Kafka系列之-Kafka Protocol实例分析

时间  2019-11-08
标签 kafka 系列 protocol 实例 分析 栏目 Kafka 繁體版
原文   原文链接

　　本文基于A Guide To The Kafka Protocol文档，以及Spark Streaming中实现的org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster类。整理出Kafka中有关php

  • Metadata API
  • Produce API
  • Fetch API
  • Offset API(Aka ListOffset)
  • Offset Commit/Fetch API
  • Group Membership API
  • Administrative API
    　　

零、准备工做

　　须要运行如下部分的示例代码时，须要提早建好须要的topic，写入一些message，再用consumer消费一下。python

一、新建topic

[hadoop@kafka001 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper kafka001:2181 --create --topic kafka_protocol_test --replication-factor 3 --partitions 4
Created topic "kafka_protocol_test".
[hadoop@kafka001 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper kafka001:2181 --describe --topic kafka_protocol_test
Topic:kafka_protocol_test   PartitionCount:4    ReplicationFactor:3 Configs:
    Topic: kafka_protocol_test  Partition: 0    Leader: 1   Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3
    Topic: kafka_protocol_test  Partition: 1    Leader: 2   Replicas: 2,3,4 Isr: 2,3,4
    Topic: kafka_protocol_test  Partition: 2    Leader: 3   Replicas: 3,4,1 Isr: 3,4,1
    Topic: kafka_protocol_test  Partition: 3    Leader: 4   Replicas: 4,1,2 Isr: 4,1,2

二、produce message

　　使用Kafka系列之-自定义Producer中提到的KafkaProducerTool往指定kafka_protocol_test中发送消息，apache

public class ProducerTest2 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        KafkaProducerTool kafkaProducerTool = new KafkaProducerToolImpl("D:\\Files\\test\\kafkaconfig.properties");
        int i = 1;
        while(true) {
            kafkaProducerTool.publishMessage("message" + (i++));
        }
    }
}

　　运行一段时间后中止写入。运行一个console-consumer从kafka_protocol_test消费message。api

三、consume message

　　运行一个console-consumer从kafka_protocol_test消费。注意观察该topic每一个partition中的messages数。markdown

[hadoop@kafka001 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper kafka001:2181 --topic kafka_protocol_test --from-beginning

　　这里写图片描述

1、Metadata API

　　这个API是经过向Kafka集群发送一个TopicMetadaaRequest请求，获得MetadataResponse响应后从MetadataResponse中解析出Metadata相关信息。
　　TopicMetadataRequest的结构和示例以下
　　app

case class TopicMetadataRequest(val versionId: Short,
                                val correlationId: Int,
                                val clientId: String,
                                val topics: Seq[String])

TopicMetadataRequest(TopicMetadataRequest.CurrentVersion, 0, config.clientId, topics)

　　获得的MetadataResponse包含的信息以下，能够从PartitionMetadata中获取到Partition相关信息，从TopicMetadata中获取到Topic相关信息，Broker中记录了Broker的ip和端口号等。dom

MetadataResponse => [Broker][TopicMetadata]
  Broker => NodeId Host Port  (any number of brokers may be returned)
    NodeId => int32
    Host => string
    Port => int32
  TopicMetadata => TopicErrorCode TopicName [PartitionMetadata]
    TopicErrorCode => int16
  PartitionMetadata => PartitionErrorCode PartitionId Leader Replicas Isr
    PartitionErrorCode => int16
    PartitionId => int32
    Leader => int32
    Replicas => [int32]
    Isr => [int32]

一、所包含的信息

能够查询指定Topic是否存在，
指定topic有多少个partition，
每一个partition当前哪一个broker处于leader状态，
每一个broker的host和port是什么socket

　　若是设置了auto.create.topics.enable参数，遇到不存在的topic时，就会按默认replication和partition新建该不存在的topic。
　　ide

