kafka框架介绍
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目录1，kafka概述
1）定义
Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。（传统使用）
Kafka是一个开源的分布式事件流平台（event streaming platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。（最新定位）
2）消息队列
2.1 传统消息队列的应用场景
使用消息队列的好处
1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
2.2 消息队列的两种模式
（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。
消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
（2）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息）
Kafka是发布订阅模式。消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。
3）kafka基础架构
1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端；
2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端；
3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
4）Broker ：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
5）Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic；
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列；
7）Replica：副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的partition数据不丢失，且kafka仍然能够继续工作，kafka提供了副本机制，一个topic的每个分区都有若干个副本，一个leader和若干个follower。
8）leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是leader。
9）follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从leader中同步数据，保持和leader数据的同步。leader发生故障时，某个follower会成为新的leader。
2，kafka入门
1）kafka安装
这里不做详细叙述，详情请看官网
http://kafka.apache.org/downloads.html
2）kafka部署注意事项
（1）修改配置文件
[hadoop102 kafka]$ cd config/
[hadoop102 config]$ vim server.properties
输入以下内容：
#broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#删除topic功能使能,当前版本此配置默认为true，已从配置文件移除
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka运行日志(数据)存放的路径
log.dirs=/opt/module/kafka/datas
#topic在当前broker上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
（2）配置环境变量
[hadoop102 module]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[hadoop102 module]$ source /etc/profile
（3）启动kafka
注意：需要先启动zookeeper集群才能启动kafka
启动zookeeper
[@hadoop102 kafka]$ zk.sh start
启动kafka，集群有多少台服务器就可以启多少kafka，按需要启动一定数量的kafka
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
关闭kafka
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
3）kafka命令行操作
1）查看当前服务器中的所有topic
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181/kafka --list
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --list
2）创建topic
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 1 --topic first
选项说明：
--topic 定义topic名
--replication-factor 定义副本数
--partitions 定义分区数
3）删除topic
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --delete --topic first
4）发送消息
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop102:9092 --topic first
>hello world
>ysy
5）消费消息
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first
--from-beginning：会把主题中现有的所有的数据都读取出来。
6）查看某个Topic的详情
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe –-topic first
7）修改分区数
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter –-topic first --partitions 3
3，kafka架构深入
3.1 kafka 工作流程和文件存储机制
kafka的工作流程如下图所示
Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。
一个topic下的每一个分区都单独维护一个offset，所以分发到不同分区中的数据是不同的数据。消费者的分区维护是一个消费者组一个主题的一个分区维护一个offset。
topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，且每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
kafka的文件存储机制如下图所示
由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，first这个topic有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2。
00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log
index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。
“.index”文件存储大量的索引信息，索引信息按照数组的逻辑排列，“.log”文件存储大量的数据，数据直接紧密排列，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
3.2 kafka生产者
1）消息发送流程
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
相关参数：
batch.size: 只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。
linger.ms: 如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据。
2）异步发送API
1，导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>
2，编写代码
需要用到的类
KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据
ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数
ProducerRecord：每条数据都要封装成一个ProducerRecord对象
不带回调函数的API
public class CustomProducer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1. 创建kafka生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给kafka配置对象添加配置信息
properties.put("bootstrap.servers","hadoop102:9092");
// 批次大小 默认16K
properties.put("batch.size", 16384);
// 等待时间
properties.put("linger.ms", 1);
// RecordAccumulator缓冲区大小 默认32M
properties.put("buffer.memory", 33554432);
// key,value序列化
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 3. 创建kafka生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用send方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","kafka" + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
带回调函数的API
回调函数会在producer收到ack时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是RecordMetadata和Exception，如果Exception为null，说明消息发送成功，如果Exception不为null，说明消息发送失败。
注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。
public class CustomProducerCallback {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1. 创建kafka生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给kafka配置对象添加配置信息
properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// key,value序列化(必须)
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 设置ack
properties.put("acks", "all");
// 重试次数
properties.put("retries", 3);
// 批次大小 默认16K
properties.put("batch.size", 16384);
// 等待时间
properties.put("linger.ms", 1);
// RecordAccumulator缓冲区大小 默认32M
properties.put("buffer.memory", 33554432);
// 3. 创建kafka生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用send方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 添加回调
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "kafka" + i), new Callback() {
// 该方法在Producer收到ack时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println("success->" + metadata.offset());
} else {
// 出现异常打印
exception.printStackTrace();
}
}
});
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
3）同步发送API
同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回ack。
由于send方法返回的是一个Future对象，根据Futrue对象的特点，我们也可以实现同步发送的效果，只需在调用Future对象的get方发即可。
public class CustomProducer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
// 1. 创建kafka生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给kafka配置对象添加配置信息
properties.put("bootstrap.servers","hadoop102:9092");
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
// key,value序列化(必须)
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 设置ack
properties.put("acks", "all");
// 重试次数
properties.put("retries", 3);
// 批次大小 默认16K
properties.put("batch.size", 16384);
// 等待时间
properties.put("linger.ms", 1);
// RecordAccumulator缓冲区大小 默认32M
properties.put("buffer.memory", 33554432);
// 3. 创建kafka生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用send方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 异步发送 默认
// kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","kafka" + i));
// 同步发送
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","kafka" + i)).get();
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
4）分区策略
1）分区的原因
（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
2）分区的原则
我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。
（1） 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2） 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；
（3） 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下， kafka采用Sticky Partition(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，kafka再随机一个分区进行使用.
