文章目录
- 一、消息队列的流派
- 1.1 有Broker
- 1.1.1 重topic
- 1.1.2 轻topic
- 1.2 无Broker
- 二、kafka安装
- 三、kafka基本术语
- 四、发送消息
- 五、消费消息
- 六、单播消息
- 七、多播消息
- 八、查看消费组的详细信息
- 九、主题topic
- 十、分区
- 十一、kafka中消息⽇志⽂件中保存的内容
一、消息队列的流派
1.1 有Broker
这个流派通常有⼀台服务器作为 Broker，所有的消息都通过它中转。⽣产者把消息发送给它就结束⾃⼰的任务了，Broker 则把消息主动推送给消费者（或者消费者主动轮询）
1.1.1 重topic
生产者生产的消息有topic，消费者订阅topic，在重topic的消息队列⾥必然需要topic的存在
1.1.2 轻topic
这种的代表是 RabbitMQ（或者说是 AMQP）。⽣产者发送 key 和数据，消费者订阅队列，Broker 收到数据之后会通过⼀定的逻辑计算出key 对应的队列，然后把数据交给队列。topic只是其中⼀种中转模式
1.2 无Broker
⽆ Broker 的 MQ 的代表是 ZeroMQ。该作者⾮常睿智，他⾮常敏锐的意识到——MQ 是更⾼级的 Socket，它是解决通讯问题的
节点之间通讯的消息都是发送到彼此的队列中，每个节点都既是⽣产者⼜是消费者。ZeroMQ做的事情就是封装出⼀套类似于 Socket 的 API 可以完成发送数据，读取数据
二、kafka安装
- 部署⼀台zookeeper服务器
- 安装jdk
- 下载kafka的安装包：http://kafka.apache.org/downloads
- 上传kafka到服务器： /usr/local/kafka
- 解压缩压缩包
- 进⼊到config⽬录内，修改server.properties
#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯⼀
broker.id=0
#kafka部署的机器ip和提供服务的端⼝号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092
#kafka的消息存储⽂件
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs
#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181
- 进⼊到bin⽬录内，执⾏以下命令来启动kafka服务器（带着配置⽂件）
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
- 校验kafka是否启动成功：进⼊到zk内查看是否有kafka的节点： /brokers/ids/0
三、kafka基本术语
创建topic，这个topic只有⼀个partition，并且备份因⼦也设置为1
/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.253.35:2181 --replicationfactor 1 --partitions 1 --topic test
查看当前kafka内有哪些topic
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.16.253.35:2181
四、发送消息
./kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.253.38:9092 --topic test
五、消费消息
默认是消费最新的消息，使⽤kafka的消费者消息的客户端，从指定kafka服务器的指定
topic中消费消息
- ⽅式⼀：从最后⼀条消息的偏移量+1开始消费
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --topic test
- ⽅式⼆：从头开始消费
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --from-beginning --topic test
⼏个注意点：消息是顺序存储的、有偏移量的、消费时可以指明偏移量进⾏消费、消费之后依然保存在日志文件中
六、单播消息
无论是几个消费者、几个消费者组，都只有⼀个消费者可以收到订阅的topic中的消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test
七、多播消息
不同的消费组订阅同⼀个topic，同一消费者组只有⼀个消费者能收到消息，多个消费组中的多个消费者可以收到同⼀个消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --consumer-property group.id=testGroup1 --topic test
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --consumer-property group.id=testGroup2 --topic test
八、查看消费组的详细信息
通过以下命令可以查看到消费组的详细信息
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --describe --group testGroup
九、主题topic
主题topic在kafka中是⼀个逻辑的概念，kafka通过topic将消息进⾏分类，不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。
但是有⼀个问题，如果说这个topic中的消息⾮常⾮常多，多到需要⼏T来存，因为消息是会被保存到log⽇志⽂件中的。为了解决这个⽂件过⼤的问题，kafka提出了Partition分区的概念
十、分区
通过partition将⼀个topic中的消息分区来存储，这样的好处有多个：
- 分区存储，可以解决存储⽂件过⼤的问题
- 提供了读写的吞吐量，读和写可以同时在多个分区中进⾏
创建多分区的主题
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.253.35:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic test1
十一、kafka中消息⽇志⽂件中保存的内容
- 00000.log：这个⽂件中保存的就是消息
- __consumer_offsets-49：kafka内部⾃⼰创建了__consumer_offsets主题包含了50个分区，这个主题⽤来存放消费者消费某个topic的偏移量（key就是consumerGroupId+topic+分区号，value就是消费的偏移量） 。kafka会维护每个消费者组的消费者，消费不同topic以及不同分区的偏移量consumer_offsets
- kafka为了提升这个主题的并发性，默认设置了50个分区。
- 提交到哪个分区：通过hash函数：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数
- 提交到该主题中的内容是：key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值
- ⽂件中保存的消息，默认保存7天
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