kafka学习-概念与简单实战

news/2024/6/19 5:34:57 标签: kafka

目录

1、核心概念

消息和批次

Topic和Partition

Replicas

Offset

broker和集群

生产者和消费者

2、开发实战

2.1、消息发送

介绍

代码实现

2.2、消息消费

介绍

代码实现

2.3、SpringBoot Kafka

pom

application.yaml

KafkaConfig

producer

consumer

1、核心概念

消息和批次

        kafka的基本数据单元，由字节数组组成。可以理解成数据库的一条数据。

        批次就是一组消息，把同一个主题和分区的消息分批次写入kafka，可以减少网络开销，提高效率；批次越大，单位时间内处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长。

Topic和Partition

        topic主题，kafka通过主题进行分类。主题可以理解成数据库的表或者文件系统里的文件夹。

        partition分区可以理解成一个FIFO的消息队列。(同一个分区的消息保证顺序消费)

        主题可以被分为若干分区，一个主题通过分区将消息存储在kafka集群中，提供横向扩展的能力。消息以追加的方式写入分区，每个分区保证先入先出的顺序读取。在需要严格保证消息顺序消费的场景下，可以将partition设置为1，即主题只有一个分区。

        主题的分区策略有如下几种：

  1. 直接指定分区；
  2. 根据消息的key散列取模得出分区；
  3. 轮询指定分区。

Replicas

  1. 副本，每个分区都有多个副本。其中包含一个首领副本和多个跟随者副本。
  2. 首领副本用于响应生产者的消息写入请求与消费者的消息读取请求；
  3. 跟随者副本用于同步首领副本的数据，保持与首领副本一致的状态，有数据备份的功能。
  4. 一旦首领副本所在的服务器宕机，就会从跟随者中选出一个升级为首领副本。

Offset

        偏移量。

        生产者offset：每个分区都有一个offset，叫做生产者的offset，可以理解为当前这个分区队列的最大值，下一个消息来的时候，就会将消息写入到offset这个位置。

        消费者offset：每个消费者消费分区中的消息时，会记录消费的位置(offset)，下一次消费时就会从这个位置开始消费。

broker和集群

broker为一个独立的kafka服务器；一个kafka集群里有多个broker。

        broker接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并将消息保存到磁盘。同时，broker为消费者提供服务，对读取分区的请求做出响应，返回已经保存到磁盘上的消息。(单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量)。

        集群中同一个主题的同一个分区，会在多个broker上存在；其中一个broker上的分区被称为首领分区，用于与生产者和消费者交互，其余broker上的分区叫做副本分区，用于备份分区数据，防止broker宕机导致消息丢失。

        每个集群都有一个broker是集群控制器，作用如下：

  1. 将分区分配给首领分区的broker；
  2. 监控broker，首领分区切换

生产者和消费者

        生产者生产消息，消息被发布到一个特定的主题上。默认情况下，kafka会将消息均匀地分布到主题的所有分区上。分区策略有如下几种：

  1. 直接指定分区；
  2. 根据消息的key散列取模得出分区；
  3. 轮询指定分区。

        消费者通过偏移量来区分已经读过的消息，从而消费消息。消费者是消费组的一部分，消费组可以保证每个分区只能被一个消费者使用，避免重复消费。

2、开发实战

2.1、消息发送

介绍

  • 生产者主要有KafkaProducer和ProducerRecord两个对象：KafkaProducer用于发送消息，ProducerRecord用于封装kafka消息。
  • 生产者生产消息后，需要broker的确认，可以选择同步或者异步确认：同步确认效率低；异步确认效率高，但需要设置回调对象。        

代码实现

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
	Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
	// 设置连接Kafka的初始连接⽤到的服务器地址
	// 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
	 configs.put("bootstrap.servers", "node1:9092");
	// 设置key和value的序列化器
	 configs.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
	 configs.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
	 configs.put("acks", "1");
	 KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<Integer, String>(configs);
	 // 用于封装Producer的消息
	 ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<Integer, String>(
		 "topic_1", // 主题名称
		 0, // 分区编号，现在只有⼀个分区，所以是0
		 0, // 数字作为key
		 "message 0" // 字符串作为value
	 );
	 // 发送消息，同步等待消息的确认
	 // producer.send(record).get(3_000, TimeUnit.MILLISECONDS);
	 
	 // 使用回调异步等待消息的确认
	 producer.send(record, new Callback() {
		 @Override
		 public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
			if (exception == null) {
				 System.out.println(
					 "主题：" + metadata.topic() + "\n"
					 + "分区：" + metadata.partition() + "\n"
					 + "偏移量：" + metadata.offset() + "\n"
					 + "序列化的key字节：" + metadata.serializedKeySize() + "\n"
					 + "序列化的value字节：" + metadata.serializedValueSize() + "\n"
					 + "时间戳：" + metadata.timestamp()
				 );
			 } else {
				System.out.println("有异常：" + exception.getMessage());
			 }
		 }
	 });
	 // 关闭连接
	 producer.close();
}

