【Kafka3.0】使用手册
http://kafka.apache.org/downloads.html
1. 什么是kafka？
- Kafka传 统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。
- Kafka最 新定义：Kafka是 一个开源的分布式事件流平台，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。
在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。
消息队列应用场景
- 缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
- 解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束
- 异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。
消息队列的两种模式（或者两种模型）
-
点对点模式：消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息
-
发布/订阅模式：
- 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
- 消费者消费数据之后，不删除数据
- 每个消费者相互独立，都可以消费到数据
2. kafka基础架构
- Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
- Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。
- Consumer Group（CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
- Broker：一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个broker 可以容纳多个 topic
- Topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，
- Partition：分区。一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。
- Segment：partition 物理上由多个 segment 组成
- Offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.
- Replica：副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。
- Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 Leader。
- Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 Leader 中同步数据，保持和 Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 Leader。
3. kafka集群搭建
1）安装环境准备
| 10.1.61.117 | 10.1.61.118 | 10.1.61.119 |
|---|---|---|
| zookeeper | zookeeper | zookeeper |
| kafka | kafka | kafka |
| jdk1.8 | jdk1.8 | jdk1.8 |
上传解压kafka安装包，以下仅演示一台服务器的操作，另外两台也许执行相同步骤
2）修改server.properties
进入到kafka目录，修改配置文件（vim server.properties），重点修改如下三个配置
- broker.id=0（broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字）
- log.dirs=xx（运行日志(数据)存放的路径）
- zookeeper.connect=10.1.61.121:2181/kafka
#🚩broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字
broker.id=0
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
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
#🚩kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka自动帮你创建，可以配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
log.dirs=/opt/module/kafka/datas
#topic 在当前 broker 上的分区个数
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
# 每个 topic 创建分区时的副本数，默认时 1 个副本
offsets.topic.replication.factor=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#每个 segment 文件的大小，默认最大 1G
log.segment.bytes=1073741824
# 检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#🚩配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理）
zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181/kafka
注：在其他服务器分别执行上述 操作，修改server.properties中的broker.id=1、broker.id=2（注：broker.id 不得重复，整个集群中唯一）
3）配置环境变量
#在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
-------------- 增加以下内容 ------------------
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
---------------------------------------------
#刷新一下环境变量
source /etc/profile
4）zookeeper 集群启停脚本
#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ------------- zookeeper $i 启动 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
done
}
;;
"stop"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ------------- zookeeper $i 停止 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
done
}
;;
"status"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ------------- zookeeper $i 状态 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
done
}
;;
esac
5）kafka 集群启停脚本
- Kafka启动命令： ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
- Kafka关闭命令： ./kafka-server-stop.sh
编写kf启停脚本：
linux查看服务器主机名命令：hostname。需要提前配置所有服务器的免密登录
#! /bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in node1 node2
do
echo " --------启动 $i Kafka-------"
ssh -p 19222 $i "/home/crbt/local/kafka_2.13-2.7.1/bin/kafka-server-start.sh -daemon /home/crbt/local/kafka_2.13-2.7.1/config/server.properties"
done
};;
"stop"){
for i in node1 node2
do
echo " --------停止 $i Kafka-------"
ssh -p 19222 $i "/home/crbt/local/kafka_2.13-2.7.1/bin/kafka-server-stop.sh "
done
};;
esac
分配权限：chmod +x kf.sh
注意：停止 Kafka 集群时，一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息，Zookeeper 集群一旦先停止，Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息，只能手动杀死 Kafka 进程了。
4. kafka命令行操作
kafka启停命令
- Kafka启动命令：./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
- Kafka关闭命令： ./kafka-server-stop.sh
（注意：启动时配置文件的路径要能够到 server.properties。先启动 Zookeeper 集群，然后启动 Kafka）
主题命令行【topic】
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| --bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号 |
| --topic <String: topic> | 操作的 topic 名称 |
| --create / --delete / --alter / --list | 创建/删除/修改主题，查看所有主题 |
| --describe | 查看主题详细描述 |
| --partitions <Integer: # of partitions> | 设置分区数 |
