消息队列中间件（三）Kafka 入门指南

栏目: 后端 · 发布时间: 5年前

内容简介：Kafka 用于构建实时数据管道和流应用程序。它具有水平可扩展性，容错性，快速性，并在数千家公司的生产环境中运行。从官方我们可以知道

Kafka 的前身是由 LinkedIn 开源的一款产品，2011年初开始开源，加入了 Apache 基金会，2012年从 Apache Incubator 毕业变成了 Apache 顶级开源项目。同时LinkedIn还有许多著名的开源产品。如：

  • 分布式数据同步系统 Databus
  • 高性能计算引擎 Cubert
  • Java异步处理框架 ParSeq
  • Kafka 流处理平台

Kafka 介绍

Kafka 用于构建实时数据管道和流应用程序。它具有水平可扩展性，容错性，快速性，并在数千家公司的生产环境中运行。

从官方我们可以知道 ApacheKafka 是 一个分布式流媒体平台 。这到底是什么意思呢？

流媒体平台有三个关键功能：

  • 发布和订阅记录数据流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
  • 有容错能力的可以持久化的存储数据流。
  • 记录发生时可以进行流处理。

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处理

Kafka 基本概念

  • Producer - 消息和数据的生产者，向 Kafka 的一个 Topic 发布消息的进程/代码/服务。
  • Consumer - 消息和数据的消费者，订阅数据（Topic）并且处理其发布的消息的进程/代码/服务。
  • Consumer Group - 逻辑概念，对于同一个 Topic，会广播不同的 Group，一个Group中，只有一个consumer 可以消费该消息。
  • Broker - 物理概念，Kafka 集群中的每个 Kafka 节点。
  • Topic - 逻辑概念，Kafka消息的类别，对数据进行区分，隔离。
  • Partition - 物理概念，分片，Kafka 下数据存储的基本单元，一个 Topic 数据，会被分散存储到多个Partition，每一个Partition是有序的。
  • Replication - 副本，同一个 Partition 可能会有多个 Replica ，多个 Replica 之间数据是一样的。
  • Replication Leader - 一个 Partition 的多个 Replica 上，需要一个 Leade r负责该 Partition 上与 Produce 和 Consumer 交互
  • ReplicaManager - 负责管理当前的 broker 所有分区和副本的信息，处理 KafkaController 发起的一些请求，副本状态的切换，添加/读取消息等。

概念的延伸

Partition

  • 每一个Topic被切分为多个Partitions
  • 消费者数据要小于等于Partition的数量
  • Broker Group中的每一个Broker保存Topic的一个或多个Partitions
  • Consumer Group中的仅有一个Consumer读取Topic的一个或多个Partions，并且是唯一的Consumer。

Replication

  • 当集群中有Broker挂掉的时候，系统可以主动的使用Replicas提供服务
  • 系统默认设置每一个Topic的Replication的系数为1，可以在创建Topic的时候单独设置。

Replication特点

  • Replication的基本单位是Topic的Partition。
  • 所有的读和写都从Leader进，Followers只是作为备份。
  • Follower必须能够及时的复制Leader的数据
  • 增加容错性与可扩展性。

Kafka 消息结构

消息队列中间件（三）Kafka 入门指南

  • Offset -用于记录Kafka这个消息所处的偏移位置
  • Length - 用于记录整个消息的长度
  • CRC32 - 用于校验信息的完整性
  • Magic - 一个固定值，用于快速判断是否是Kafka消息
  • Attributes - 当前消息的一些属性
  • Timestamp - 消息的时间戳
  • Key Length - key的长度
  • Key - Key的具体值
  • Value Length - 值的长度
  • Value - 具体的消息值

在 Kafka2.0 中的消息结构如下（整理自官网）。

baseOffset: int64 - 用于记录Kafka这个消息所处的偏移位置

batchLength: int32 - 用于记录整个消息的长度

partitionLeaderEpoch: int32

magic: int8 (current magic value is 2) - 一个固定值，用于快速判断是否是Kafka消息

crc: int32 - 用于校验信息的完整性

attributes: int16 - 当前消息的一些属性

bit 0~2:

0: no compression
1: gzip
 2: snappy
 3: lz4

bit 3: timestampType

​ bit 4: isTransactional (0 means not transactional)

​ bit 5: isControlBatch (0 means not a control batch)

​ bit 6~15: unused

lastOffsetDelta: int32

firstTimestamp : int64

maxTimestamp: int64

producerId: int64

producerEpoch: int16

baseSequence: int32

records:

length: varint

attributes: int8

 bit 0~7: unused

timestampDelta: varint

offsetDelta: varint

keyLength: varint

key: byte[]

valueLen: varint

value: byte[]

