Kafka学习笔记(一)Kafka基准测试、幂等性和事务、Java编程操作Kafka

文章目录

  • 前言
  • 4 Kafka基准测试
    • 4.1 基于1个分区1个副本的基准测试
    • 4.2 基于3个分区1个副本的基准测试
    • 4.3 基于1个分区3个副本的基准测试
  • 5 Java编程操作Kafka
    • 5.1 引入依赖
    • 5.2 向Kafka发送消息
    • 5.3 从Kafka消费消息
    • 5.4 异步使用带有回调函数的生产消息
  • 6 幂等性
    • 6.1 幂等性介绍
    • 6.2 Kafka幂等性实现原理
  • 7 Kafka事务
    • 7.1 Kafka事务介绍
    • 7.2 事务操作API
    • 7.3 Kafka事务编程
      • 7.3.1 需求
      • 7.3.2 创建Topic
      • 7.3.3 编写生产者
      • 7.3.4 创建消费者
      • 7.3.5 消费旧Topic数据并生产到新Topic
      • 7.3.6 测试
      • 7.3.7 模拟异常测试事务

前言

Kafka学习笔记(一)Linux环境基于Zookeeper搭建Kafka集群、Kafka的架构

4 Kafka基准测试

基准测试（benchmark testing）是一种测量和评估软件性能指标的活动。 我们可以通过基准测试，了解到软件、硬件的性能水平，主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等。

4.1 基于1个分区1个副本的基准测试

  • 1）创建1个分区1个副本的Topic

  • 2）生产消息基准测试
bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic topic_1_1 --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 acks=1

命令解释：

  • bin/kafka-producer-perf-test.sh 性能测试脚本
  • –topic Topic的名称
  • –num-records 指定生产数据量（默认5000W）
  • –throughput 指定吞吐量，即限流（-1不指定）
  • –record-size record数据大小（字节）
  • –producer-props bootstrap.servers 指定Kafka集群地址
  • acks=1 ACK模式

执行以上命令，结果如下：

  • 3）消费消息基准测试
bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 --topic topic_1_1 --fetch-size 1048576 --messages 5000000 --timeout 100000

命令解释：

  • bin/kafka-consumer-perf-test.sh 消费消息基准测试脚本
  • –broker-list 集群Broker列表
  • –topic Topic的名称
  • –fetch-size 每次拉取的数据大小
  • –messages 总共要消费的消息个数
  • –timeout 超时时间

执行以上命令，结果如下：

4.2 基于3个分区1个副本的基准测试

  • 1）创建3个分区1个副本的Topic

  • 2）生产消息基准测试
bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic topic_3_1 --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 acks=1
指标3分区1副本1分区1副本性能（对比1分区1副本）
吞吐量10900.822140 records/sec8994.536718 records/sec提升↑
吞吐速率10.40 MB/sec8.58 MB/sec提升↑
平均延迟时间2508.37 ms avg latency3418.50 ms avg latency提升↑
最大延迟时间47436.00 ms max latency50592.00 ms max latency
  • 3）消费消息基准测试
bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 --topic topic_3_1 --fetch-size 1048576 --messages 5000000 --timeout 100000
指标3分区1副本1分区1副本性能（对比1分区1副本）
data.consumed.in.MB 共计消费数据量4768.40214768.3716
MB.sec 每秒消费数据量28.563721.1589提升↑
data.consumed.in.nMsg 共计消费消息数量50000325000000
nMsg.sec 每秒消费消息数量29951.251722186.7235提升↑

4.3 基于1个分区3个副本的基准测试

  • 1）创建1个分区3个副本的Topic

  • 2）生产消息基准测试
bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic topic_1_3 --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 acks=1
指标1分区3副本1分区1副本性能（对比1分区1副本）
吞吐量4323.273652 records/sec8994.536718 records/sec下降↓
吞吐速率4.12 MB/sec8.58 MB/sec下降↓
平均延迟时间7533.70 ms avg latency3418.50 ms avg latency下降↓
最大延迟时间32871.00 ms max latency50592.00 ms max latency