| --replication-factor<Integer: replication factor> | 设置分区副本 |
| --config <String: name=value> | 更新系统默认的配置 |
bin/kafka-topics.sh
# 查看指定kafka上的所有主题
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092,10.1.61.122:9092 --list
# 创建first topic
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --partitions 2 --replication-factor 2 --topic first
# 查看主题详情
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic first
Topic: first PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 2 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: first Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,1 Isr: 2,1
./kafka-topics.sh --zookeeper 10.1.61.121:2181 --describe --topic first
Topic: first PartitionCount: 2 ReplicationFactor: 2 Configs:
Topic: first Partition: 0 Leader: none Replicas: 2,1 Isr: 1
Topic: first Partition: 1 Leader: none Replicas: 1,2 Isr: 1
# 修改主题分区数（注意：分区数只能增加，不能减少）
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --alter --topic first --partitions 2
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic first
Topic: first PartitionCount: 2 ReplicationFactor: 2 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: first Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,1 Isr: 2,1
Topic: first Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2 Isr: 1,2
# 删除主题
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --delete --topic first
生产者命令行【producer】
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| --bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号 |
| --topic <String: topic> | 操作的 topic 名称 |
kafka-console-producer.sh
# 往topic中写入数据
./kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic first
>
消费者命令行【consumer】
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| --bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号 |
| --topic <String: topic> | 操作的 topic 名称 |
| --from-beginning | 从头开始消费 |
| --group <String: consumer group id> | 指定消费者组名称 |
kafka-console-consumer.sh
# 消费主题中新生成的消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic first
# 消费主题中存量消息（从最早的消息开始消费）
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic first
5. kafka生产者
生产者消息发送流程
1.创建生产者 Prodocer，指定 kafka 集群的连接信息，包括主机地址和端口号。
2.指定需要发送消息的对应主题（Topic），可以选择一个或多个主题。
3.消息序列化：配置消息序列化方式，Kafka 发送消息时需要将消息序列化成字节流，通过网络进行传输。
4.分区选择：选择消息要发送到的目标分区，分区键的选择策略可以是哈希算法、轮询或者自定义，未指定则随机发送到任意分区。
5.发送消息：生产者将消息发送到kafka集群，生产者可以选择同步发送或者异步发送。
6.消息确认：一但消息被发送到kafka集群的分区中，集群对消息会进行复制和持久化，通过ACKS向生产者发送确认。
7.处理发送结果：producer收到ack之后可以调用回调函数，回调函数中有有两个参数，分别是元数据信息和异常信息。
Producer 发送原理
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个缓冲区 RecordAccumulator（默认大小32m）消息在main线程中经过序列化器、拦截器、分区器后发送到 RecordAccumulator（缓冲区）的某个 双端队列（Deque），Deque 与分区号一一对应，消息发送过来后，先通过分区号寻找双端队列，没有则创建，队列大小由 batch.size 参数设置，默认16kb，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。RecordAccumulator 双端队列有两个核心参数：
- batch.size：只有数据积累到这个值的大小后，sender 线程才会来拉取一波数据（默认大小16k），发送到 Broker。
- linger.ms：数据未达到 batch.size 大小时，等待时间超过 linger.ms 设置的值后也会被发送到 sender 线程中发给 Broker。
Acks:
- 0：生产者发来数据，不需要等待消息落盘直接应答。
- 1：生产者发来数据，leader 收到数据后应答。
- -1（all）生产者发来数据后，leader 和 ISR 队列里所有节点都收到消息后才应答。
retries：发送失败后的重试次数，默认时int类型最大值，建议设置小一，还要设置一个间隔时间。
InFlightRequests：缓存了已经发送但是还没有收到响应的ClientRequset，默认缓存5个。
普通的异步发送
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducer {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","lihw " + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
消费first主题
crbt@node2:/home/crbt/local/kafka_2.13-2.7.1/bin>./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic first
lihw 0
lihw 1
lihw 2
lihw 3
lihw 4
带回调函数的异步发送
回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（Exception），如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果 Exception 不为 null，说明消息发送失败。
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallback {
public static void main(String[] args){
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// request.timeout.ms = 3000ms
properties.put(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG,3000);
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
try{
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "lihw " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
if (e == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + " ->" + " 分区：" + metadata.partition());
} else {
// 出现异常打印
e.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟一会会看到数据发往不同分区
Thread.sleep(2);
}
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}finally {
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
}
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：1
主题： first -> 分区：1
主题： first -> 分区：1
主题： first -> 分区：1
主题： first -> 分区：1
注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。
同步发送API
