Kafka 概念、单机搭建与使用
官方网址：Apache Kafka® is a distributed streaming platform
基本概念介绍
在Kafka中有一些基本的概念，
Topic
简介：Topic在Kafka中是一个抽象的概念，一个主题是已经发布的记录的种类。主题在Kafka中是可以被多重订阅的，这就意味着一个主题可能有0个、一个、或者许多个消费者去订阅这个主题中的消息。
Partitions：在每一个topic在Kafka中可以有多个分区，增加一个主题的分区可以提高Kafka的吞吐率，但是不是越多越好，因为如果分区数量越多的话生产者插入的效率也会降低。所以真正到生产环境时，需要权衡生产与消费的一个平衡关系，消费稍微大于生产者，不会产生消息的堆积，也能够充分提高Kafka的效率。
Replication Factor：复制因子，是对于当前的Topic是否需要副本。如果设置成1的话，代表当前Topic在整个Kafka中只有一份。这里有个限制Topic的数量不能够多于当前Kafka的Broker数量。
存储方式：在Kafka的配置中(Server.properties)有logs.dir的配置，这个是Kafka存储消息的位置。如果Topic复制因子是1分区是1的话，在对应的文件夹下会有一个名称为topicname的文件夹；如果复制因子是2分区是2，假设存在两个Broker，在每个Broker中将会存在两个文件夹分别为topicname_0 topicname_1的文件夹
Leader与Follower：由于每个topic如果存在副本的话，是对于partition进行复制。这么多存在在不同的Broker上的副本，其中有一个partition是leader其他的是Followers，当一个broker宕机会在副本中选择一个充当Leader。关于Kafka中的选举机制以及Leader的确认可以查看这两篇文章：Leader确认、选举机制
Producer
生产者，顾明思议是生产消息，允许应用发布一个流的消息到一个或者多个主题中，
Consumer
简介：消费者是订阅某个topic消息。
Group:每个消费者都有个groupid 来标定当前消费者属于哪个group。Group的作用是，当同一个group的两个消费者订阅一个topic的时候，如果当前topic没有分区那么其中一个消费者是获得不了任何消息的；如果有分区的话，将会按照数量进行负载均衡，每个消费者获得不同的分区的消息。
同一个Group下的消费者不会同时订阅一个主题下的同一个分区，如果消费者数量杜宇分区数量，则多出的消费者是不会有任何消息获得的。
Broker
Broker 是一个Kafka的Server，一台单物理机或者集群都可以拥有多个broker一个broker可以容纳多个主题，这个与复制因子、主题的分区都有关系。
Kafka单机配置，一个Broker
环境：
win10物理机
Wmare Centos7虚拟机
XShell 访问虚拟机
配置zookeeper
下载
# zookeeperwget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz
解压后进入目录
cd zookeeper-3.4.13/conf
复制zookeeper的配置文件
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
返回上级进入bin目录下，键入如下命令
./zkServer.sh start
查看是否成功开启zookeeper服务
#注：这里提示一下开启后提示的成功不一定是真的成功,所以需要查看一下netstat -tunlp|egrep 2181# 如果没有结果查看统计目录下的 zookeeper.out文件 查看log信息# 使用jps命令查看 QuorumPeerMain是zookeeper的守护进程11089 QuorumPeerMain 11114 Jps
配置Kafka
下载安装包
# Kafkawget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.1.0/kafka_2.11-2.1.0.tgz
解压后进入文件夹下bin目录下
# 第一个是start.sh位置第二个是server.rpoperties的位置，所以确认好路径的正确性./kafka-server-start.sh ./../config/server.properties &# 我们可以在Kafka的目录下直接执行，而不进入到bin下，命令看着更舒服些./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties &
查看是否开启成功：默认的Kafka端口是9092，zookeeper是2181
netstat -tunlp|egrep "(2181|9092)"# 结果如下[root@localhost ~]# netstat -tunlp|egrep "(2181|9092)"tcp6 0 0 :::9092 :::* LISTEN 1877/java tcp6 0 0 :::2181 :::* LISTEN 1820/java# jps 查看11089 QuorumPeerMain 11458 Kafka 11847 Jps
至此Kafka配置成功
使用Kafka
创建topic
./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test# 返回结果Created topic "test"
在虚拟机用sh脚本上作为生产者生产消息
我们重新开一个Xshell窗口，CD到
Kafka目录/bin下，我们先介绍这一节会使用到的 kafka-console-producer.sh
# 键入如下命令./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test>today message ># 最近本的指定，broker-list与topic是必须的参数# 成功命令行会进入一个>的情况，键入消息按回车键就是发送消息到Kafka了# 发送一个【today message】
kafka-console-producer.sh参数说明，运行
./kafka-console-producer.sh --help可查看
在虚拟机上用sh脚本作为消费者消费消息
重新开另个一Xshell窗口CD到
Kafka目录/bin下，我们先介绍这一节会使用到的 kafka-console-consumer.sh
# 键入如下命令./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning# 最近本的指定，bootstrap-server与topic/whitelist是必须的参数# 由于有 from-beginning 参数 会从头load所有消息# 消费后返回如下today message#在生产端键入消息后，消费端会同步消息出现
kafka-console-consumer.sh参数说明运行
./kafka-console-consumer.sh --help可查看
使用Python作为生产者、消费者
在物理机上写一个Python生产者的脚本
from kafka.producer import KafkaProducerimport timedef send_data(data):
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='192.168.233.138:9092')
producer.send("test",b''+str(data)+'')
producer.flush() print ("end")
if __name__=="__main__":
send_data("physics python message");查看Xshell上消费的命令行
[root@localhost ~]# /home/kafka_2.11-2.1.0/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.233.138:9092 --topic test --from-beginning111 333 1 12 physics python message
在物理机上写一个消费者的脚本
from kafka import KafkaConsumerimport timedef get_data(data):
consumer = KafkaConsumer('test',bootstrap_servers='192.168.233.138:9092', group_id='my_favorite_group') print ("end") for msg in consumer:
print(msg)
if __name__=="__main__":
get_data();物理机消费者的结果
# 我这边是先运行的消费者的脚本，所以实时接收到了物理机产生的消息ConsumerRecord(topic=u'test', partition=0, offset=5, timestamp=1551762485911L, timestamp_type=0, key=None, value='physics python message', checksum=1520092583, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=22)
测试使用虚拟机sh端的生产者发送123 消息，查看物理机消费者结果
ConsumerRecord(topic=u'test', partition=0, offset=6, timestamp=1551762784609L, timestamp_type=0, key=None, value='123', checksum=1760815061, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=3)
几点注意
