3.kafka学习

kafka是什么
Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调
的，发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成
为顶级开源项目。
经过多年发展，Kafka已经由最初的日志分发系统的一个模块，发展为一个通用的分布式消息队列，大
有发展成为一个流处理平台的趋势。
目前主要应用于大数据实时处理领域，作为分布式消息队列来使用，因此本课程主要聚焦于Kafka作为
分布式消息队列的方方面面。
Kafka主要设计目标如下：
以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问
性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
支持Kafka Server(Kafka Broker)间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息
顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。
Scale out:支持在线水平扩展
官网：
http://kafka.apache.org/

Kafka安装

#安装Linux下的多线程下载工具
wget http://download-ib01.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/a/axel-2.4-9.el7.x86_64.rpm
sudo rpm -ivh axel-2.4-9.el7.x86_64.rpm
#下载Kafka安装包
axel -n 15 https://archive.apache.org/dist/kafka/2.0.0/kafka_2.12-2.0.0.tgz

集群部署

安装
在node01上

mkdir app
cd app
mv ~/kafka_2.12-2.0.0.tgz .
tar -zxf kafka_2.12-2.0.0.tgz
ln -s kafka_2.12-2.0.0 kafka

修改配置
在node01上：
编辑配置文件

vi /home/hadoop/app/kafka/config/server.properties

主要配置项如下：

#broker 的全局唯一编号，不能重复(拷贝到其他节点是必须修改)
broker.id=0
#是否允许删除topic
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
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
#存放kafka log，所谓的log是指的数据，不是我们通常理解的那个log
log.dirs=/home/hadoop/app/kafka/data
#topic默认分区个数
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=node01:2181/kafka_2_0_0

分发到各个节点

通过scp把kafka分发到node02和node03。

修改broker.id
在node02-node03上分别把配置文件中的 broker.id改为1和2。

创建数据目录
创建目录用于kafka存放log(所谓的log是指的数据，不是我们通常理解的那个log)：

在node01-node03上：

mkdir /home/hadoop/app/kafka/data

配置环境变量

在node01-03上
sudo vi /etc/profile

#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/home/hadoop/app/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

保存退出，使环境变量

source /etc/profile

启动集群
在node01-node03上

cd $KAFKA_HOME
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

关闭集群
在node01-node03上

cd $KAFKA_HOME
bin/kafka-server-stop.sh stop

执行命令行

#查看topic列表
kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181/kafka_2_0_0 --list
#创建topic
kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181/kafka_2_0_0 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first
#删除topic
kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181/kafka_2_0_0 --delete --topic first
#控制台发送消息
kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic first
#控制台消费消息
 kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --topic first
#查topic详情
kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181/kafka_2_0_0 --describe --topic first

控制台发送消息
修改kafka的配置文件
在node01-03上配置

vi /home/hadoop/app/kafka/config/server.properties

重启一下kafka

启动生产者

启动消费者

数据来源这生产者的

查topic详情

Kafka基本编程
创建maven项目
具体创建步骤就不多说了

引入依赖包pom.xml

<dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-streams -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-streams</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>

创建一个生产者类

不带回调函数的发送

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

        //重试次数
        props.put("retries",1);

        //批次大小
        props.put("batch.size",16384);

        //等待时间
        props.put("linger.ms",2);

        //RecordAccumulator缓冲区大小
        props.put("buffer.memory",33554432);

        //指定key和value序列化器
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 拦截器
//        List<String> interceptorList = new ArrayList();
//        interceptorList.add("com.dajiangtai.kafka.TimeInterceptor");
//        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptorList);

        KafkaProducer<String , String> producer= new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<>("test","key"+i,"value"+i)) ;
//            producer.send(new ProducerRecord<>("test1", "key" + i, "value" + i), new Callback() {
//
//                //// 回调函数,该方法会在Producer收到 ack时调用 ，异步时调用
//                @Override
//                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
//                    if(null==exception){
//                        System.out.println("send success: offset is :"+metadata.offset());
//                    }else {
//                        exception.printStackTrace();
//                    }
//                }
//            }) ;
        }

        producer.close();

    }
}

启动kafka

在node01-node03上

cd $KAFKA_HOME
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

运行生产程序

报错了

修改这里

运行成功

带回调函数的生产者类

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

        //重试次数
        props.put("retries",1);

        //批次大小
        props.put("batch.size",16384);

        //等待时间
        props.put("linger.ms",2);

        //RecordAccumulator缓冲区大小
        props.put("buffer.memory",33554432);

        //指定key和value序列化器
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 拦截器
//        List<String> interceptorList = new ArrayList();
//        interceptorList.add("com.dajiangtai.kafka.TimeInterceptor");
//        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptorList);

        KafkaProducer<String , String> producer= new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
           // producer.send(new ProducerRecord<>("test","key"+i,"value"+i)) ;
            producer.send(new ProducerRecord<>("test1", "key" + i, "value" + i), new Callback() {

                //// 回调函数,该方法会在Producer收到 ack时调用 ，异步时调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if(null==exception){
                        System.out.println("send success: offset is :"+metadata.offset());
                    }else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            }) ;
        }

        producer.close();

    }
}

同步发送

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class MyProducerSync {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        props.put("acks","all");

        //重试次数
        props.put("retries",1);

        //批次大小
        props.put("batch.size",16384);

        //等待时间
        props.put("linger.ms",2);

        //RecordAccumulator缓冲区大小
        props.put("buffer.memory",33554432);

