初谈Kafka

Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的、基于发布/订阅的消息系统,Kafka主要用于大数据领域,固然在分布式系统中也有应用。目前市面上流行的消息队列RocketMQ就是阿里借鉴Kafka的原理、用Java开发而得。

Kafka适合离线和在线的消息消费,其消息保存在磁盘上。

Kafka以Topic为单位进行消息的概括,Producers向Topic发送(Push)消息,Consumers会消费(Pull)预订了Topic的消息。

基本概念

消息队列中的基本概念尤其重要,当对基本概念有了深刻的理解以后,消息队列的原理以及常见的问题都将更浅显明了。

1. Broker:一个单独的Kafka server就是一个Broker,Broker的主要工做就是接收生产者发送来的消息,分配offset,而后将包装过的数据保存到磁盘上;此外,Broker还会接收消费者和其余Broker的请求,根据请求的类型进行相应的处理而后返回响应。多个Broker能够作成一个Cluster(集群)对外提供服务,每一个Cluster当中会选出一个Broker来担任Controller,Controller是Kafka集群的指挥中心,其余的Broker则遵从Controller指挥实现相应的功能。Controller负责管理分区的状态、管理每一个分区的副本状态、监听zookeeper中数据的变化等。Controller也是一主多从的实现,全部的Broker都会监听Controller Leader的状态,当Leader Controller出现了故障的时候就从新选举新的Controller Leader。

2. 消息:消息是Kafka中最基本的消息单元。消息由一串字节组成,其中主要由key和value构成,key和value都是字节数组。key的主要做用是根据必定的策略,将这个消息路由到指定的分区中,这样就能够保证包含同一个key的消息所有写入同一个分区

3. Topic:Topic是用于存储消息的逻辑概念,Topic能够看作是一个消息的集合。每一个Topic能够有多个生产者向其中push消息,也能够有多个消费者向其中pull消息。

4. 分区(partition):每个Topic均可以划分红多个分区(每个Topic都至少有一个分区),不一样的分区会分配在不一样的Broker上以对Kafka进行水平扩展从而增长Kafka的并行处理能力。同一个Topic下的不一样分区包含的消息是不一样的。每个消息在被添加到分区的时候,都会被分配一个offset,他是消息在此分区中的惟一编号,此外,Kafka经过offset保证消息在分区中的顺序,offset的顺序性不跨分区,也就是说在Kafka的同一个分区中的消息是有序的,不一样分区的消息可能不是有序的。 Partitions概念图

   

5. Log:分区在逻辑上对应着一个Log,当生产者将消息写入分区的时候,实际上就是写入到了一个Log中。Log是一个逻辑概念,对应的是一个磁盘上的文件夹。Log由多个Segment组成,每个Segment又对应着一个日志文件和一个索引文件。

6. 副本:Kafka对消息进行了冗余备份,每个分区均可以有多个副本,每个副本中包含的消息是相同的(但不保证同一时刻下彻底相同)。副本的类型分为Leader和Follower,当分区只有一个副本的时候,该副本属于Leader,没有 Follower。Kafka的副本具备必定的同步机制,在每一个副本集合中,都会选举出一个副本做为Leader副本,Kafka在不一样的场景中会采用不一样的选举策略。Kafka中全部的读写请求都由选举出的Leader副本处理,其余的都做为Follower副本,Follower副本仅仅是从Leader副本中把数据拉取到本地以后,同步更新到本身的Log中。

   分区副本:

   

7. 生产者:生产者主要是生产消息,并将消息按照必定的规则推送到Topic的分区中

8. 消费者:消费者主要是从Topic中拉取消息,并对消息进行消费。Consumer维护消费者消费者消费到Partition的哪个位置(offset的值)这一信息。**在Kafka中,多个Consumer能够组成一个Consumer Group,一个Consumer只能属于一个Consumer Group。Consumer Group保证其订阅的Topic中每个分区只被分配给此Consumer Group中的一个消费者处理,因此若是须要实现消息的广播消费,则将消费者放在多个不一样的Consumer Group中便可实现。**经过向Consumer Group中动态的添加适量的Consumer,能够出发Kafka的Rebalance操做从新分配分区与消费者的对应关系,从而实现了水平扩展的能力。