只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","kafka" + i)).get();
生产者重要参数列表
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| bootstrap.servers | 生产者连接集群所需的 broker 地址清单 。 例如10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092 可以设置 1 个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者从给定的 broker 里查找到其他 broker 信息 |
| key.serializer 和 value.serializer | 指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名。 |
| buffer.memory | RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32m。 |
| batch.size | 缓冲区一批数据最大值，默认 16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。 |
| linger.ms | 如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。 |
| acks | 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。 默认值是-1，-1 和 all是等价的 |
| retries🚩 | 当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。 |
| retry.backoff.ms🚩 | 两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms（配合retries使用） |
| enable.idempotence | 是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。 |
| compression.type | 生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none 也就是不压缩。 支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。 |
| max.in.flight.requests.per.connection | 用于控制在网络连接上允许的未确认请求的最大数量。该参数指定了在发送新请求之前，生产者或消费者可以在单个网络连接上等待的未确认请求的最大数量。 保证消息的有序性：开启幂等性 + max.in.flight.requests.per.connection <=5。 |
生产者分区
- 便于合理使用存储资源，一个Topic可以有多个partition（分区），Partition 可以分布在多个 Broker 上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台 Broker 上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。
- 提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据；消费者可以以分区为单位进行消费数据。
生产者发送消息的分区策略
- 指定partition的，发送消息时直接发送到指定的分区中
- 未指定partition但有key的，对key进行hash，然后对partition数进行取余，得出该发往哪个分区（key相同的会将消息发往同一分区）
- 没有key，也未指定partition的，采用粘性分区器，选择一个分区开始存储，待该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用（和上一次的分区不同）
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value, Iterable<Header> headers) {
...
}
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value){
...
}
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value, Iterable<Header> headers) {
...
}
public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {
...
}
/*
* 没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition值；
* 例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，topic的总partition数=2，那么key1 的value1写入1分区，key2的value2写入0分区。
*/
public ProducerRecord(String topic, K key, V value) {
...
}
/**
既没有partition值又没有key值的情况下，Kafka采用Sticky Partition（黏性分区器），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用（和上一次的分区不同）
例如：第一次随机选择0号分区，等0号分区当前批次满了（默认16k）或者linger.ms设置的时间到， Kafka再随机一个分区进行使用（如果还是0会继续随机）
*/
public ProducerRecord(String topic, V value) {
...
}
案例一：指定分区发送消息
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
// request.timeout.ms = 3000ms
properties.put(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG,3000);
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 指定数据发送到 0 号分区，key 为空（IDEA 中 ctrl + p 查看参数）
// 参数1：主题 参数2：分区 参数3：key 参数4：value
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",0,"","NBA " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + " -> " + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
主题： first -> 分区：0
案例二：自定义分区器
自定义分区器，实现Partitioner接口，重写partition方法，方法返回的是分区数
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;
public class MyPartitioner implements Partitioner {
/**
* 返回信息对应的分区
* @param topic 主题
* @param key 消息的 key
* @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组
* @param value 消息的 value
* @param valueBytes 消息的 value 序列化后的字节数组
* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
* @return
*/
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 获取消息
String msgValue = value.toString();
// 创建 partition
int partition;
// 判断消息是否包含 lihw
if (msgValue.contains("lihw")){
partition = 0;
}else {
partition = 1;
}
// 返回分区号
return partition;
}
@Override
public void close() {
}
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
}
发送消息测试，最终消息全部打在0号分区
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
// request.timeout.ms = 3000ms
properties.put(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG,3000);
// 3.添加自定义分区器🚩
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.lihw.kafka.producer.MyPartitioner");
// 4. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 指定数据发送到 0 号分区，key 为空,根据自定义分区器进行分区
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","lihw " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + " -> " + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
结果：消息全部发到了0号分区（121节点）
crbt@node1:/home/crbt/local/kafka_2.13-2.7.1/bin>./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic first
lihw 0
lihw 1
lihw 2
lihw 3
lihw 4
lihw 5
lihw 6
lihw 7
lihw 8
lihw 9
生产者如何提高吞吐量
- batch.size：批次大小，默认16k
