Kafka基础简介

时间：2018-08-24 14:53:15 阅读：195 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：uid port mat artifact 处理 actor serialize ima ons

kafka是一个分布式的，可分区的，可备份的日志提交服务，它使用独特的设计实现了一个消息系统的功能。由于最近项目升级，需要将spring的事件机制转变为消息机制，针对后期考虑，选择了kafka作为消息中间件。

kafka的安装

这里为了快速搭建，选择用docker

docker run  -d -p 2181:2181 -p 9092:9092 -v /opt/kafka/server.properties:/opt/kafka_2.11-0.10.1.0/config/server.properties --env ADVERTISED_HOST=‘ip‘ --env ADVERTISED_PORT=9092 spotify/kafka

kafka的基本概念

这里参照官网共有以下几点

Topic：特指Kafka处理的消息源的不同分类，其实也可以理解为对不同消息源的区分的一个标识；
Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以设置为多个partition，每个partition都是一个有序的队列，partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）；
Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发送一些消息；
Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发送消息的过程叫做producers（producer可以选择向topic哪一个partition发送数据）。
Consumers：消息和数据消费者，接收topics并处理其发布的消息的过程叫做consumer，同一个topic的数据可以被多个consumer接收；
Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称为broker。

这里有一点是需要注意的

　　consumer是一个抽象的概念，调用Consumer API的程序都可以称作为一个consumer，它从broker端订阅某个topic的消息。如果只有一个consumer的话，该topic（可能含有多个partition）下所有消息都会被这个consumer接收。但是在分布式的环境中，我们可能会遇到这样一种情景，对于一个有多个partition的topic，我们希望启动多个consumer去消费这些partition（如果发送速度较快，一个consumer是无法消费完的），并且要求topic的一条消息只能发给其中一个consumer，不希望这些conusmer出现重复接收一条消息的情况。对于这种情况，我们应该怎么办呢？kafka给我们提供了一种机制，可以很好来适应这种情况，那就是consumer group（当然也可以应用在第一种情况，实际上，如果只有一个consumer时，是不需要指定consumer group，这时kafka会自动给这个consumer生成一个group名）。

　　在调用conusmer API时，一般都会指定一个consumer group，该group订阅的topic的每一条消息都发送到这个group的某一台机器上。借用官网一张图来详细介绍一下这种情况，假如kafka集群有两台broker，集群上有一个topic，它有4个partition，partition 0和1在broker1上，partition 2和3在broker2上，这时有两个consumer group同时订阅这个topic，其中一个group有2个consumer，另一个consumer有4个consumer，则它们的订阅消息情况如下图所示：

技术分享图片

如果group中的consumer数小于topic中的partition数，那么group中的consumer就会消费多个partition；
如果group中的consumer数等于topic中的partition数，那么group中的一个consumer就会消费topic中的一个partition；
如果group中的consumer数大于topic中的partition数，那么group中就会有一部分的consumer处于空闲状态。

　　同时，同一个gruopid下多个consumer订阅同一个topic，只有一个consumer能消费到数据。

下面我们开始集成kafka到系统

增加pom文件

<dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
<dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>0.10.1.0</version>
 </dependency>

配置文件：

kafka.consumer.zookeeper.connect=47.92.168.221:2181
kafka.consumer.servers=47.92.168.221:9092
kafka.consumer.enable.auto.commit=true
kafka.consumer.session.timeout=6000
#消费者偏移提交给zookeeper的频率（以毫秒为单位）
kafka.consumer.auto.commit.interval=100
kafka.consumer.auto.offset.reset=latest
#kafka.consumer.topic=test
kafka.consumer.group.id=test
#根据配置的spring.kafka.listener.concurrency来生成多个并发的KafkaMessageListenerContainer实例
kafka.consumer.concurrency=10
        

kafka.producer.servers=47.92.168.221:9092
#生产者重试次数
kafka.producer.retries=0
#每当多个记录被发送到同一分区时，生产者将尝试将记录一起批量处理为更少的请求。
# 这有助于客户端和服务器上的性能。此配置控制默认批量大小（以字节为单位）。
kafka.producer.batch.size=4096
#在正常负载的情况下, 要想减少请求的数量. 加上一个认为的延迟:
# 不是立即发送消息, 而是延迟等待更多的消息一起批量发送. 类似TCP中的Nagle算法
kafka.producer.linger=100
#producer可以使用的最大内存来缓存等待发送到server端的消息
kafka.producer.buffer.memory=40960

生产者配置类

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaProducerConfig {
    @Value("${kafka.producer.servers}")
    private String servers;
    @Value("${kafka.producer.retries}")
    private int retries;
    @Value("${kafka.producer.batch.size}")
    private int batchSize;
    @Value("${kafka.producer.linger}")
    private int linger;
    @Value("${kafka.producer.buffer.memory}")
    private int bufferMemory;

    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
    }
    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<String, String>(producerFactory());
    }
}

消费者配置类

@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConsumerConfig {
    @Value("${kafka.consumer.servers}")
    private String servers;
    @Value("${kafka.consumer.enable.auto.commit}")
    private boolean enableAutoCommit;
    @Value("${kafka.consumer.session.timeout}")
    private String sessionTimeout;
    @Value("${kafka.consumer.auto.commit.interval}")
    private String autoCommitInterval;
    @Value("${kafka.consumer.group.id}")
    private String groupId;
    @Value("${kafka.consumer.auto.offset.reset}")
    private String autoOffsetReset;
    @Value("${kafka.consumer.concurrency}")
    private int concurrency;

    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        factory.setConcurrency(concurrency);
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
        return factory;
    }

    public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }

    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
        propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);
        propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitInterval);
        propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeout);
        propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);
        return propsMap;
    }
}

生产者

@Component
public class KafkaSender {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaSender.class);
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    /**
     * 发送消息方法
     */
    public void send() {
        Message message = new Message();
        message.setId(System.currentTimeMillis());
        message.setMsg(UUID.randomUUID().toString());
        message.setSendTime(new Date());
        logger.info("+++++++++++++++++++++  message = {}", JSON.toJSONString(message));
        kafkaTemplate.send("xmz", JSON.toJSONString(message));
    }

消费者

@Component
public class KafkaReceiver3 {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaReceiver3.class);

    @KafkaListener(topics = {"xmz"})
    public void listen(ConsumerRecord <?, ?>> record) {
        Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());
        if (kafkaMessage.isPresent()) {
            longAdder.increment();
            Object message = kafkaMessage.get();
            int partition = record.partition();
            logger.info("----------------- record =" + record);
            logger.info("------------------ message =" + message);
        }
    }

}

以上，我们就把kafka集成进来了

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xmzJava/p/9529466.html

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