Kafka学习-Java使用Kafka

文章目录

前言
一、Kafka
- 1、什么是消息队列
- - offset
- 2、高性能
- - topic
  - partition
- 3、高扩展
- - broker
- 4、高可用
- - replicas、leader、follower
- 5、持久化和过期策略
- 6、消费者组
- 7、Zookeeper
- 8、架构图
二、安装Zookeeper
三、安装Kafka
四、Java中使用Kafka
- 1、引入依赖
- 2、生产者
- 3、消费者
- 4、运行效果

前言

Kafka消息中间件

一、Kafka

1、什么是消息队列

假设我们有两个服务：生产者A每秒能生产200个消息，消费者B每秒能消费100个消息。

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那么B服务是处理不了A这么多消息的，那么怎么使B不被压垮的同时还能处理A的消息呢，我们引入一个中间件，即Kafka。（当然着并不能使消费者的处理速度上升）

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offset

那么我们可以在B服务中加入一个队列，也就是一个链表，链表的每个节点相当于一条消息，每个节点有一个序号即offset，记录消息的位置。

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但是这样也会有个问题，还没有处理的消息是存储在内存中的，如果B服务挂掉，那么消息也就丢失了。
所以我们可以把队列移出，变成一个单独的进程，即使B服务挂掉，消息也不会丢失。

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2、高性能

B服务由于性能差，队列中未处理的消息会越来越多，我们可以增加更多的消费者来处理消息，相对的也可以增加更多的生产者来生成消息。

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topic

但是，生产者与消费者会争抢同一个队列，没有抢到就要等待，那么怎么解决呢？
我们可以将消息进行分类，每一类消息是一个topic，生产者按消息的类型投递到不同的topic中，消费者也按照不同的topic进行消费。

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partition

但是单个topic的消息还是有可能过多，我们可以将单个队列拆分，每段是一个partition分区，每个消费者负责一个partition。

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3、高扩展

broker

随着partition过多，所有的partition都在同一个机器上，就可能会导致单机的cpu和内存过高，影响性能，那么我们可以使用多台机器，将partition分散部署在不同的机器上。每台机器就代表一个broker。
我们可以增加broker来缓解服务器的cpu过高的性能问题。

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4、高可用

replicas、leader、follower

假如某个broker挂了，那么其中partition中的消息也就都丢失了，那么这个问题怎么解决呢？
我们可以给partition多加几个副本，统称replicas，并将它们分为leader和follower。
leader负责生产者和消费者的读写，follower只负责同步leader的数据。假如leader挂了，也不会影响follower，随后在follower中选出一个leader，保证消息队列的高可用。

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5、持久化和过期策略

在上面讲述了leader挂掉的情况，如果所有的broker都挂了，消息不就都丢失了？
为了解决这个问题，就不能只把数据存在内存中，也要存在磁盘中。
但是如果所有消息一直保存在磁盘中，那磁盘也会被占满，所以引入保留策略。

6、消费者组

如果我想在原有的基础上增加一个消费者，那么它只能跟着最新的offset接着消费，如果我想从某个offset开始消费呢？
我们引入消费者组，实现不同消费者维护自己的消费进度。

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7、Zookeeper

上面介绍了很多的组件，每个组件都有自己的状态信息，那么就需要有一个组件去统一维护这些组件的状态信息，于是引入了Zookeeper组件，它会定期与broker通信，获取Kafka集群的状态，判断哪些broker挂了，消费者组消费到哪了等等。

8、架构图

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二、安装Zookeeper

1、官网地址

https://zookeeper.apache.org/

2、下载

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选择稳定版本下载

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3、解压，修改配置文件

解压后，复制 zoo_sample.cfg，重命名为 zoo.cfg

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修改数据文件目录位置

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4、启动

我们是在windows系统下安装的，运行 bin 目录下的 zkServer.cmd

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三、安装Kafka

1、官网地址

https://kafka.apache.org/

2、下载

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3、解压，修改配置文件

修改 config 目录下 server.properties 文件
修改日志文件位置，其他参数（如zookeeper端口，根据需要修改）

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4、启动

bin\windows\kafka-server-start.bat config\server.properties

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四、Java中使用Kafka

1、引入依赖

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

2、生产者

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    Properties prop = new Properties();

    prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
    prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
    prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
    prop.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
    prop.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
    prop.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);

    String topic = "hello";

    KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(prop);
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, Integer.toString(2), "hello kafka" + i));
        System.out.println("生产消息：" + i);
        Thread.sleep(1000);
    }
    producer.close();
}

3、消费者

public static void main(String[] args) {
    Properties prop = new Properties();

    prop.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
    prop.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    prop.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    prop.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "con-1");    // 消费者组
    prop.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");
    prop.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);    //自动提交偏移量
    prop.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);     //自动提交时间

    KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(prop);
    ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
    //可以订阅多个消息
    topics.add("hello");
    consumer.subscribe(topics);

    try {
        while(true) {
            ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(Duration.ofSeconds(10));
            for (TopicPartition topicPartition : poll.partitions()) {

                //	通过TopicPartition获取指定的消息集合，获取到的就是当前topicPartition下面所有的消息
                List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = poll.records(topicPartition);

                //	获取TopicPartition对应的主题名称
                String topic = topicPartition.topic();
                //	获取TopicPartition对应的分区位置
                int partition = topicPartition.partition();
                //	获取当前TopicPartition下的消息条数
                int size = partitionRecords.size();
                System.out.printf("--- 获取topic: %s, 分区位置：%s, 消息总数： %s%n",
                        topic,
                        partition,
                        size);

                for(int i = 0; i < size; i++) {
                    ConsumerRecord<String, String> consumerRecord = partitionRecords.get(i);
                    //	实际的数据内容
                    String key = consumerRecord.key();
                    //	实际的数据内容
                    String value = consumerRecord.value();
                    //	当前获取的消息偏移量
                    long offset = consumerRecord.offset();
                    //	表示下一次从什么位置(offset)拉取消息
                    long commitOffser = offset + 1;
                    System.out.printf("消费消息 key：%s, value：%s, 消息offset: %s, 提交offset: %s%n",
                            key, value, offset, commitOffser);
                    Thread.sleep(1500);
                }

            }
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        consumer.close();
    }
}