- linger.ms：等待时间，修改为5-100ms
- compression.type：压缩snappy
- RecordAccumulator：缓冲区大小，修改为64m
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerParameters {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 🚩提高吞吐量的参数
// batch.size：批次大小，默认 16K
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
// linger.ms：等待时间，默认 0
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
// RecordAccumulator：缓冲区大小，默认 32M：buffer.memory
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
// compression.type：压缩，默认 none，可配置值 gzip、snappy、lz4 和 zstd
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",1,"","lihewei777 " + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
数据可靠性【ACK】
ACK应答级别
- 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
- 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。可靠性中等，效率中等；
- -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader 和 ISR 队列里面的所有节点收齐数据后应答。可靠性高，效率低；
ISR队列
Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set（ISR），意为和 Leader 保持同步的 Follower + Leader 集合(leader：0，isr:0,1,2)。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms 参数设定，默认30s。例如2号副本超时，ISR队列则 (leader:0, isr:0,1)。
重复数据分析
acks： -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。leader 收到消息并落盘后，返回ack之前挂掉，此时会重新选选举出新的 leader，producer 重新发送相同的消息，导致数据重复。
解决方案：Kafka 0.11版本以后，可开启幂等性解决，保证 Producer 不管向 Broker 发送多少条重复数据，最终只持久化一条。
设置ACK操作案例
// 设置 acks
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// 重试次数 retries，默认是 int 最大值，2147483647
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerAck {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
// 3. 设置 acks
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// 4. 重试次数 retries，默认是 int 最大值，2147483647
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
// 4. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 指定数据发送到 0 号分区，key 为空,根据自定义分区器进行分区
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","lili " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " + metadata.topic() + " -> " + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
数据传递的意义
- 至少一次（At Least Once）= ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2，不能保证数据不重复
- 最多一次（At Most Once）= ACK级别设置为0，不能保证数据不丢失
- 精确一次（Exactly Once）：对于一些非常重要的信息，比如和钱相关的数据，要求数据既不能重复也不丢失。Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。
Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。
幂等性
幂等性就是指 Producer 不论向 Broker 发送多少次重复数据，Broker 端都只会持久化一条，保证了不重复。🚩🚩🚩
如何保证消息可以发送时精确一次（Exactly Once）= 幂等性开启 + 至少一次（ ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2）
重复数据的判断标准：具有 PID, Partition, SeqNumber 相同主键的消息提交时，Broker 只会持久化一条。其中
- PID 是 Kafka 每次重启都会分配一个新的
- Partition 表示分区号
- Sequence Number 是单调自增的
所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。幂等性开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。
kafka事务
开启事务，必须开启幂等性，Producer 在使用事务功能前，必须先自定义一个唯一的 transactional.id。有了 transactional.id，即使客户端挂掉了，它重启后也能继续处理未完成的事务。
默认有50个分区，每个分区负责一部分事务。事务划分是根据transactional.id的hashcode值%50，计算出该事务属于哪个分区。该分区Leader副本所在的broker节点即为这个transactional.id对应的Transaction Coordinator节点。
Kafka 的事务一共有如下 5 个 API：
// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, String consumerGroupId) throws
ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;
单个 Producer，使用事务保证消息的仅一次发送
package com.lihw.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerTransactions {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
// 设置事务 id（必须），事务 id 任意起名🚩
properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "transaction_id_0");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 初始化事务
kafkaProducer.initTransactions();
// 开启事务
kafkaProducer.beginTransaction();
try {
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 发送消息
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","transaction " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + " -> " + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
int i = 1 / 0;
// 提交事务
kafkaProducer.commitTransaction();
} catch (Exception e) {
// 终止事务
kafkaProducer.abortTransaction();
} finally {
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
}
如果发生异常，则终止事务
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
org.apache.kafka.common.errors.TransactionAbortedException: Failing batch since transaction was aborted
保证消息的有序性
max.in.flight.requests.per.connection 参数说明：该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。
1）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。
2）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：
- 开启幂等性max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。
- 未开启幂等性max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。
原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。
6. kafka-broker
zookeeper存储的kafka信息
- brokers/topics/主题/partitions/...
