kafka精通1-创新互联

• 使用同步方式来解决多个服务之间的通信
  
  同步通信的方式方式会存在性能和稳定性的问题

  

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• 使用异步的通信方式
  
  异步的优势：可以让上游快速成功，明显提升系统吞吐量；即使有服务失败，也可以通过分布式事务解决方案来保证最终是成功的，也能保障业务执行之后的最终一致性。
  消息队列解决具体的是什么问题--------通信问题

目前消息队列的中间件选型有很多种：

• rabbitMQ
• rocketMQ
• kafka（全球消息处理性能最快的一款MQ）
• zeroMQ

这些消息队列中间件有什么区别？

1. 有broker
   重topic：kafka、rocketMQ
   整个topic，依据topic来进行消息的中转，在重topic的消息队列里必然需要topic的存在
   轻topic：RabbitMQ
   topic只是一种中转模式
2. 无broker
   在生产者和消费者之间没有使用broker，例如zeroMQ，直接使用socket来进行通信

kafka是一个分布式、支持分区（partition）、多副本（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，大特点是可以实时的处理大量数据

• 日志收集：用kafka收集各种服务的日志，通过kafka以统一接口服务的方式开放给consumer
• 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等
• 用户活动跟踪：kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，比如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘
• 运营指标：kafka也经常用来记录运营监控指标。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告

1. kafka的安装

   1.部署一台zookeeper服务器
   	2.安装jdk
   	3.下载kafka的安装包：https:kafka.apache.org/download
   	4.上传到kafka服务器上并解压：/usr/local/kafka
   	5.	进入conf目录内，修改server.properties
   
   	```powershell
   	#broker.id属性在kafka集群中必须要唯一
   	broker.id=0
   	#kafka部署的机器ip和提供服务的端口
   	listeners=PLAINTEXT://10.234.252.122:9092
   	#kafka消息存储文件
   	log.dirs=/usr/local/kafka
   	#kafka连接zookeeper的地址
   	zookeeper.connect=10.234.252.122:2181
   	```	
   
   	```powershell
   	#进入到bin目录内，执行以下命令来启动kafka服务器（带着配置文件）
   	./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
   
   	#校验kafka是否启动成功，进入到zk内查看是否有kafka的节点
   	ls /brokers/ids				#查询出有broker的id则存在
   	```

2. 创建topic

执行以下命令创建名为“test”的topic，这个topic只有一个partition，并且备份因子也设置为1：
#./kafka-topic.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

查看当前kafka内有那些topic
./kafka-topic.sh --zookeeper localhost:2182 --list

3. 发送消息
   kafka自带一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以从命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中，在默认情况下，每一行会被当成一个独立的消息，使用kafka的发送消息的客户端，指定发送到kafka服务器地址和topic

./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.234.252.122:9092 --topic test
>hello
>world
>1111
>22222222

4. 消费消息
   对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出，默认是消费最新的消息，使用kafka的消费者消息的客户端，从指定kafka服务器的指定topic中消费消息

方式1:从最后一条消息的偏移量(offset)+1开始消费
#./kafka-console.consumer.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --topic test

方式2：从开始消费
#./kafka-console.consumer.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --topic test  --from-beginning
>hello
>world
>1111
>22222222

5. 关于消费消息的细节

• 生产者将消息发送给broker，broker会将消息保存在本地日志文件中

/usr/local/kafka/kafka-logs/主题-分区/000000.log

• 消息的保存是有序的，通过offset偏移量来描述消息的有序性
• 消费者消费消息时也是通过offset来描述当前要消费的那条消息的位置

7. 单播消息
   如果多个消费者在同一个消费组，那么只有一个消费者可以收到订阅的topic中的消息；换言之，同一个消费组中只能有一个消费者收到一个topic中的消息

./kafka-console.consumer.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --topic test  --consumer-property group.id=testgroup

8. 多播消息
   不同的消费组订阅同一个topic，那么不同的消费组中只有一个消费者能收到消息；实际上也是多个消费组中的多个消费者收到同一个topic的消息

./kafka-console.consumer.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --topic test  --consumer-property group.id=testgroup1

./kafka-console.consumer.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --topic test  --consumer-property group.id=testgroup2

9. 查看消费组及信息

查看当前主题下有哪些消费组
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --list

查看消费组中的具体信息：比如当前偏移量、最后一条消息的偏移量、堆积的消息数量
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092 --describe --group testgroup

注意：

• current-offset：当前消费组的已消费偏移量
• log-end-offset：主题对应分区消费的结束偏移量
• lag：当前消费组未消费的消息数

1. 主题topic
   主题-topic在kafka中是一个逻辑的概念，kafka通过topic将消息进行分类，不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。
   但是有一个问题，如果说这个topic中的消息非常非常多，多到需要几T来存，因为消息是会被保存到log日志文件中的，为了解决这个文件过大的问题，kafka提出来分区的概念