可见，副本越多，生产消息的性能反而下降。

  • 3）消费消息基准测试
bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 --topic topic_1_3 --fetch-size 1048576 --messages 5000000 --timeout 100000
指标1分区3副本1分区1副本性能（对比1分区1副本）
data.consumed.in.MB 共计消费数据量4768.37164768.3716
MB.sec 每秒消费数据量46.950421.1589下降↓
data.consumed.in.nMsg 共计消费消息数量50000005000000
nMsg.sec 每秒消费消息数量49231.011622186.7235下降↓

同样，副本越多，消费消息的性能也下降。

5 Java编程操作Kafka

创建一个Maven项目，测试Java变成操作Kafka。

5.1 引入依赖

<!-- kafka_demo\pom.xml -->

<!-- kafka客户端工具 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.4.1</version>
</dependency>

5.2 向Kafka发送消息

public class KafkaProducerTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 1.创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.245.130:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 2.创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        // 3.调用send发送1-100消息到`my_topic`主题
        for(int i = 0; i < 100; ++i) {
            try {
                // 获取返回值Future，该对象封装了返回值
                Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>("my_topic", null, i + ""));
                // 调用一个Future.get()方法等待响应
                future.get();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        // 4. 关闭生产者
        producer.close();
    }
    
}

执行以上代码，查看此时my_topic主题中的消息：

5.3 从Kafka消费消息

public class KafkaConsumerTest {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 1.创建Kafka消费者配置
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "node-01:9092,node-02:9092,node-03:9092");
        // 消费者组（可以使用消费者组将若干个消费者组织到一起），共同消费Kafka中topic的数据
        // 每一个消费者需要指定一个消费者组，如果消费者的组名是一样的，表示这几个消费者是一个组中的
        props.setProperty("group.id", "my_group");
        // 自动提交offset
        props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        // 自动提交offset的时间间隔
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        // 拉取的key、value数据的
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // 2.创建Kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
        // 3. 订阅要消费的主题
        // 指定消费者从哪个topic中拉取数据
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my_topic"));
        // 4.使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息
        while(true) {
            // Kafka的消费者一次拉取一批的数据
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(5));
            System.out.println("消息总数：" + consumerRecords.count());
            // 5.将将记录（record）的offset、key、value都打印出来
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                // 主题
                String topic = consumerRecord.topic();
                // offset：这条消息处于Kafka分区中的哪个位置
                long offset = consumerRecord.offset();
                // key\value
                String key = consumerRecord.key();
                String value = consumerRecord.value();
                System.out.println("topic: " + topic + " offset:" + offset + " key:" + key + " value:" + value);
            }
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
}

执行以上代码，查看打印日志：

5.4 异步使用带有回调函数的生产消息

如果想知道消息是否成功发送到Kafka，或者成功发送消息到Kafka后执行一些其他动作，就可以使用带有回调函数的发送方法来发送消息。

public static void main(String[] args) {
    // 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
    Properties props = new Properties();
    props.put("bootstrap.servers", "node-01:9092");
    props.put("acks", "all");
    props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    // 2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
    KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
    // 3. 调用send发送1-100消息到指定Topic test
    for(int i = 1; i <= 100; i++) {
        // 一、同步方式
        // 获取返回值Future，该对象封装了返回值
        // Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my_topic", null, i + ""));
        // 调用一个Future.get()方法等待响应
        // future.get();
        // 二、带回调函数异步方式
        producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my_topic", null, i + ""), new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                if(exception != null) {
                    System.out.println("发送消息出现异常！");
                }
                else {
                    String topic = metadata.topic();
                    int partition = metadata.partition();
                    long offset = metadata.offset();
                    System.out.println("发送消息到Kafka中的名字为" + topic + "的主题，第" + partition + "分区，第" + offset + "条数据成功！");
                }
            }
        });
    }
    // 4. 关闭生产者
    producer.close();
}