- brokers/ids（当前存活的主机）
- controller（负责选举副本的Leader）
Kafka Broker总体工作流程
- AR：kafka分区中的所有副本统称（AR = ISR + ASR）
- ISR：记录存活的leader和follower的set集合
- ASR：表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本。
Leader选举流程
- broker启动后在zk中注册（/brokers/ids/ [0,1,2]）
- controller在zk中注册，谁先注册谁说了算（老大），负责监听brokers节点变化，决定broker中leader的选举，将节点信息上传到zk的ISR中["lerder:0","isr":"0,1,2"]，其他controller从zk同步相关信息
- 假设broker1中leader挂了，controller中的老大监听到节点变化，获取ISR，选举新的Leader（在ISR中存活为前提，按照AR顺序排在前面的优先），更新Leader和ISR队列
broker重要参数
| 参数名称 | 描述 |
|---|---|
| replica.lag.time.max.ms | ISR 中，如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值，默认30s。 |
| auto.leader.rebalance.enable | 默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。 |
| leader.imbalance.per.broker.percentage | 默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader 的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader 的平衡。 |
| leader.imbalance.check.interval.seconds | 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。 |
| log.segment.bytes | Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分成块的大小，默认值 1G。 |
| log.index.interval.bytes | 默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index 文件里面记录一个索引。 |
| log.retention.hours | Kafka 中数据保存的时间，默认 7 天。 |
| log.retention.minutes | Kafka 中数据保存的时间，分钟级别，默认关闭。 |
| log.retention.ms | Kafka 中数据保存的时间，毫秒级别，默认关闭。 |
| log.retention.check.interval.ms | 检查数据是否保存超时的间隔，默认是 5 分钟。 |
| log.retention.bytes | 默认等于-1，表示无穷大（也表示关闭）。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。 |
| log.cleanup.policy | 默认是 delete，表示所有数据启用删除策略；如果设置值为 compact，表示所有数据启用压缩策 |
| num.io.threads | 默认是 8。负责写磁盘的线程数。整个参数值要占总核数的 50%。 |
| num.replica.fetchers | 默认是 1。副本拉取线程数，这个参数占总核数的 50%的 1/3 |
| num.network.threads | 默认是 3。数据传输线程数，这个参数占总核数的50%的 2/3 。 |
| log.flush.interval.messages | 强制页缓存刷写到磁盘的条数，默认是 long 的最大值，9223372036854775807。一般不建议修改， 交给系统自己管理。 |
| log.flush.interval.ms | 每隔多久，刷数据到磁盘，默认是 null。一般不建议修改，交给系统自己管理。 |
| replication.factor🚩 | 创建Topic时每个分区的副本数，默认是1 |
| min.insync.replicas > 1🚩 | 用于指定在执行写入操作时所需同步的最小副本数（与acks参数冲突时，以acks的为主） |
| unclean.leader.election.enable🚩 | 当 leader 副本发生故障时就不会从 follower 副本中和 leader 同步程度达不到要求的副本中选择出 leader ，这样可降低了消息丢失。 |
服役新节点和负载均衡
kafka/bin/kafka-reassign-partitions.sh
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| --broker-list | 选择哪些broker "0,1,2,3" |
| --generate | 创建 副本存储计划 |
| --execute | 执行 副本存储计划 |
| --verify | 验证 副本存储计划 |
| --topics-to-move-json-file | 指定 包含主题信息的json文件 |
| --reassignment-json-file | 指定 包含副本存储计划的json文件 |
节点服役：
- 准备新的kafka节点（node0，假设已有node1，node2）
- 修改server.properties配置文件中的broker.id、log.dirs、zookeeper.connect
- 重启kafka集群，然后启动新节点node3
- 负载均衡👇
服役新节点执行负载均衡操作：
-
创建一个要均衡的主题。
vim topics-to-move.json { "topics": [ {"topic": "first"} ], "version": 1 } -
生成一个负载均衡的计划。（kafka-reassign-partitions.sh）
crbt@eb61119:/home/crbt/local/kafka_2.13-2.7.1/bin>./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9093 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2," --generate Current partition replica assignment（当前分区副本分配情况，只使用1，2，没有0节点） {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[1,2],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[2,1],"log_dirs":["any","any"]}]} Proposed partition reassignment configuration（加入了新的节点broker.id=0,建议的分区副本分配情况） {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2,0],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[0,1],"log_dirs":["any","any"]}]} -
创建副本存储计划，将上面生产的负载均衡计划粘贴到此json文件中（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2中）
vim increase-replication-factor.json {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2,0],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[0,1],"log_dirs":["any","any"]}]} -
执行副本存储计划 kafka-reassign-partitions.sh
./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9093 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute -
验证副本存储计划
./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9093 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify or ./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9093 --describe --topic first
退役旧节点和负载均衡
先按照退役一台节点，生成执行计划，然后按照服役时操作流程执行负载均衡。
-
创建一个要均衡的主题。
vim topics-to-move.json { "topics": [ {"topic": "first"} ], "version": 1 } -
创建执行计划