Headers => [Header]

headerKeyLength: varint headerKey: String headerValueLength: varint Value: byte[]

Kafka 优点

  • 分布式 - Kafka是分布式的，多分区，多副本的和多订阅者的，基于Zookeeper调度。
  • 持久性和扩展性 - Kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上，因此它是持久的。同时具有一定的容错性，Kafka支持在线的水平扩展，消息的自平衡。
  • 高性能 - Kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量。 即使存储了许多TB的消息，它也保持稳定的性能。且延迟低，适用高并发。时间复杂的为o(1)。

Kafka 应用

  1. 用于聚合分布式应用程序中的消息。进行操作监控。
  2. 用于跨组织的从多个服务收集日志，然后提供给多个服务器，解决日志聚合问题。
  3. 用于流处理，如Storm和Spark Streaming，从kafka中读取数据，然后处理在写入kafka供应用使用。

Kafka 安装

安装 Jdk

具体步骤此处不说。

安装 Kafka

由于Kafka对于windows和Unix平台的控制脚本是不同的，因此如果是windows平台，要使用 bin\windows\ 而不是 bin/ ，并将脚本扩展名更改为 .bat 。以下命令是基于Unix平台的使用。 

# 解压
tar -xzf kafka_2.11-2.0.0.tgz
# 启动Zookeeper
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
# 启动Kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
# 或者后台启动
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

让我们创建一个名为“test”的主题，它只包含一个分区，只有一个副本：

`> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

如果我们运行list topic命令，我们现在可以看到该主题：

`> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 test

或者，您也可以将代理配置为在发布不存在的主题时自动创建主题，而不是手动创建主题。

查看Topic的信息

./kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic Hello-Kafka

运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。

> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 
This is a message
This is another message`

运行消费者，查看收到的消息

> bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
> This is a message
> This is another message

Kafka 工程实例

POM 依赖 

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

生产者

编写生产者 Java 代码。关于 Properties 中的值的意思描述可以在官方文档中找到 http://kafka.apache.org/ 。 

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;

/**
 * <p>
 * Kafka生产者,发送10个数据
 *
 * @Author niujinpeng
 * @Date 2018/11/16 15:45
 */
public class MyProducer {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.110.132:9092");
        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<>(props);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }
        producer.close();
    }

}

消费者

编写消费者 Java 代码。

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

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * <p>
 * Kafka消费者
 *
 * @Author niujinpeng
 * @Date 2018/11/19 15:01
 */
public class MyConsumer {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.110.132:9092");
        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");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
        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());
            }
        }
    }

}

可以在控制台看到输出： 

 INFO | Kafka version : 2.0.0
 INFO | Kafka commitId : 3402a8361b734732
 INFO | Cluster ID: 0Xrk5M1CSJet0m1ut3zbiw
 INFO | [Consumer clientId=consumer-1, groupId=test] Discovered group coordinator 192.168.110.132:9092 (id: 2147483647 rack: null)
 INFO | [Consumer clientId=consumer-1, groupId=test] Revoking previously assigned partitions []
 INFO | [Consumer clientId=consumer-1, groupId=test] (Re-)joining group
 INFO | [Consumer clientId=consumer-1, groupId=test] Successfully joined group with generation 4
 INFO | [Consumer clientId=consumer-1, groupId=test] Setting newly assigned partitions [test-0]
offset = 38, key = 0, value = 0
offset = 39, key = 1, value = 1
offset = 40, key = 2, value = 2
offset = 41, key = 3, value = 3
offset = 42, key = 4, value = 4
offset = 43, key = 5, value = 5
offset = 44, key = 6, value = 6
offset = 45, key = 7, value = 7
offset = 46, key = 8, value = 8
offset = 47, key = 9, value = 9

问题

如果 java.net.InetAddress.getCanonicalHostName 取到的是主机名。需要修改 Kafka 的配置文件。 

vim server.properties
# x.x.x.x是服务器IP
advertised.listeners=PLAINTEXT://x.x.x.x:9092

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

码农书籍
精通数据科学：从线性回归到深度学习

精通数据科学：从线性回归到深度学习

唐亘 / 人民邮电出版社 / 2018-5-8 / 99.00元

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。 本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工......一起来看看 《精通数据科学：从线性回归到深度学习》 这本书的介绍吧!

码农工具
URL 编码/解码
URL 编码/解码

URL 编码/解码

html转js在线工具
html转js在线工具

html转js在线工具

RGB CMYK 转换工具
RGB CMYK 转换工具

RGB CMYK 互转工具

  • New
  • 文章
  • 话题
  • 教程
    • 关注 码农网 公众号
    版权所有，保留一切权利！© 2018-2024 码农网 粤ICP备17054400号-3