执行以上代码，查看打印日志：

6 幂等性

6.1 幂等性介绍

在HTTP/1.1中对幂等性的定义是：一次和多次请求某一个资源，对于资源本身应该具有同样的结果（网络超时等问题除外）。也就是说，任意多次请求执行，对资源本身所产生的影响均与一次请求执行的影响相同。

实现幂等性的关键就是服务端可以区分请求是否重复，过滤掉重复的请求。要区分请求是否重复有两个要素：

  • 唯一标识：要想区分请求是否重复，请求中就得有唯一标识。例如支付请求中，订单号就是唯一标识。
  • 记录下已处理过的请求标识：光有唯一标识还不够，还需要记录下哪些请求是已经处理过的，这样当收到新的请求时，用新请求中的标识和处理记录进行比较，如果处理记录中有相同的标识，说明是重复交易，拒绝掉。

如上图所示，当再次发送的消息（seq=0）和上次发送的消息（seq=0）重复时，不保存新的消息。

6.2 Kafka幂等性实现原理

为了实现生产者的幂等性，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。

  • PID：每个新的Producer在初始化的时候会被分配一个唯一的PID，这个PID对用户是不可见的。
  • Sequence Numbler：针对每个生产者（对应PID）发送到指定的<Topic, Partition>的消息都对应一个从0开始单调递增的Sequence Number。

而生产者想要实现幂等性，只需要添加以下配置：

// 实现幂等性
props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true);

7 Kafka事务

7.1 Kafka事务介绍

通过事务机制，Kafka可以实现对多个Topic的多个Partition的原子性的写入，即处于同一个事务内的所有消息，不管最终需要落地到哪个Topic 的哪个Partition，最终结果都是要么全部写成功，要么全部写失败。

开启事务，必须开启幂等性，Kafka的事务机制，在底层依赖于幂等生产者。

7.2 事务操作API

要开启Kafka事务，生产者需要添加以下配置：

// 配置事务的id，开启了事务会默认开启幂等性
props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "my-transactional");

消费者则需要添加以下配置：

// 设置隔离级别
props.put(ConsumerConfig.ISOLATION_LEVEL_CONFIG, "read_committed");
// 关闭自动提交
props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");

Producer接口中定义了以下5个事务相关方法：

  • 1.initTransactions（初始化事务）：要使用Kafka事务，必须先进行初始化操作
  • 2.beginTransaction（开始事务）：启动一个Kafka事务
  • 3.sendOffsetsToTransaction（提交偏移量）：批量地将分区对应的offset发送到事务中，方便后续一块提交
  • 4.commitTransaction（提交事务）：提交事务
  • 5.abortTransaction（放弃事务）：取消事务

7.3 Kafka事务编程

7.3.1 需求

在Kafka的Topic[ods_user]中有一些用户数据，数据格式如下：

姓名,性别,出生日期
张三,1,1980-10-09
李四,0,1985-11-01

现在要编写程序，将用户的性别转换为男、女（1-男，0-女），转换后将数据写入到Topic[dwd_user]中。要求使用事务保障，要么消费了数据的同时写入数据到新Topic，提交offset；要么全部失败。

7.3.2 创建Topic

启动生产者控制台程序，准备发送消息到Topic[ods_user]：

[root@node-01 kafka01]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.245.130:9092 --topic ods_user
>

启动消费者控制台程序，准备从新Topic[dwd_user]消费消息：

[root@node-01 kafka01]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.245.130:9092 --topic dwd_user --from-beginning  --isolation-level read_committed

7.3.3 编写生产者

private static KafkaProducer<String, String> createProducer() {
    // 1.创建用于连接Kafka的Properties配置
    Properties props = new Properties();
    // 配置事务的id，开启了事务会默认开启幂等性
    props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "my-transactional");
    props.put("bootstrap.servers", "192.168.245.130:9092");
    props.put("acks", "all");
    props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    // 2.创建一个生产者对象KafkaProducer
    KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
    return producer;
}