二、示例

　　生成一个TopicMetadataRequest对象oop

// 封装一个TopicMetadataRequest类型的请求对象
val req = TopicMetadataRequest(TopicMetadataRequest.CurrentVersion, 0, config.clientId, topics)
// 发送该请求
val resp: TopicMetadataResponse = consumer.send(req)
// 其中consumer对象是SimpleConsumer类型的
new SimpleConsumer(host, port, config.socketTimeoutMs,
      config.socketReceiveBufferBytes, config.clientId)

（1）查询topic是否存在
　　因为在TopicMetadataRequest中能够发送一组Seq[String]类型的topics，因此获取到的TopicMetadataResponse.topicsMetadata是Set[TopicMetadata]类型的。
　　对每一个TopicMetadata对象，若是其errorCode不为ErrorMapping.NoError即表示该Topic不正常。
　　

topicMetadatas.foreach { topic =>
  if (topic.errorCode == ErrorMapping.NoError)
    println(s"topic: ${topic.topic}存在")
  else
    println(s"topic: ${topic.topic}不存在")
}

（2）获取Topic的Partition个数
　　首先将全部TopicMetadata中正常的Topic过滤出来，而后遍历每个TopicMetadata对象，获取其partitionsMetadata信息，其长度即Partition的个数

val existsTopicMetadatas = topicMetadatas.filter(tm => tm.errorCode == ErrorMapping.NoError)
existsTopicMetadatas.foreach { topic =>
   val numPartitions = topic.partitionsMetadata.length
   println(s"topic: ${topic.topic} 有${numPartitions}个partition")
}

（3）获取Partition具体状况
　　如下代码能够获取到Topic的每一个Partition中的Leader Partition以及replication节点的信息。

existsTopicMetadatas.foreach { topic =>
    println(s"topic:${topic.topic}的Partition信息：")
    topic.partitionsMetadata.foreach { pm =>
    val leaderPartition = pm.leader
    println(s"\tpartition: ${pm.partitionId}")
    println(s"\tleader节点：$leaderPartition")
    val replicas = pm.replicas
    println(s"\treplicas节点：$replicas")
  }
}

三、运行结果

　　传入上面新建的kafka_protocol_test以及一个不存在的topic kafka_protocol_test1，以上代码的运行结果以下：

=============Topic相关信息===========
topic: kafka_protocol_test存在
topic: kafka_protocol_test1不存在
topic: kafka_protocol_test 有4个partition
=============Partition相关信息===========
topic:kafka_protocol_test的Partition信息：
    partition: 0
    leader节点：Some(id:1,host:kafka001,port:9092)
    replicas节点：Vector(id:1,host:kafka001,port:9092, id:2,host:kafka002,port:9092, id:3,host:kafka003,port:9092)
    partition: 1
    leader节点：Some(id:2,host:kafka002,port:9092)
    replicas节点：Vector(id:2,host:kafka002,port:9092, id:3,host:kafka003,port:9092, id:4,host:kafka004,port:9092)
    partition: 2
    leader节点：Some(id:3,host:kafka003,port:9092)
    replicas节点：Vector(id:3,host:kafka003,port:9092, id:4,host:kafka004,port:9092, id:1,host:kafka001,port:9092)
    partition: 3
    leader节点：Some(id:4,host:kafka004,port:9092)
    replicas节点：Vector(id:4,host:kafka004,port:9092, id:1,host:kafka001,port:9092, id:2,host:kafka002,port:9092)

2、Produce API

3、Fetch API

4、Offset API(Aka ListOffset)

　　这个API经过向Kafka集群发送一个OffsetRequest对象，从返回的OffsetResponse对象中获取Offset相关信息。
　　OffsetRequest对象描述以下

OffsetRequest => ReplicaId [TopicName [Partition Time MaxNumberOfOffsets]]
  ReplicaId => int32
  TopicName => string
  Partition => int32
  Time => int64
  MaxNumberOfOffsets => int32