9. ISR集合:ISR集合表示的是目前可用(alive)且消息量与Leader相差很少的副本集合,即整个副本集合的子集。ISR集合中副本所在的节点都与ZK保持着链接,此外,副本的最后一条消息的offset与Leader副本的最后一条消息的offset之间的差值不能超出指定的阈值。每个分区的Leader副本都维护此分区的ISR集合。如上面所述,Leader副本进行了消息的写请求,Follower副本会从Leader上拉取写入的消息,第二个过程当中会存在Follower副本中的消息数量少于Leader副本的状态,只要差值少于指定的阈值,那么此时的副本集合就是ISR集合。

基本使用

启动Kafka

这里介绍的是单实例的Kafka的启动安装:

1. 官网下载 kafka_2.11-1.0.0.tgz,而后解压
2. 启动Kafka自带的zk服务, ./bin/windows/zookeeper-server-start.bat ./conf/zookeeper.properties
3. 启动Kafka服务器, ./bin/windows/kafka-server-start.bat ./conf/server.properties

命令行使用Kafka(windows为例,Linux只须要使用对应的.sh结尾的文件执行命令便可):

1. 建立一个名字为demo的topic,指定其分区数目为1,副本工厂数目为1。 kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic demo
2. 列出全部的topics: kafka-topics.bat --list --zookeeper localhost:2181
3. 向指定的topic来发送消息,首先进入命令终端: kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic demo,而后在命令终端键入消息Hello World!
4. 指定从消息队列的首部开始消费消息: kafka-console-consumer.bat --zookeeper localhost:2181 --topic demo --from-beginning

Java调用API使用Kafka:

/**
		 * @Name: ProducerDemo
		 * @Description: Kafka服务端进行消息的Push 
		 * @Author: BeautifulSoup
		 * @Date: 2018年2月1日 下午11:24:39
		 */
		public class ProducerDemo {
			public static void main(String[] args) {
				//构造Kafka的配置项
				Properties properties=new Properties();
				//定义Kafka服务端的主机名和端口号
				properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
				//定义客户端的ID
				properties.put("client.id", "DemoProducer");
				//定义消息的key和value的数据类型都是字节数组
				properties.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
				properties.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
				//建立生产者的核心类
				KafkaProducer producer=new KafkaProducer<>(properties);
				//指定topic的名称
				String topic = "demo";
				//定义消息的key
				int messageNo=1;
				while(true){
					//定义消息的value
					String messageStr="Message_"+messageNo;
					long startTime=System.currentTimeMillis();
					//异步的发送消息
					producer.send(new ProducerRecord<>(topic, messageNo,messageStr,new Callback() {
						//消息发送成功以后收到了Kafka服务端发来的ACK确认消息以后,就回调下面的方法
						//metadata保存着生产者发送过来的消息的元数据,若是消息的发送过程当中出现了异常,则改参数的值为null
						@Override
						public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
							long elapsedTime=System.currentTimeMillis()-startTime;
							if(null!=metadata){
								System.out.println("消息发送给的分区是:"+metadata.partition()+",消息的发送一共用了:"+elapsedTime+"ms");
							}else{
								exception.printStackTrace();
							}
						}
					}));
				}
				
			}
		}
	

		/**
		 * @Name: ConsumerDemo
		 * @Description: Kafka客户端进行消息的Pull 
		 * @Author: BeautifulSoup
		 * @Date: 2018年2月10日 下午11:24:58
		 */
		public class ConsumerDemo {
			public static void main(String[] args) {
				Properties properties=new Properties();
				properties.put("bootstrap.servers","localhost:9092");
				//指定Consumer Group的id
				properties.put("group.id", "BeautifulSoup");
				//自动提交offset
				properties.put("enable.auto.commit", "true");
				//自动提交offset的时间间隔
				properties.put("auto.commit.interval.ms","1000");
				properties.put("session.timeout.ms", "30000");
				properties.put("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
				properties.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
				KafkaConsumer consumer=new KafkaConsumer<>(properties);
				//指定消费者订阅的topic
				consumer.subscribe(Arrays.asList("demo","test"));
				try{
					while(true){
						//从服务端开始拉取消息,每次的poll都会拉取多个消息
						ConsumerRecords<String, String> records=consumer.poll(100);
						for (ConsumerRecord<String,String> consumerRecord : records) {
							System.out.println("消息记录的位置:"+consumerRecord.offset()+",消息的键:"+consumerRecord.key()+",消息的值:"+consumerRecord.value());
						}
					}
				}finally{
					//关闭consumer
					consumer.close();
				}
			}
		}
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