// 4. 调用send方法发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 指定发送到1号分区
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("ysy",1,"","ysy" + i));
// 线程睡眠,避免全部发送到一个分区
Thread.sleep(2);
}
// 4. 调用send方法发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 根据key的hash值分配分区
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("ysy","abc","ysy" + i));
// 提供线程睡眠,避免发送到同一个分区
Thread.sleep(2);
}
5）分区器
默认的分区器 DefaultPartitioner
自定义分区器如下所示
public class MyPartitioner implements Partitioner {
/**
* 返回信息对应的分区
* @param topic 主题
* @param key 消息的key
* @param keyBytes 消息的key序列化后的字节数组
* @param value 消息的value
* @param valueBytes 消息的value序列化后的字节数组
* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
* @return
*/
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 获取消息
String msgValue = value.toString();
// 创建partition
int partition;
// 判断消息是否包含ysy
if (msgValue.contains("ysy")){
partition = 0;
}else {
partition = 1;
}
// 返回分区号
return partition;
}
/**
* 关闭资源
*/
@Override
public void close() {
}
/**
* 配置方法
* @param configs
*/
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
}
使用分区器的方法，在生产者的配置中添加分区器的参数
public class CustomProducerCallBack {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1. 创建配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 对象添加参数
// 2.1 添加链接
properties.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 批次大小 默认16K
properties.put("batch.size", 16384);
// 等待时间
properties.put("linger.ms", 2);
// RecordAccumulator缓冲区大小 默认32M
properties.put("buffer.memory", 33554432);
// 必须写 key和value的序列化
properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 添加自定义分区器
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ysy.kafka.partitioner.MyPartitioner");
// 3. 创建kafka生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用send方法发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String,String>("first", "ysy" + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
// 判断发送成功与否
if (exception != null){
exception.printStackTrace();
}else {
System.out.println(metadata.toString());
}
}
});
}
// 5. 关闭连接
kafkaProducer.close();
}
}
6）数据可靠性保证
1）生产者发送数据到topic partition的可靠性保证
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
2）Topic partition存储数据的可靠性保证
（1）副本数据同步策略
Kafka选择了第二种方案，原因如下：
①同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
②虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。
（2）ISR
采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？
Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
（3）ack应答级别
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
acks参数配置：
acks：
0：这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；
1： partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；
-1（all）： partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。
7） Exactly Once语义
将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once语义。相对的，将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义。
At Least Once可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Most Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即Exactly Once语义。在0.11版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。
0.11版本的Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指Producer不论向Server发送多少次重复数据，Server端都只会持久化一条。幂等性结合At Least Once语义，就构成了Kafka的Exactly Once语义。即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性，只需要将Producer的参数中enable.idempotence设置为true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。而Broker端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。
但是PID重启就会变化，同时不同的Partition也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的Exactly Once。
8）Producer事务
0.11版本的Kafka同时引入了事务的特性，为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的Transaction ID，并将Producer获得的PID和Transaction ID绑定。这样当Producer重启后就可以通过正在进行的Transaction ID获得原来的PID。
为了管理Transaction，Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。
3.3 kafka消费者
1）消费方式
consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。
2）基础消费者
注意：在消费者代码中必须配置消费者组，命令行启动消费者不填写消费者组会被自动填写随机的消费者组。
public class CustomConsumer {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建消费者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2.给消费者配置对象添加参数
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 创建消费者对象
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 注册主题
ArrayList<String> strings = new ArrayList<>();
strings.add("first");
consumer.subscribe(strings);
// 拉取数据打印
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
3）消费者组案例
1）需求：测试同一个主题的分区，同一时刻只能有一个消费者消费。
2）案例实操
（1）复制一份基础消费者的代码，在idea中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。
public class CustomConsumer1 {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建消费者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2.给消费者配置对象添加参数
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 创建消费者对象
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 注册主题
ArrayList<String> strings = new ArrayList<>();
strings.add("first");
consumer.subscribe(strings);
// 拉取数据打印
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
（2）启动代码中的生产者发送消息，即可看到两个消费者在消费不同分区的数据
（3）重新发送到一个全新的主题中，由于默认创建的主题分区数为1，可以看到只能有一个消费者消费到数据。
4）分区分配策略
一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。
Kafka有两种分配策略，RoundRobin，Range。
这里不多做赘述。
5）offset 维护
由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。
Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets。
1）消费offset案例
（0）思想: __consumer_offsets 为kafka中的topic， 那就可以通过消费者进行消费.