        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        Producer<String , String> producer= new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<>("test2","key"+i,"value"+i)).get();
        }

        producer.close();
    }
}

send方法返回的是一个Future对象，根据 Futrue对象的特点，只需在调用 Future对象的 get方法即可
实现同步。

查看topic

Consumer编程
数据可靠性由Kafka来保证，Consumer不用担心数据丢失的问题。但是Consumer在消费过程中可能会
异常宕机，所以必须考虑如何维护offset，以便于后续故障恢复接着消费

自动提交offset
1. enable.auto.commit：是否开启自动提交功能
2. auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间隔

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        //指定group_id，相同group_id的消费者就属于一个组
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test_group");

        //初次消费时从哪里开始消费
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        //自动提交
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");
       // props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"1000");

        //指定key和value的反序列化器
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<>(props);

        //订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test10"));

        //循环获取消息
        while (true){
            ConsumerRecords<String,String>  records=consumer.poll(Duration.ofSeconds(5));

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n",record.offset(),record.key(),record.value());
            }

            //同步提交
            //consumer.commitSync();

            //异步提交
//            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
//                @Override
//                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
//                    if(null!=exception){
//                        System.out.println("commit fail: "+ offsets);
//                    }
//                }
//            });
        }
    }
}

初次消费一个新的topic会没有数据，因此需要在生产者那边运行一下就有想对应的数据了，生产者对应的程序的topic必须跟消费者的一样

这个是生产者的数据

这边是消费者消费的数据

手动提交offset

自动提交很便利，但是在大多数场景下很难保证已经提交offset的数据一定被处理完了(业务逻辑上)，因
此手动提交就很重要了，分两种方式：

1. commitSync（同步提交）
2. commitAsync（异步提交）
两种方式都会将本次poll的一批数据的最大偏移量提交，不同的是commitSync会阻塞当前线程一直到
提交成功，并且会自动重试（不能保证一定提交成功），而commitAsync不阻塞当前线程且没有重试机
制，提交失败的可能性更大。

同步提交代码

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        //指定group_id，相同group_id的消费者就属于一个组
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test_group");

        //初次消费时从哪里开始消费
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        //自动提交
       // props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"1000");

        //指定key和value的反序列化器
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<>(props);

        //订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test10"));

        //循环获取消息
        while (true){
            ConsumerRecords<String,String>  records=consumer.poll(Duration.ofSeconds(5));

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n",record.offset(),record.key(),record.value());
            }

            //同步提交
            consumer.commitSync();

            //异步提交
//            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
//                @Override
//                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
//                    if(null!=exception){
//                        System.out.println("commit fail: "+ offsets);
//                    }
//                }
//            });
        }
    }
}

异步提交代码

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class MyConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        //指定group_id，相同group_id的消费者就属于一个组
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test_group");

        //初次消费时从哪里开始消费
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        //自动提交
       // props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"1000");

        //指定key和value的反序列化器
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //创建消费者
        KafkaConsumer<String,String> consumer=new KafkaConsumer<>(props);

        //订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test10"));

        //循环获取消息
        while (true){
            ConsumerRecords<String,String>  records=consumer.poll(Duration.ofSeconds(5));

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n",record.offset(),record.key(),record.value());
            }

            //同步提交
           // consumer.commitSync();

            //异步提交
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                @Override
                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
                    if(null!=exception){
                        System.out.println("commit fail: "+ offsets);
                    }
                }
            });
        }
    }
}

生产者拦截器

生产者拦截器既可以用来在消息发送前做一些准备工作，比如按照某个规则过滤不符合要求的消息、修
改消息的内容等，也可以用来在发送回调逻辑前做一些定制化的需求，比如统计类工作。

生产者拦截器的使用也很方便，主要是自定义实现org. apache.kafka. clients.
producer.Producerlnterceptor 接口。ProducerInterceptor 接口中包含3 个方法：

public ProducerRecord<K, V> onSend (ProducerRecord<K, V> record);
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Excepti on exception );
public void close() ;

拦截器实现

package com.dajiangtai.kafka;

import java.util.Map;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {

    // 配置信息
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        // TODO Auto-generated method stub
        
    }

    // 拦截逻辑
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        return new ProducerRecord<String, String>(record.topic(),
            record.partition(),
            record.key(),
            System.currentTimeMillis() + "-" + record.value());
    }

    // 发送失败时的应答
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        
    }

    // 关闭
    public void close() {
        
    }
}

在生产者中使用拦截器：

package com.dajiangtai.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class MyProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();

        //props.put("bootstrap.servers","node02:6667");
        //记不住参数名可以用ProducerConfig
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node01:9092");

        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

        //重试次数
        props.put("retries",1);

        //批次大小
        props.put("batch.size",16384);

        //等待时间
        props.put("linger.ms",2);

        //RecordAccumulator缓冲区大小
        props.put("buffer.memory",33554432);

        //指定key和value序列化器
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 拦截器
        List<String> interceptorList = new ArrayList();
        interceptorList.add("com.dajiangtai.kafka.TimeInterceptor");
        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptorList);

        KafkaProducer<String , String> producer= new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
           // producer.send(new ProducerRecord<>("test","key"+i,"value"+i)) ;
            producer.send(new ProducerRecord<>("test10", "key" + i, "value" + i), new Callback() {

                //// 回调函数,该方法会在Producer收到 ack时调用 ，异步时调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if(null==exception){
                        System.out.println("send success: offset is :"+metadata.offset());
                    }else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            }) ;
        }

        producer.close();

    }
}

先启动消费者

启动生产者产生数据

可以看到消费者这边消费数据

posted on 2020-06-25 01:14 百里登峰阅读(220) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

百里登风

导航

公告

3.kafka学习