　　上面Time的做用是，获取特定时间(单位为ms)以前的全部messages。若是设置为-1则获取最新的offset，即下一条messages的offset位置；若是设置为-2则获取第一条message的offset位置，即当前partition中的offset起始位置。

　　OffsetResponse对象描述以下

OffsetResponse => [TopicName [PartitionOffsets]]
  PartitionOffsets => Partition ErrorCode [Offset]
  Partition => int32
  ErrorCode => int16
  Offset => int64

一、所包含的信息

　　经过该API能够获取指定topic-partition集合的合法offset的范围，须要直接链接到Partition的Leader节点。

二、示例

　　获取指定topic下全部partition的offset范围
　　封装一个getLeaderOffsets方法，在此方法的基础上分别封装一个getEarliestLeaderOffsets方法用于获取最小offset，getLatestLeaderOffsets用于获取最大offset。
　　分别传入的关键参数是前面提到的Time，

def getLatestLeaderOffsets(
       topicAndPartitions: Set[TopicAndPartition]
       ): Either[Err, Map[TopicAndPartition, LeaderOffset]] =
    getLeaderOffsets(topicAndPartitions, OffsetRequest.LatestTime) // -1L
def getEarliestLeaderOffsets(
       topicAndPartitions: Set[TopicAndPartition]
       ): Either[Err, Map[TopicAndPartition, LeaderOffset]] =
    getLeaderOffsets(topicAndPartitions, OffsetRequest.EarliestTime) // -2L

　　在getLeaderOffsets中，查询到当前partition的leader节点，
  def findLeaders(topicAndPartitions: Set[TopicAndPartition]): Either[Err, Map[TopicAndPartition, (String, Int)]] = {
    // 获取当前topicAndPartitions中的全部topic
    val topics = topicAndPartitions.map(_.topic)
    // 获取topic对应的MetadataResp对象，以前已过滤不存在的topic，因此这里无需进一步过滤
    val topicMetadatas = getMetadataResp(topics.toSeq).left.get

    val leaderMap = topicMetadatas.flatMap { topic =>
      topic.partitionsMetadata.flatMap { pm =>
        val tp = TopicAndPartition(topic.topic, pm.partitionId)
        // 获取对应PartitionMedatada的leader节点信息
        pm.leader.map { l =>
          tp -> (l.host -> l.port)
        }
      }
    }.toMap
    Right(leaderMap)
  }

　　而后在这些节点中，封装一个OffsetRequest对象，向Kafka集群得到OffsetResponse对象。

val resp = consumer.getOffsetsBefore(req)
val respMap = resp.partitionErrorAndOffsets

　　最后从OffsetResponse对象中获取offset范围，

val resp = getMetadataResp(topics.toSeq)
    // 若是获取的resp是left，则处理返回的Set[TopicMetadata]
val topicAndPartitions = processRespInfo(resp) { resp =>
val topicMetadatas = resp.left.get.asInstanceOf[Set[TopicMetadata]]
val existsTopicMetadatas = topicMetadatas.filter(tm => tm.errorCode == ErrorMapping.NoError)
   getPartitions(existsTopicMetadatas)
}.asInstanceOf[Set[TopicAndPartition]]

// 获取指定topic-partition最先的offset
val offsetBegin = getEarliestLeaderOffsets(topicAndPartitions).right.get
// 获取指定topic-partition最晚的offset
val offsetEnd = getLatestLeaderOffsets(topicAndPartitions).right.get

print("=============Offset范围信息===========")
topicAndPartitions.foreach { tp =>
   println(s"topic: ${tp.topic}, Partition: ${tp.partition} 的Offset范围：")
   println(s"\t${offsetBegin(tp).offset} ~ ${offsetEnd(tp).offset}")
}