（1）在命令行创建一个新的topic
bin/kafka-topics.sh --create --topic ysy --bootstrap-server hadoop102:9092 --partitions 2 --replication-factor 2
（2）添加配置参数可以不排除内部的topic，这样才能看到__consumer_offsets，启动消费者并挂起
public class CustomConsumerOffset {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给配置对象添加参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "offset");
// 修改分区分配策略
// properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
// 不排除内部offset,不然看不到__consumer_offsets
properties.put(ConsumerConfig.EXCLUDE_INTERNAL_TOPICS_CONFIG,"false");
//3. 创建kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
// 更换主题
arrayList.add("ysy");
consumer.subscribe(arrayList);
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
（4）启动消费者消费主题__consumer_offsets
现在配置文件config/consumer.properties中添加配置exclude.internal.topics=false
bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --consumer.config config/consumer.properties --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --from-beginning
（5）启动生产者往ysy生产数据
bin/kafka-console-producer.sh --topic ysy --broker-list hadoop102:9092
（6）消费到的数据
[offset,ysy,1]::OffsetAndMetadata(offset=7, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203, expireTimestamp=None)
[offset,ysy,0]::OffsetAndMetadata(offset=18, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1622442520203, expireTimestamp=None)
6）自动提交 offset
1）编写代码
需要用到的类：
KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据
ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数
ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个ConsumerRecord对象
为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。
自动提交offset的相关参数：
enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能
auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔
2）消费者自动提交offset
public class CustomConsumer {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建kafka消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
// 提交offset的时间周期
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
//3. 创建kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
7）重置 offset
auto.offset.reset = earliest | latest | none |
当Kafka中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办：
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量
（2）latest(默认值)：自动将偏移量重置为最新偏移量
（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常
8）手动提交offset
虽然自动提交offset十分简介便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。
手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将本次poll的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，commitSync阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而commitAsync则没有失败重试机制，故有可能提交失败。
1）同步提交offset
由于同步提交offset有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交offset的示例。
public class CustomConsumerByHand {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建kafka消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
// 提交offset的时间周期
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
//3. 创建kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
// 同步提交offset
consumer.commitSync();
}
}
}
2）异步提交offset
虽然同步提交offset更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交offset的方式。
以下为异步提交offset的示例：
public class CustomConsumerByHand {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建kafka消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
// 提交offset的时间周期
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
//3. 创建kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
// 同步提交offset
//consumer.commitSync();
// 异步提交offset
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
/**
* 回调函数输出
* @param offsets offset信息
* @param exception 异常
*/
@Override
public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
// 如果出现异常打印
if (exception != null ){
System.err.println("Commit failed for " + offsets);
}
}
});
}
}
}
3）数据漏消费和重复消费分析
无论是同步提交还是异步提交offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先提交offset后消费，有可能造成数据的漏消费；而先消费后提交offset，有可能会造成数据的重复消费。
9）Consumer事务（精准一次性消费）
上述事务机制主要是从Producer方面考虑，对于Consumer而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息，而且不同的Segment File生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。
如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比如mysql）。这部分知识会在后续项目部分涉及。
3.4 kafka高效读和写
1）顺序写磁盘
Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
2）应用
Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好处：
- I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
- I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
- 充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担
- 读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据
- 如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用
尽管持久化到Pagecache上可能会造成宕机丢失数据的情况，但这可以被Kafka的Replication机制解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。
3）零复制技术