2. partition分区
   通过partition将一个topic中的消息分区来存储，这样的好处：

• 分区存储，可以解决统一存储文件过大的问题
• 提高了读写的吞吐量，读和写可以同时在多个分区中进行

分区的作用：

分布式存储
		可以并行写

**为一个主题创建多个分区**
./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181  --partitions 2 --replication-factor 1 --topic test1

3. kafka中消息日志文件中保存的内容

   00000.log：这个文件中保存的就是消息
   
   __consumer_offsets-49：kafka内部自己创建了 __consumer_offsets主题，包含了50个分区，这个主题用来存放消费者消费某个主题的偏移量，因为每个消费者都会自己维护着消费的主题的偏移量，也就是说每个消费者会把消费的主题的偏移量自主的上报给kafka中的默认主题：__consumer_offsets。因此kafka为了提升这个主题的并发性，默认设置了50个分区
   		提交到那个分区：通过hash函数：hash（consumergroupid）%_consumer_offsets主题的分区数
   		提交到该主题中的内容是：key是consumergroupid+topic+分区号，value就是当前offsets的值
   		
   文件中保存的消息，默认保存7天，7天后消息会被删除

在创建主题时，除了指明主题的分区数以外，还指明了副本数
副本是为了为主题中的分区创建多个备份，多个副本在kafka集群的多个broker中，会有一个副本作为leader，其他是follower

• leader：
  kafka的读和写的操作，都发生在leader上，leader负责把数据同步给follower。当leader挂了，经过主从选举，从多个follower中选举产生一个新的leader
• follower：
  接受leader的同步的数据
• isr：
  可以同步和已同步的节点会被存入到isr集合中，这里有一个细节：如果isr中的节点性能较差，会被踢出isr集合

./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.234.252.122:9092,10.234.252.209:9092,10.234.253.22:9092 --topic my-replicated-topic

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.234.252.122:9092,10.234.252.209:9092,10.234.253.22:9092 --from-beginning --topic my-replicated-topic

• 一个partition只能被一个消费组中的一个消费者消费，目的是为了保证消费的顺序性，但是多个partition的多个消费者消费的总的顺序性是得不到保证的。
• partition的数量决定了消费组中消费者的数量，建议同一个消费组中消费者的数量不要超过partition的数量，否则多的消费者消费不到消息
• 如果消费者挂了，会触发rebalance机制，会让其他消费者来消费该分区

如果生产者发送消息没有收到ack，生产者会阻塞，阻塞到3s的时间，如果还没有收到消息，会进行重试。重试的次数为3次

异步发送，生产者发完消息后就可以执行之后的业务，broker在收到消息后异步调用生产者提供的callback回调方法

在同步发送的前提下，生产者在获得集群返回的ack之前会一直阻塞，那么集群什么时候返回ACK呢？此时ACK有三个配置：

• ACK=0：kafka-cluster不需要任何的broker收到消息，就立即返回ACK给生产者，最容易丢消息的，效率是最高的
• ACK=1（默认）：多副本之间的leader已经收到消息，并把消息写入到本地log中，才会返回ACK给生产者，性能和安全性是最均衡的
• ACK=-1/all：里面有默认的配置min.insync.replica=2（默认为1，推荐配置大于等于2），此时就需要leader和一个follower同步完成后，才会返回ACK给生产者（此时集群中有2个broker已完成数据的接收），这种方式最安全，但性能最差

其他一些细节：

• 发送默认会重试3次，每次间隔100ms
• 发送的消息会先进入到本地缓冲区（32MB），用来存放要发送的消息，kafka会跑一个线程，该线程去缓冲区中取16k（也是可以配置的，默认是16k）的数据，发送到kafka，如果到10毫秒数据没取满16k，也会发送一次

消费者poll到消息后默认情况下，会自动向broker的_consumer_offsets主题提交当前主题-分区消费的偏移量

• 提交的内容
  消费者无论是自动提交还是手动提交，都需要把所属的消费组+消费的主题+消费的某个分区及消费的偏移量这样的信息提交到集群的_consumer_offsets主题里面

• 自动提交
  消费者poll消息下来以后就会自动提交offset
  自动提交会丢消息：因为如果消费者还没消费完poll下来的消息就会自动提交了偏移量，那么此时消费者挂了，于是下一个消费者会从已提交的offset的下一个位置开始消费消息，之前未被消费的消息就会丢失掉了

• 手动提交
  需要把自动提交的配置改成false
  手动提交又分成两种

  - 手动同步提交
   	在消费完消息后调用同步提交的方法，当集群返回ACK前一直阻塞，返回ACK后表示提交成功，执行之后的逻辑
  
    - 手动异步提交
   	在消息消费完后提交，不需要等到集群ACK，直接执行之后的逻辑，可以设置一个回调方法，供集群调用

• 默认情况下，消费者一次会poll 500条消息
• 长轮询的时间默认是1000毫秒
  意味着：
  1、如果一次poll到500条，就执行for循环
  2、如果这一次没有poll到500

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