7.3.4 创建消费者

private static KafkaConsumer<String, String> createConsumer() {
    // 1.创建Kafka消费者配置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092");
    props.setProperty("group.id", "my_group");
    // 关闭自动提交offset
    props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
    // 事务隔离级别
    props.put("isolation.level", "read_committed");
    props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    // 2.创建Kafka消费者
    KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
    // 3.订阅要消费的主题
    consumer.subscribe(Arrays.asList("ods_user"));
    return consumer;
}

7.3.5 消费旧Topic数据并生产到新Topic

public static void main(String[] args) {
    KafkaProducer<String, String> producer = createProducer();
    KafkaConsumer<String, String> consumer = createConsumer();
    // 1.初始化事务
    producer.initTransactions();
    while (true) {
        try {
            // 2.开启事务
            producer.beginTransaction();
            // 定义Map结构，用于保存分区对应的offset
            Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsetCommits = new HashMap<>();
            // 3.拉取ods_user的消息
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(2));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println("原始消息：" + record.value());
                // 4.保存偏移量
                offsetCommits.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1));
                // 5.进行转换处理
                String[] fields = record.value().split(",");
                fields[1] = fields[1].equalsIgnoreCase("1") ? "男" : "女";
                String newMsg = fields[0] + "," + fields[1] + "," + fields[2];
                // 6.将新消息生产到dwd_user
                producer.send(new ProducerRecord<>("dwd_user", newMsg));
                System.out.println("新消息：" + newMsg);
            }
            // 7.提交偏移量到事务
            producer.sendOffsetsToTransaction(offsetCommits, "my_group");
            // 8.提交事务
            producer.commitTransaction();
        } catch (ProducerFencedException e) {
            // 9.放弃事务
            producer.abortTransaction();
        }

    }
}

7.3.6 测试

执行上述main()方法，然后向Topic[ods_user]发送消息：

main()方法日志打印：

从新Topic[dwd_user]消费消息：

7.3.7 模拟异常测试事务

假设在进行转换处理的时候出现异常。再次向Topic[ods_user]发送消息，程序会读取到消息，但转换报错：

再次重启main()方法，还是可以读取到消息，但转换报错。说明消息一直都没有被消费成功，offset没有被提交，Kafka事务生效了。

…

本节完，更多内容请查阅分类专栏：微服务学习笔记

感兴趣的读者还可以查阅我的另外几个专栏：

  • SpringBoot源码解读与原理分析
  • MyBatis3源码深度解析
  • Redis从入门到精通
  • MyBatisPlus详解
  • SpringCloud学习笔记

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&#x1f423;个人主页 可惜已不在 &#x1f424;这篇在这个专栏AI_可惜已不在的博客-CSDN博客 &#x1f425;有用的话就留下一个三连吧&#x1f63c; 目录 前言: 正文: 前言: 在科技飞速发展的时代&#xff0c;AI 对话正逐渐成为我们获取信息、交流思想的新方式。它以强…
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算法笔记（四）——模拟

算法笔记（四）——模拟

算法笔记&#xff08;四&#xff09;——模拟 文章目录 算法笔记&#xff08;四&#xff09;——模拟替换所有的问号提莫攻击Z字形变换外观数列数青蛙 模拟算法就是根据题目的要求&#xff0c;题目让干神马就做神马&#xff0c;一步一步来 替换所有的问号 题目&#xff1a;替换…
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初识TCP/IP协议

初识TCP/IP协议

回顾上文 来回顾一下TCP协议的特性&#xff0c;有一道比较经典的题&#xff1a;如何使用UDP实现可靠传输&#xff0c;通过应用程序的代码&#xff0c;完成可靠传输的过程&#xff1f; 原则&#xff0c;TCO有啥就吹啥&#xff0c;引入滑动窗口&#xff0c;引入流量控制&#x…
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【RabbitMQ——具体使用场景】