2.2、消息消费

介绍

        消费者主要有KafkaConsumer对象，用于消费消息。Kafka不支持消息的推送，我们可以通过消息拉取(poll)方式实现消息的消费。KafkaConsumer主要参数如下：

代码实现

public static void main(String[] args) {
	Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
	// 指定bootstrap.servers属性作为初始化连接Kafka的服务器。
	// 如果是集群，则会基于此初始化连接发现集群中的其他服务器。
	configs.put("bootstrap.servers", "node1:9092");
	// key和value的反序列化器
	configs.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
	configs.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
	configs.put("group.id", "consumer.demo");
	// 创建消费者对象
	KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<Integer, String>(configs);

	final Pattern pattern = Pattern.compile("topic_[0-9]");
	// 消费者订阅主题或分区
	// consumer.subscribe(pattern);
	// consumer.subscribe(pattern, new ConsumerRebalanceListener() {
	final List<String> topics = Arrays.asList("topic_1");
	consumer.subscribe(topics, new ConsumerRebalanceListener() {
		@Override
		public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
			partitions.forEach(tp -> {
				System.out.println("剥夺的分区：" + tp.partition());
			});	
		}
		@Override
		public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
			partitions.forEach(tp -> {
				System.out.println(tp.partition());
			});
		}
	});
	// 拉取订阅主题的消息
	final ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(3_000);
	// 获取topic_1主题的消息
	final Iterable<ConsumerRecord<Integer, String>> topic1Iterable = records.records("topic_1");
	// 遍历topic_1主题的消息
	topic1Iterable.forEach(record -> {
		System.out.println("========================================");
		System.out.println("消息头字段：" + Arrays.toString(record.headers().toArray()));
		System.out.println("消息的key：" + record.key());
		System.out.println("消息的值：" + record.value());
		System.out.println("消息的主题：" + record.topic());
		System.out.println("消息的分区号：" + record.partition());
		System.out.println("消息的偏移量：" + record.offset());
	});
	// 关闭消费者
	consumer.close();
}

2.3、SpringBoot Kafka

pom

<dependencies>
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
		<artifactId>spring-kafka</artifactId>
	</dependency>
</dependencies>

application.yaml

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: node1:9092       # 用于建立初始连接的broker地址
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      batch-size: 16384                 # 默认的批处理记录数
      buffer-memory: 33554432           # 32MB的总发送缓存
    consumer:
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      group-id: spring-kafka-02-consumer    # consumer的消费组id
      enable-auto-commit: true              # 是否自动提交消费者偏移量
      auto-commit-interval: 100             # 每隔100ms向broker提交一次偏移量
      auto-offset-reset: earliest           # 如果该消费者的偏移量不存在，则自动设置为最早的偏移量

KafkaConfig

@Configuration
public class KafkaConfig {
	@Bean
	public NewTopic topic1() {
		return new NewTopic("ntp-01", 5, (short) 1);
	}
	@Bean
	public NewTopic topic2() {
		return new NewTopic("ntp-02", 3, (short) 1);
	}
}

producer

@RestController
public class KafkaSyncProducerController {
	@Autowired
	private KafkaTemplate template;
	
	@RequestMapping("send/sync/{message}")
	public String sendSync(@PathVariable String message) {
		ListenableFuture future = template.send(new ProducerRecord<Integer, String>("topic-spring-02", 0, 1, message));
		try {
			// 同步等待broker的响应
			Object o = future.get();
			SendResult<Integer, String> result = (SendResult<Integer, String>) o;
			System.out.println(result.getRecordMetadata().topic() + result.getRecordMetadata().partition() + result.getRecordMetadata().offset());
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (ExecutionException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return "success";
	}
}

@RestController
public class KafkaAsyncProducerController {
	@Autowired
	private KafkaTemplate<Integer, String> template;
	
	@RequestMapping("send/async/{message}")
	public String asyncSend(@PathVariable String message) {
		ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<Integer, String>("topic-spring-02", 0, 3, message);
		ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send(record);
		// 添加回调，异步等待响应
		future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>(){
			@Override
			public void onFailure(Throwable throwable) {
				System.out.println("发送失败: " + throwable.getMessage());
			}
			
			@Override
			public void onSuccess(SendResult<Integer, String> result) {
				System.out.println("发送成功：" + result.getRecordMetadata().topic() + "\t" + result.getRecordMetadata().partition() + "\t" + result.getRecordMetadata().offset());
			}
		});
		return "success";
	}
}

consumer

@Component
public class MyConsumer {

	@KafkaListener(topics = "topic-spring-02")
	public void onMessage(ConsumerRecord<Integer, String> record) {
		Optional<ConsumerRecord<Integer, String>> optional = Optional.ofNullable(record);
		if (optional.isPresent()) {
			System.out.println(record.topic() + "\t" + record.partition() + "\t" + record.offset() + "\t" + record.key() + "\t" + record.value());
		}
	}
}

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