三、运行结果

　　链接到kafka_protocol_test，运行结果以下

topic: kafka_protocol_test, Partition: 0 的Offset范围：
    0 ~ 9000
topic: kafka_protocol_test, Partition: 1 的Offset范围：
    0 ~ 598134
topic: kafka_protocol_test, Partition: 2 的Offset范围：
    0 ~ 0
topic: kafka_protocol_test, Partition: 3 的Offset范围：
    0 ~ 91000

　　和第零节中图片显示结果一致。

5、Offset Commit/Fetch API

　　首先参考Offset Management文档中的描述，分析一下Kafka中有关Offset管理的文档。
　　在这篇文档中主要提供了OffsetFetch和OffsetCommit两个API，其中
　　

一、OffsetFetch API

　　这个API能够获取一个Consumer读取message的offset信息。发送的请求是OffsetFetchRequest类型的对象，接收到的是OffsetFetchResponse类型的响应。具体offset信息能够从OffsetFetchResponse对象中解析。
　　发送的Request请求为，须要指定consumer所属的group，以及须要获取offset的全部TopicAndPartitions。

val req = OffsetFetchRequest(groupId, topicAndPartitions.toSeq, 0)

　　或获得的响应为OffsetFetchResponse类型的对象。
val resp = consumer.fetchOffsets(req)
　　其中consumer对象是SimpleConsumer类型的
new SimpleConsumer(host, port, config.socketTimeoutMs,
      config.socketReceiveBufferBytes, config.clientId)

　　具体获取offset的逻辑以下，
withBrokers(Random.shuffle(config.seedBrokers)) { consumer =>
  // 链接consumer，发送该OffsetFetchRequest请求
  val resp = consumer.fetchOffsets(req)
  val respMap = resp.requestInfo
  // 从传入的topicAndPartitions中取出不包含在result中的topicAndPartition
  val needed = topicAndPartitions.diff(result.keySet)
  // 遍历每个须要获取offset的topic-partition
  needed.foreach { tp: TopicAndPartition =>
    respMap.get(tp).foreach { ome: OffsetMetadataAndError =>
      // 若是没有错误
      if (ome.error == ErrorMapping.NoError) {
        result += tp -> ome
      } else {
        errs.append(ErrorMapping.exceptionFor(ome.error))
      }
    }
  }
  if (result.keys.size == topicAndPartitions.size) {
    return Right(result)
  }
}

二、OffsetCommit API

　　当最终调用commit()方法，或者若是启用了autocommit参数时，这个API可使consumer保存其消费的offset信息。
　　发送的Request请求为OffsetCommitRequest类型。

　　OffsetCommitRequest须要传入的参数以下，

val offsetEnd = getLatestLeaderOffsets(topicAndPartitions).right.get
val resetOffsets = offsetsFetch.right.get.map { offsetInfo =>
val plus10Offset = offsetInfo._2.offset + 10
   offsetInfo._1 -> OffsetAndMetadata(if (offsetEnd(offsetInfo._1).offset >= plus10Offset) plus10Offset else offsetEnd(offsetInfo._1).offset)
    } // resetOffsets类型为Map[TopicAndPartition, OffsetAndMetadata]
val req = OffsetCommitRequest(groupId, resetOffsets, 0) // 发送该请求的方式以下
val resp = consumer.commitOffsets(req)

三、GroupCoordinator API

　　须要注意的是这个API在Kafka-0.9之后的版本中才提供。指定Consumer Group的offsets数据保存在某个特定的Broker中。
　　向Kafka集群发送一个GroupCoordinatorRequest类型的请求参数，该request对象中只须要指定一个groupId便可。以下所示，

val req = new GroupCoordinatorRequest(groupId)
val resp = consumer.send(req)

　　获取到的Response对象是GroupCoordinatorResponse类型的，在resp.coordinatorOpt中返回一个BrokerEndpoint对象，能够获取该Broker对应的Id, Ip, Port等信息。

四、示例

（1） 运行OffsetFetch API
(a) 获取kafka_protocol_test的consumer group消费状态
　　启动一个console-consumer从kafka_protocol_test topic消费messages。须要指定一个特定的group.id参数，以下所示，使用默认的consumer.properties配置文件便可。