# 物理机连接时可能出现【kafka.errors.NoBrokersAvailable: NoBrokersAvailable】这个错误按照如下顺序依次更改1. 查看虚拟机防火墙是否关闭 systemctl status firewalld systemctl stop firewalld 2. 更改kafka服务端的server.properties: 增加 [ listeners=PLAINTEXT://192.168.233.138:9092 ]这一行 3. 修改物理机的hosts文件 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 增加 【虚拟机ip 虚拟机主机名】 Eg:[192.168.233.138 localhost]
使用Springboot 作为生产者、消费者
注：我直接在我的一个寄存的Spring Boot Demo项目上更改
在pom.xml中添加kafka依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency><!-- 提示一件事情此处别指定version了，直接用最新的就可以，老的版本一些包找不到 -->
写一个kafka 生产者配置类
package com.example.kane.config;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.regex.Pattern;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;@Configuration@EnableKafkapublic class kafka_config { public Map<String, Object> producerConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.233.138:9092");
props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 4096);
props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 40960);
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());
}
}创建一个生产数据的Controller
package com.example.kane.Controller;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;import org.springframework.web.bind.annotation.*;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import javax.servlet.http.HttpServletResponse;@RestController@RequestMapping("/kafka")public class CollectController { protected final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); @Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate; @RequestMapping(value = "/send", method = RequestMethod.GET) public void sendKafka(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { try {
String message = request.getParameter("message");
logger.info("kafka的消息={}", message);
kafkaTemplate.send("test", "key", message);
logger.info("发送kafka成功.");
} catch (Exception e) {
logger.error("发送kafka失败", e);
}
}
}启动项目后，在浏览器访问http://localhost:8080/kafka/send?message=url_producer
# 查看结果2019-03-05 13:57:16.438 INFO 10208 --- [nio-8080-exec-1] c.e.kane.Controller.CollectController : 发送kafka成功. 2019-03-05 13:57:45.871 INFO 10208 --- [nio-8080-exec-5] c.e.kane.Controller.CollectController : kafka的消息=url_producer 2019-03-05 13:57:45.872 INFO 10208 --- [nio-8080-exec-5] c.e.kane.Controller.CollectController : 发送kafka成功.# 查看虚拟机 Consumer结果[root@localhost ~]# /home/kafka_2.11-2.1.0/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.233.138:9092 --topic test --from-beginningphysics python message 123 null url_producer
增加消费者的配置
package com.example.kane.config;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import com.example.kane.service.kafka_listener;@Configuration@EnableKafkapublic class kafka_consumer_config { @Bean
public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>> kafkaListenerContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory()); 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, "192.168.233.138:9092");
propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test"); return propsMap;
} @Bean
public kafka_listener listener() { return new kafka_listener();
}
}增加listener类
package com.example.kane.service;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;public class kafka_listener { protected final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); @KafkaListener(topics = {"test"}) public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
logger.info(record.toString());
logger.info("kafka的key: " + record.key());
logger.info("kafka的value: " + record.value().toString());
}
}同样我们用访问http://localhost:8080/kafka/send?message=url_producer1重新发一个消息
# 结果2019-03-05 14:31:04.787 INFO 10208 --- [nio-8080-exec-1] c.e.kane.Controller.CollectController : 发送kafka成功. 2019-03-05 14:31:04.848 INFO 10208 --- [ntainer#0-0-C-1] com.example.kane.service.kafka_listener : ConsumerRecord(topic = test, partition = 0, offset = 10, CreateTime = 1551767464787, serialized key size = 3, serialized value size = 13, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = key, value = url_producer1)2019-03-05 14:31:04.848 INFO 10208 --- [ntainer#0-0-C-1] com.example.kane.service.kafka_listener : kafka的key: key2019-03-05 14:31:04.848 INFO 10208 --- [ntainer#0-0-C-1] com.example.kane.service.kafka_listener : kafka的value: url_producer1# 查看虚拟机 消费者信息physics python message 123 null url_producer url_producer1 url_producer1
一些需要注意的问题
现在kafka官方提供自带zookeeper版本，不建议使用自带的，还是建议自己安装zookeeper
物理机没法访问的时候，看文中的注意事项，依次更改一定能访问
作者：WangKane
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