./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server 10.1.61.119:9093 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1" --generate Current partition replica assignment（当前分区副本分配情况，目前数据分布在0，1，2节点上） {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2,1],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[1,0],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[1,2],"log_dirs":["any","any"]}]} Proposed partition reassignment configuration（建议的分区副本分配情况，数据分布在0，1节点上） {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[1,0],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[0,1],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[1,0],"log_dirs":["any","any"]}]} -
创建副本存储计划，将上方生产的负载均衡策略粘贴到此json文件中（所有副本存储在 broker0、broker1中）
vim increase-replication-factor.json （建议的分区副本分配情况） {"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[1,0],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[0,1],"log_dirs":["any","any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[1,0],"log_dirs":["any","any"]}]} -
执行副本存储计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server 10.1.61.119:9093 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute -
验证副本存储计划
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server 10.1.61.119:9093 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify or ./kafka-topics.sh --bootstrap-server 10.1.61.119:9093 --describe --topic first
7. kafka-副本
kafka副本基本信息
- Kafka 副本作用：提高数据可靠性。
- Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率
- Kafka 中副本分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader，然后 Follower 找 Leader 进行同步数据
- Kafka 分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Repllicas）
- AR = ISR + OSR （AR是指为每个分区分配的副本集合，包括leader副本和follower副本）
- ISR：表示和 Leader 副本保持同步的 Follower 副本的集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms参数设定，默认 30s。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 Leader。（已同步的Follower副本）
- OSR：表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本。（掉队的Follower副本）
- AR = ISR + OSR （AR是指为每个分区分配的副本集合，包括leader副本和follower副本）
Leader选举流程
Kafka 集群中有一个 broker 的 Controller 会被选举为 Controller Leader，负责管理集群 broker 的上下线，所有 topic 的分区副本分配和 Leader 选举等工作。Controller 的信息同步工作是依赖于 Zookeeper 的。
测试：创建一个新的 topic，3 个分区，3 个副本
# 错误示范：由于我的kafka是三台，所以无法创建多余3的副本数（kafka的副本数量不能大于broker节点数量）
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 10.1.61.121:9092 --create --topic lihw --partitions 4 --replication-factor 4
Error while executing topic command : Replication factor: 4 larger than available brokers: 3.[2023-08-24 11:18:29,468] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 4 larger than available brokers: 3.
# 创建一个新的 topic，3 个分区，3 个副本
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 10.1.61.121:9092 --create --topic lihw --partitions 3 --replication-factor 3
Created topic lihw.
查看主题分区部署情况
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic lihw
Topic: lihw PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 3 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: lihw Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
Topic: lihw Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
Topic: lihw Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,0,1
停掉broker=0的节点，查看分区部署情况
./kafka-server-stop.sh
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic lihw
Topic: lihw PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 3 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: lihw Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2
Topic: lihw Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 0,1,2 Isr: 1,2
Topic: lihw Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,1
# 启动broker=0的kafka后重新查看主题分区部署情况
Topic: lihw PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 3 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: lihw Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
Topic: lihw Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 0,1,2 Isr: 1,2,0
Topic: lihw Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,1,0
Follower故障处理流程
- offset：副本中最后一个节点
- LEO：每个副本的最后一个offset，LEO其实就是最新的offset + 1。
- HW：所有副本中最小LEO
Follower故障
1）Follower故障时会被临时提出ISR队列
2）这个期间其他Leader和Follower会继续接受数据
3）待该Follower恢复后，Follower会读取本地磁盘记录上次的HW，将log文件高于HW的部分截取掉，从HW像Leader进行同步。
4）直到达到高水位线时HW，即Follower追上Leader之后，就可以重新加入ISR了。
Leader故障处理流程
1）leader故障时，首先踢出ISR队列
2）重新选举新的leader，Follower会截取掉比HW高的数据重新从Leader中拉取
注意：只能保证数据一致性，不能保证数据不丢失或者不重复
手动调整分区副本存储
