kafka环境搭建和使用(python API)
引言
上一篇文章了解了kafka的重要组件zookeeper，用来保存broker、consumer等相关信息，做到平滑扩展。这篇文章就实际操作部署下kafka，用几个简单的例子加深对kafka的理解，学会基本使用kafka。
环境搭建
我将会在本地部署一个三台机器的zookeeper集群，和一个2台机器的kafka集群。
zookeeper集群
zookeeper的搭建可以看我的上一篇文章分布式系统中zookeeper实现配置管理+集群管理，按照步骤，一步步可以很容易的搭建3太服务器的zookeeper集群。跟之前一样，我还是在本地的3个端口搭建了3台服务器，地址如下所示：
192.168.0.105:2181
192.168.0.105:2182
192.168.0.105:2183
这三台服务器一会儿会在kafka配置中用到。
kafka集群
第一步. 下载kafka
到kafka官网下载apache kafka，解压到/path/to/kafka目录。
第二步. 修改配置文件
复制/path/to/kafka/config/server.properties，到/path/to/kafka/config/server-1.properties和/path/to/kafka/config/server-2.properties
配置文件中修改的差异内容如下所示：
server-1.properties：
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dirs=/tmp/kafka-logs-1
zookeeper.connect=192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183
server-2.properties：
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dirs=/tmp/kafka-logs-2
zookeeper.connect=192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183
其中broker.id是broker的唯一标示，集群中的broker标识必须唯一。
listeners是broker监听的地址和端口，advertised.listeners用于和producer、consumer交互，后者未配置会默认使用前者，listeners的完整格式是listeners = listener_name://host_name:port，其中PLAINTEXT是协议，还有一种是SSL，具体还没太搞明白（TODO）。
log.dirs是日志数据的存放目录，也就是producer产生的数据存放的目录。
zookeeper.connect配置是zookeeper的集群，broker启动之后将信息注册到zookeeper集群中。
第三步. 启动服务器
cd /path/to/kafka
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties
使用jps命令可以看见2个kafka进程，证明启动成功了。
第四步. 创建topic
创建topic一般使用kafka自带的脚本创建:
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183 --replication-factor 2 --partitions 10 --topic user-event
其中--zookeeper就是后面就是我们上面配置的zookeeper集群，--replication-factor代表每个分区在集群中复制的份数，后面的值要小于kafka集群中服务器数量，--partitions表示创建主题的分区数量，一般分区越大，性能越好，--topic后边儿就是创建主题的名字，运行成功之后会看到Created topic "user-event".字样，表示创建成功，会在kafka配置的日志目录下创建主题信息，比如下面的：
ll /tmp/kafka-logs-1
drwxr-xr-x 7 ritoyan wheel 224 6 3 21:21 clock-tick-0
drwxr-xr-x 7 ritoyan wheel 224 6 3 21:21 clock-tick-2
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-0
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-1
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-2
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-3
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-4
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-5
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-6
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-7
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-8
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-9
ll /tmp/kafka-logs-2
drwxr-xr-x 7 ritoyan wheel 224 6 3 21:21 clock-tick-1
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-0
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-1
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-2
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-3
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-4
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-5
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-6
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-7
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-8
drwxr-xr-x 6 ritoyan wheel 192 6 3 21:26 user-event-9
可以看到两个broker中都创建了主题user-event的10个分区。可能也有人要问了，clock-tick这个主题怎么在broker1中有2个分区，broker2中有1个分区，这个是我之前创建的一个分区，用了下面的命令bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic clock-tick，只有一份日志记录，3个分区，分区会均匀的分布在所有broker上。
至此kafka环境配置好了，西面我们看看如何使用。
基本使用
安装kafka-python，用来操作kafka，pip3 install kafka-python，这里是他的文档，文档写的不错，简洁易懂kafka-python
producer 向broker发送消息
bootstrap_servers是kafka集群地址信息，下面事项主题user-event发送一条消息，send发送消息是异步的，会马上返回，因此我们要通过阻塞的方式等待消息发送成功(或者flush()也可以，flush会阻塞知道所有log都发送成功)，否则消息可能会发送失败，但也不会有提示，关于上面这个可以通过删除send之后的语句试试，会发现broker不会收到消息，然后在send后加上time.sleep(10)之后，会看到broker收到消息。
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=[
"localhost:9093",
"localhost:9094"
]
)
future = producer.send("user-event", b'I am rito yan')
try:
record_metadata = future.get(timeout=10)
print_r(record_metadata)
except KafkaError as e:
print(e)
阻塞等待发送成功之后，会看到返回插入记录的信息：
RecordMetadata(topic='user-event', partition=7, topic_partition=TopicPartition(topic='user-event', partition=7), offset=1, timestamp=1528034253757, checksum=None, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=13)，里面包括了插入log的主题、分区等信息。
格式化发送的信息
创建producer的时候可以通过value_serializer指定格式化函数，比如我们数据是个dict，可以指定格式化函数，将dict转化为byte：
import json
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=[
"localhost:9093",
"localhost:9094"
],
value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii')
)
future = producer.send("user-event", {
"name": "燕睿涛",
"age": 26,
"friends": [
"ritoyan",
"luluyrt"
]
})
这样就可以将格式化之后的信息发送给broker，不用每次发送的时候都自己格式化，真是不要太好用。
consumer 消费数据
创建一个consumer，其中group_id是分组，broker中的每一个数据只能被consumer组中的一个consumer消费。
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer(
"user-event",
group_id = "user-event-test",
bootstrap_servers = [
"localhost:9093",
"localhost:9094"
]
)
for message in consumer:
print("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))
启动之后，进程会一直阻塞在哪里，等broker中有消息的时候就会去消费，启动多个进程，只要保证group_id一致，就可以保证消息只被组内的一个consumer消费，上面的程序会输出：
user-event:8:2: key=None value=b'{"name": "\\u71d5\\u777f\\u6d9b", "age": 26, "friends": ["ritoyan", "luluyrt"]}'
同样，进入的时候有value_serializer，出来的时候对应的也有value_deserializer，消费者可以配置value_deserializer来格式化内容，跟producer对应起来
consumer = KafkaConsumer(
"user-event",
group_id = "user-event-test",
bootstrap_servers = [
"localhost:9093",
"localhost:9094"
],
value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('ascii'))
)
输出内容user-event:8:3: key=None value={'name': '燕睿涛', 'age': 26, 'friends': ['ritoyan', 'luluyrt']}
kafka其他命令
查看分组
我们的consumer可能有很多分组，可以通过西面的命令查看分组信息：
cd /path/to/kafka
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9093,localhost:9094 --list
可以看到我使用中的分组有4个，分别如下所示
clock-tick-test3
user-event-test
clock-tick-test2
clock-tick-test
查看特定分组信息
可以通过bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9093 --group user-event-test --describe，查看分组user-event-test的信息，可以看到西面的信息，包含消费的主题、分区信息，以及consumer在分区中的offset和分区的总offset。（为了格式化显示，删了部分列的部分字母）
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
user-event 3 0 0 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 0 0 0 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 1 1 1 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 2 1 1 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 4 0 0 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 9 1 1 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 8 4 4 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 7 2 2 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 6 1 1 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python
user-event 5 0 0 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python
结语
至此，kafka的基本使用算是掌握了，以后要是有机会在项目中实践就好了，在实际工程中的各种问题可以更加深刻的理解其中的原理。