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper kafka001:2181 --topic kafka_protocol_test --from-beginning --consumer.config ./config/consumer.properties

　　运行后，将其中止，查看当前console-consumer的消费状态

[hadoop@kafka001 kafka]$  bin/kafka-consumer-offset-checker.sh --zookeeper kafka001:2181 --topic kafka_protocol_test --group test-consumer-group
Group           Topic                          Pid Offset          logSize         Lag             Owner
test-consumer-group kafka_protocol_test            0   9000            9000            0               none
test-consumer-group kafka_protocol_test            1   26886           598134          571248          none
test-consumer-group kafka_protocol_test            2   0               0               0               none
test-consumer-group kafka_protocol_test            3   18296           91000           72704           none

(b) 运行OffsetFetch代码，查看运行结果

　　运行时仍然传入test-consumer-group，运行结果以下

Topic: kafka_protocol_test, Partition: 0
    Offset: 9000
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 1
    Offset: 26886
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 2
    Offset: 0
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 3
    Offset: 18296

　　对比后发现，两个offset信息保持一致。

（2）运行OffsetCommit API
　　在这里，将OffsetFetch获取到的每一个TopicAndPartition对应的Offset加10，若是加10后超过其最大Offset，则取最大Offset。
　　在Commit先后，两次调用OffsetFetch API的代码，先后运行结果以下，
更新前的offset：

Topic: kafka_protocol_test, Partition: 0
    Offset: 9000
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 1
    Offset: 26886
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 2
    Offset: 0
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 3
    Offset: 18296
更新后的offset：（partition 0和partition 2没有变化是因为加10后超过了该partition的offset范围最大值）
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 0
    Offset: 9000
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 1
    Offset: 26896
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 2
    Offset: 0
Topic: kafka_protocol_test, Partition: 3
    Offset: 18306

（3）运行Group Coordinator API
　　传入一个consumer group后，查看其运行结果

Comsuner Group : test-consumer-group, coordinator broker is:
    id: 1, host: kafka001, port: 9092

6、Group Membership API

　　这个API从Kafka-0.9.0.0版本开始出现。
　　在0.9之前的client api中，consumer是要依赖Zookeeper的。由于同一个consumer group中的全部consumer须要进行协同，进行下面所讲的rebalance。可是由于zookeeper的“herd”与“split brain”，致使一个group里面，不一样的consumer拥有了同一个partition，进而会引发消息的消费错乱。为此，在0.9中，再也不用zookeeper，而是Kafka集群自己来进行consumer之间的同步。下面引自kafka设计的原文：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Kafka+0.9+Consumer+Rewrite+Design#Kafka0.9ConsumerRewriteDesign-Failuredetectionprotocol

　　相关知识点能够参考Kafka源码深度解析－序列7 －Consumer －coordinator协议与heartbeat实现原理。

7、Administrative API

　　注意，这个API也是从Kafka-0.9以后的client版本中才提供。经过这个API能够对Kafka集群进行一些管理方面的操做，好比获取全部的Consumer Groups信息。想要获取集群中全部Consumer Groups信息，须要发送一个ListGroupRequest请求到全部的Brokers节点。
　　还能够经过发送一个DescribeGroupsRequest类型的请求对象，获取对特定Consumer Group的描述。

　　在Kafka-0.9以后的client中，提供了一个kafka.admin.AdminClient类，调用createSimplePlaintext方法，传入一个broker list字val client = AdminClient.createSimplePlaintext(“kafka001:9092,kafka002:9092,kafka003:9092,kafka004:9092”)AdminClient`提供了不少方法，好比

def findCoordinator(groupId: String): Node
def findAllBrokers(): List[Node]
def listAllGroups(): Map[Node, List[GroupOverview]]
def listAllConsumerGroups(): Map[Node, List[GroupOverview]]

　　等等。

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