【RabbitMQ——具体使用场景】

1. 异步 1.1 同步异步的问题&#xff08;串行&#xff09; 串行方式&#xff1a;将订单信息写入数据库成功后&#xff0c;发送注册邮件&#xff0c;再发送注册短信。以上三个任务全部完成后&#xff0c;返回给客户端 public void makeOrder(){// 1 :保存订单 orderService.…
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排水系统C++

排水系统C++

题目&#xff1a; 样例解释&#xff1a; 1 号结点是接收口&#xff0c;4,5 号结点没有排出管道&#xff0c;因此是最终排水口。 1 吨污水流入 1 号结点后&#xff0c;均等地流向 2,3,5 号结点&#xff0c;三个结点各流入 1/3 吨污水。 2 号结点流入的 1/3​ 吨污水将均等地流向…
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nginx打包部署前端vue项目全过程【保姆级教程】

nginx打包部署前端vue项目全过程【保姆级教程】

&#x1f939;‍♀️潜意识起点&#xff1a;个人主页 &#x1f399;座右铭&#xff1a;得之坦然&#xff0c;失之淡然。 &#x1f48e;擅长领域&#xff1a;前端 是的&#xff0c;我需要您的&#xff1a; &#x1f9e1;点赞❤️关注&#x1f499;收藏&#x1f49b; 是我持…
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【JavaScript】Bit：组件驱动开发的新时代

【JavaScript】Bit：组件驱动开发的新时代

Bit 是一个现代化的开发工具&#xff0c;帮助开发者通过组件驱动的方式进行软件开发和协作。它旨在解决开发大型系统时的常见挑战&#xff0c;如组件的复用性、独立性和协作性问题。通过 Bit&#xff0c;开发团队可以更加轻松地共享、管理和维护可复用的代码组件&#xff0c;同…
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初识算法 · 双指针(2)

初识算法 · 双指针(2)

目录 前言&#xff1a; 盛最多水的容器 题目解析&#xff1a; 算法原理&#xff1a; 算法编写&#xff1a; 有效三角形的个数 题目解析&#xff1a; 算法原理&#xff1a; 算法编写&#xff1a; 前言&#xff1a; 本文介绍两个题目&#xff0c;盛最多水的容器和有效三…
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Jenkins: fontconfig head is null, check your fonts or fonts configuration；

Jenkins: fontconfig head is null, check your fonts or fonts configuration；

​ 在部署jenkins第一次启动时遇到如下报错&#xff1a; 一大串报错&#xff0c;看的让人脑瓜疼。。。静静地分析一下日志&#xff0c;发现第一行报错信息&#xff1a; fontconfig head is null, check your fonts or fonts configuration。 这是个什么鬼&#xff0c;我也不…
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师生健康信息管理：SpringBoot技术突破

师生健康信息管理：SpringBoot技术突破

第4章 系统设计 4.1 系统体系结构 师生健康信息管理系统的结构图4-1所示&#xff1a; 图4-1 系统结构 登录系统结构图&#xff0c;如图4-2所示&#xff1a; 图4-2 登录结构图 师生健康信息管理系统结构图&#xff0c;如图4-3所示。 图4-3 师生健康信息管理系统结构图 4.2…
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linux文件编程_文件

linux文件编程_文件

1. 文件编程概述 之前在windows中对文件的操作是&#xff1a;打开文档—>编辑文档—>保存文档—>关闭文档 我们的Linux文件编程主要是利用代码对文件进行操作&#xff1a;文件创建、打开、编辑等自动化执行等 在Linux我们要使用编程调用api函数的方式进行文档的编辑…
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数据结构-链表笔记

数据结构-链表笔记

移除节点 203. 移除链表元素 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}* ListNode(int val) { this.val val; }* ListNode(int val, ListN…
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C++杂项

C++杂项

作业&#xff1a; 将之前实现的顺序表、栈、队列都更改成模板类 顺序表 #include <iostream>using namespace std;template<typename T>class SeqList { private:T *ptr;int size; //总长度int len 0; //当前顺序表实际长度public://初始…
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