<String, String> cr : concumserRecordArray) {
                    // 将1转换为男，0转换为女
                    String msg = cr.value();
                    String[] fieldArray = msg.split(",");
 
                    // 将消息的偏移量保存
                    // 消费的是ods_user中的数据
                    String topic = cr.topic();
                    int partition = cr.partition();
                    long offset = cr.offset();
 
                	int i = 1 / 0;
 
                    // offset + 1：offset是当前消费的记录（消息）对应在partition中的offset，而我们希望下一次能继续从下一个消息消息
                    // 必须要+1，从能消费下一条消息
                    offsetMap.put(new TopicPartition(topic, partition), new OffsetAndMetadata(offset + 1));
 
                    // 将字段进行替换
                    if(fieldArray != null && fieldArray.length > 2) {
                        String sexField = fieldArray[1];
                        if(sexField.equals("1")) {
                            fieldArray[1] = "男";
                        }
                        else if(sexField.equals("0")){
                            fieldArray[1] = "女";
                        }
                    }
 
                    // 重新拼接字段
                    msg = fieldArray[0] + "," + fieldArray[1] + "," + fieldArray[2];
 
                    // (4)	生产消息到dwd_user topic中
                    ProducerRecord<String, String> dwdMsg = new ProducerRecord<>("dwd_user", msg);
                    // 发送消息
                    Future<RecordMetadata> future = producer.send(dwdMsg);
                    try {
                        future.get();
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                        producer.abortTransaction();
                    }
//                            new Callback()
//                    {
//                        @Override
//                        public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
//                            // 生产消息没有问题
//                            if(exception == null) {
//                                System.out.println("发送成功:" + dwdMsg);
//                            }
//                            else {
//                                System.out.println("生产消息失败:");
//                                System.out.println(exception.getMessage());
//                                System.out.println(exception.getStackTrace());
//                            }
//                        }
//                    });
                }
 
                producer.sendOffsetsToTransaction(offsetMap, "ods_user");
 
                // (6)	提交事务
                producer.commitTransaction();
            }catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                // (7)	捕获异常，如果出现异常，则取消事务
                producer.abortTransaction();
            }
        }
    }
 
    // 一、创建一个消费者来消费ods_user中的数据
    private static KafkaConsumer<String, String> createConsumer() {
        // 1. 配置消费者的属性（添加对事务的支持）
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
        props.setProperty("group.id", "ods_user");
        // 配置事务的隔离级别
        props.put("isolation.level","read_committed");
        // 关闭自动提交，一会我们需要手动来提交offset，通过事务来维护offset
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
        // 反序列化器
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 
        // 2. 构建消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
 
        // 3. 订阅一个topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("ods_user"));
 
        return kafkaConsumer;
 
    }
 
    // 二、编写createProducer方法，用来创建一个带有事务配置的生产者
    private static KafkaProducer<String, String> createProducer() {
        // 1. 配置生产者带有事务配置的属性
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
        // 开启事务必须要配置事务的ID
        props.put("transactional.id", "dwd_user");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 
        // 2. 构建生产者
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);
 
        return kafkaProducer;
    }
}

Kafka中的分区副本机制

生产者的分区写入策略

• 轮询（按照消息尽量保证每个分区的负载）策略，消息会均匀地分布到每个partition

• • 写入消息的时候，key为null的时候，默认使用的是轮询策略
  • 默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度保证所有消息平均分配到一个分区

• 随机策略（不使用）
• 按key写入策略，key.hash() % 分区的数量

• 自定义分区策略（类似于MapReduce指定分区）

乱序问题

• 在Kafka中生产者是有写入策略，如果topic有多个分区，就会将数据分散在不同的partition中存储
• 当partition数量大于1的时候，数据（消息）会打散分布在不同的partition中
• 如果只有一个分区，消息是有序的

自定义分区策略：

1. 创建自定义分区器

public class KeyWithRandomPartitioner implements Partitioner {
 
    private Random r;
 
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        r = new Random();
    }
 
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        // cluster.partitionCountForTopic 表示获取指定topic的分区数量
        return r.nextInt(1000) % cluster.partitionCountForTopic(topic);
    }
 
