Apache Kafka 使用介绍

2019-06-19  本文已影响0人  天生小包

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

image

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

image

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。

[图片上传中...(image-1475b4-1560911769122-26)]

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

[图片上传中...(image-d4a05b-1560911769122-25)]

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

[图片上传中...(image-58fb7a-1560911769122-24)]

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各不相同，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

    1. 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
    2. 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

  1. 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

[图片上传中...(image-81b118-1560911769122-23)]

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

[图片上传中...(image-1839e6-1560911769122-22)]

2.5. 创建第一个消息

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

image 
    　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

[图片上传中...(image-be2063-1560911769122-20)]

     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

![image](https://img.haomeiwen.com/i11997591/27b432957494f9bd.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

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

image

3. 在java程序中使用kafka

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

[ 复制代码

](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">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<NewTopic> topics = new ArrayList<NewTopic>();
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();
}
}</pre>

[ 复制代码

](javascript:void(0); "复制代码")

使用AdminClient API可以来控制对kafka服务器进行配置，我们这里使用

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">NewTopic(String name, int numPartitions, short replicationFactor)</pre>

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

[[图片上传中...(image-89f43e-1560911769119-15)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">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();

}</pre>

[[图片上传中...(image-8a4eb8-1560911769119-14)]](javascript:void(0); "复制代码")

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

[ 复制代码

](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">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<TopicPartition> collection) {
} public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> 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());
}
}</pre>

[[图片上传中...(image-e502fb-1560911769119-12)]](javascript:void(0); "复制代码")

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。

  1. 引入pom文件

[[图片上传中...(image-d0afa6-1560911769119-11)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>0.11.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>1.3.0.RELEASE</version>
</dependency></pre>

[[图片上传中...(image-8f8b8e-1560911769119-10)]](javascript:void(0); "复制代码")

  1. 创建配置类

我们在主目录下新建名为KafkaConfig的类

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">@Configuration
@EnableKafka public class KafkaConfig {

}</pre>

  1. 配置Topic

在kafkaConfig类中添加配置

[[图片上传中...(image-6fba21-1560911769119-9)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">@Configuration
@EnableKafka public class KafkaConfig { //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

}</pre>

[[图片上传中...(image-a375d6-1560911769119-8)]](javascript:void(0); "复制代码")

  1. 配置生产者Factory及Template

在上面的配置文件中追加

[[图片上传中...(image-46381-1560911769119-7)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">//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</pre>

[[图片上传中...(image-16de51-1560911769119-6)]](javascript:void(0); "复制代码")

5.配置ConsumerFactory

在上面的配置文件中追加

[[图片上传中...(image-5997b6-1560911769119-5)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">//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</pre>

[[图片上传中...(image-f970ad-1560911769119-4)]](javascript:void(0); "复制代码")

4.2 创建消息生产者

[[图片上传中...(image-403d88-1560911769119-3)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">//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) {

        }
    });

}</pre>

[[图片上传中...(image-28dfa5-1560911769119-2)]](javascript:void(0); "复制代码")

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。

[[图片上传中...(image-9627f3-1560911769119-1)]](javascript:void(0); "复制代码")

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">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();
}

}</pre>

[[图片上传中...(image-ec9a66-1560911769119-0)]](javascript:void(0); "复制代码")

我们同时也需要将这个类作为一个Bean配置到KafkaConfig中

在配置文件中追加

<pre style="margin: 0px; padding: 0px; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word; font-family: "Courier New" !important; font-size: 12px !important;">@Bean public SimpleConsumerListener simpleConsumerListener(){ return new SimpleConsumerListener();
}</pre>

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

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读