    @Override
    public void close() {
    }
}

1. 在Kafka生产者配置中，自定使用自定义分区器的类名

props.
put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, KeyWithRandomPartitioner.class.getName());

消费组Consumer Group Rebalance机制

• 再均衡：在某些情况下，消费者组中的消费者消费的分区会产生变化，会导致消费者分配不均匀（例如：有两个消费者消费3个，因为某个partition崩溃了，还有一个消费者当前没有分区要削峰），Kafka Consumer Group就会启用rebalance机制，重新平衡这个Consumer Group内的消费者消费的分区分配。
• 触发时机

• • 消费者数量发生变化

• • • 某个消费者crash
    • 新增消费者

• • topic的数量发生变化

• • • 某个topic被删除

• • partition的数量发生变化

• • • 删除partition
    • 新增partition

• 不良影响

• • 发生rebalance，所有的consumer将不再工作，共同来参与再均衡，直到每个消费者都已经被成功分配所需要消费的分区为止（rebalance结束）

消费者的分区分配策略

分区分配策略：保障每个消费者尽量能够均衡地消费分区的数据，不能出现某个消费者消费分区的数量特别多，某个消费者消费的分区特别少

• Range分配策略（范围分配策略）：Kafka默认的分配策略

• • n：分区的数量 / 消费者数量
  • m：分区的数量 % 消费者数量
  • 前m个消费者消费n+1个分区
  • 剩余的消费者消费n个分区

• RoundRobin分配策略（轮询分配策略）

• • 消费者挨个分配消费的分区
  • 配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。

• Striky粘性分配策略

• • 在没有发生rebalance跟轮询分配策略是一致的
  • 发生了rebalance，轮询分配策略，重新走一遍轮询分配的过程。而粘性会保证跟上一次的尽量一致，只是将新的需要分配的分区，均匀的分配到现有可用的消费者中即可
  • 减少上下文的切换
  • Striky粘性分配策略，保留rebalance之前的分配结果。

副本的ACK机制

producer是不断地往Kafka中写入数据，写入数据会有一个返回结果，表示是否写入成功。这里对应有一个ACKs的配置。

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

• acks = 0：生产者只管写入，不管是否写入成功，可能会数据丢失。性能是最好的

• acks = 1：生产者会等到leader分区写入成功后，返回成功，接着发送下一条

• acks = -1/all：确保消息写入到leader分区、还确保消息写入到对应副本都成功后，接着发送下一条，性能是最差的

根据业务情况来选择ack机制，是要求性能最高，一部分数据丢失影响不大，可以选择0/1。如果要求数据一定不能丢失，就得配置为-1/all。

分区中是有leader和follower的概念，为了确保消费者消费的数据是一致的，只能从分区leader去读写消息，follower做的事情就是同步数据，Backup。

高级API（High-Level API）、低级API（Low-Level API）

• 高级API就是直接让Kafka帮助管理、处理分配、数据

• • offset存储在ZK中
  • 由kafka的rebalance来控制消费者分配的分区
  • 开发起来比较简单，无需开发者关注底层细节
  • 无法做到细粒度的控制

/**
 * 消费者程序：从test主题中消费数据
 */
public class _2ConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建Kafka消费者配置
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.88.100:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 
        // 2. 创建Kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 
        // 3. 订阅要消费的主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
 
        // 4. 使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息
        while (true) {
            // 定义100毫秒超时
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }
}

• 低级API：由编写的程序自己控制逻辑

• • 自己来管理Offset，可以将offset存储在ZK、MySQL、Redis、HBase、Flink的状态存储
  • 指定消费者拉取某个分区的数据
  • 可以做到细粒度的控制
  • 原有的Kafka的策略会失效，需要我们自己来实现消费机制

String topic = "test";
TopicPartition partition0 = new TopicPartition(topic, 0);
TopicPartition partition1 = new TopicPartition(topic, 1);
consumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1));

Kafka原理

leader和follower

• Kafka中的leader和follower是相对分区有意义，不是相对broker
• Kafka在创建topic的时候，会尽量分配分区的leader在不同的broker中，其实就是负载均衡
• leader职责：读写数据
• follower职责：同步数据、参与选举（leader crash之后，会选举一个follower重新成为分区的leader
• 注意和ZooKeeper区分

• • ZK的leader负责读、写，follower可以读取
  • Kafka的leader负责读写、follower不能读写数据（确保每个消费者消费的数据是一致的），Kafka一个topic有多个分区leader，一样可以实现数据操作的负载均衡.

AR\ISR\OSR

• AR表示一个topic下的所有副本
• ISR：In Sync Replicas，正在同步的副本（可以理解为当前有几个follower是存活的）
• OSR：Out of Sync Replicas，不再同步的副本
• AR = ISR + OSR

leader选举

• Controller：controller是kafka集群的老大，是针对Broker的一个角色

• • Controller是高可用的，是用过ZK来进行选举

• Leader：是针对partition的一个角色

• • Leader是通过ISR来进行快速选举

• 如果Kafka是基于ZK来进行选举，ZK的压力可能会比较大。例如：某个节点崩溃，这个节点上不仅仅只有一个leader，是有不少的leader需要选举。通过ISR快速进行选举。
• leader的负载均衡

• • 如果某个broker crash之后，就可能会导致partition的leader分布不均匀，就是一个broker上存在一个topic下不同partition的leader
  • 通过以下指令，可以将leader分配到优先的leader对应的broker，确保leader是均匀分配的

bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092 --topic test --partition=2 --election-type preferred

Kafka读写流程

• 写流程

• • 通过ZooKeeper找partition对应的leader，leader是负责写的
  • producer开始写入数据
  • ISR里面的follower开始同步数据，并返回给leader ACK
  • 返回给producer ACK

• 读流程

• • 通过ZooKeeper找partition对应的leader，leader是负责读的
  • 通过ZooKeeper找到消费者对应的offset
  • 然后开始从offset往后顺序拉取数据
  • 提交offset（自动提交——每隔多少秒提交一次offset、手动提交——放入到事务中提交）

Kafka的物理存储

• Kafka的数据组织结构

• • topic
  • partition
  • segment

• • • .log数据文件
    • .index（稀疏索引）
    • .timeindex（根据时间做的索引）

• 深入了解读数据的流程

• • 消费者的offset是一个针对partition全局offset
  • 可以根据这个offset找到segment段
  • 接着需要将全局的offset转换成segment的局部offset
  • 根据局部的offset，就可以从（.index稀疏索引）找到对应的数据位置
  • 开始顺序读取

消息传递的语义性

Flink里面有对应的每种不同机制的保证，提供Exactly-Once保障（二阶段事务提交方式）

• At-most once：最多一次（只管把数据消费到，不管有没有成功，可能会有数据丢失）
• At-least once：最少一次（有可能会出现重复消费）
• Exactly-Once：仅有一次（事务性性的保障，保证消息有且仅被处理一次）

Kafka的消息不丢失

• broker消息不丢失：因为有副本relicas的存在，会不断地从leader中同步副本，所以，一个broker crash，不会导致数据丢失，除非是只有一个副本。
• 生产者消息不丢失：ACK机制（配置成ALL/-1）、配置0或者1有可能会存在丢失
• 消费者消费不丢失：重点控制offset

• • At-least once：一种数据可能会重复消费
  • Exactly-Once：仅被一次消费

数据积压

• 数据积压指的是消费者因为有一些外部的IO、一些比较耗时的操作（Full GC——Stop the world），就会造成消息在partition中一直存在得不到消费，就会产生数据积压
• 在企业中，我们要有监控系统，如果出现这种情况，需要尽快处理。虽然后续的Spark Streaming/Flink可以实现背压机制，但是数据累积太多一定对实时系统它的实时性是有说影响的

数据清理&配额限速

• 数据清理

• • Log Deletion（日志删除）：如果消息达到一定的条件（时间、日志大小、offset大小），Kafka就会自动将日志设置为待删除（segment端的后缀名会以 .delete结尾），日志管理程序会定期清理这些日志

• • • 默认是7天过期

• • Log Compaction（日志合并）

• • • 如果在一些key-value数据中，一个key可以对应多个不同版本的value
    • 经过日志合并，就会只保留最新的一个版本

• 配额限速

• • 可以限制Producer、Consumer的速率
  • 防止Kafka的速度过快，占用整个服务器（broker）的所有IO资源