在生产环境中，每台服务器的配置和性能不一致，但是Kafka只会根据自己的代码规则创建对应的分区副本，就会导致个别服务器存储压力较大。所有需要手动调整分区副本的存储。
需求：创建一个新的topic，4个分区，两个副本，名称为three。将该topic的所有副本都存储到broker0和broker1两台服务器上。
创建一个新的 topic，名称为 three。
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --partitions 3 --replication-factor 2 --topic three
查看分区副本存储情况。
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic three
Topic: three PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 2 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: three Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 0,1
Topic: three Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 2,0 Isr: 2,0
Topic: three Partition: 2 Leader: 1 Replicas: 1,2 Isr: 1,2
🚩创建副本存储计划，将所有副本都指定存储在 broker0中【与服役新节点，退役旧节点类似，手动分配分区和副本的存储情况】
vim increase-replication-factor.json
{
"version":1,
"partitions":[
{"topic":"three","partition":0,"replicas":[0]},
{"topic":"three","partition":1,"replicas":[0]},
{"topic":"three","partition":2,"replicas":[0]}]
}
执行副本存储计划。
./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute
Current partition replica assignment
{"version":1,"partitions":[
{"topic":"three","partition":0,"replicas":[0],"log_dirs":["any","any"]},
{"topic":"three","partition":1,"replicas":[0],"log_dirs":["any","any"]},
{"topic":"three","partition":2,"replicas":[0],"log_dirs":["any","any"]}
]}
Save this to use as the --reassignment-json-file option during rollback
Successfully started partition reassignments for three-0,three-1,three-2
验证副本存储计划
./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic three
Topic: three PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 1 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: three Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: three Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: three Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
增加副本因子
在生产环境当中，由于某个主题的重要等级需要提升，我们考虑增加副本。副本数的增加需要先制定计划，然后根据计划执行。
注意：kafka中不能通过命令行的方式增加副本（可以通过命令行的方式增加分区数，只能增加不能减少）
#创建副本存储计划（所有副本都指定存储在 broker0、broker1、broker2 中）。
vim increase-replication-factor.json
{"version":1,"partitions":[
{"topic":"four","partition":0,"replicas":[0,1,2]},
{"topic":"four","partition":1,"replicas":[0,1,2]},
{"topic":"four","partition":2,"replicas":[0,1,2]}
]}
#执行副本存储计划
./kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute
kafka文件存储机制
Topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是Producer生产的数据。Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，为防止log文件过大导致数据定位效率低下（不需要先查出来数据，直接往最后追加，也是kafka可以高效读写的原因之一），Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。（segment默认大小为1GB）每个segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号，例如：first-0。
Topic 数据存储在server.properties配置文件中设置的logs的位置
#kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka自动帮你创建，可以配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
log.dirs=/opt/module/kafka/datas
segment 中 index 文件和 log 文件详解
思考四个问题：
1.topic中partition存储分布：
- 在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。（例如：first-0、first-1、first-2）
- 每个partition下面有多个segment。
2.partiton中文件存储方式：
- 每个partition(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。
- 每个partition只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。
3.partiton中segment文件存储结构：
- segment file由 segment索引文件、数据文件两部分组成，这两个文件一一对应，后缀是”.index”和“.log”，分别表示为segment索引文件、数据文件。
- segment文件命名规则：partition全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值 +1。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
4.在partition中如何通过offset查找message:
- segment的索引文件命令规则：起始偏移量(offset)为0.后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值，所以，第二个文件00000000000000000522.index的文件名是上一个log中最大偏移量+1（521+1=522），其他后续文件依次类推，只要根据offset 二分查找 文件列表，就可以快速定位到具体文件。 当offset=600时定位到00000000000000000522.index|log，用index文件名上的数字+相对offset计算log文件中数据存在的位置，522+65=587，522+117=639，587 < 600 < 639，所以Offset=600的数据在position=6410的位置往下顺扫。
- segment index file采取稀疏索引存储方式，不会为每条数据创建索引，大大的减少索了引文件大小。
在partition中如何通过offset查找message 总结：
- 根据目标Offset定位Segment文件
- 找到小于等于目标Offset的最大Offset对应的索引项
- 根据索引定位到log文件
- log文件中从当前索引位置往后顺扫，找到对应的记录
kafka日志存储参数配置
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| log.segment.bytes | Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分成块的大小，默认值 1G。 |
| log.index.interval.bytes | 稀疏索引间存储数据的大小，默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index 文件里面记录一个索引。 |
| log.retention.hours | Kafka 中日志保留时间，单位是天，优先级最低（默认为 7 天） |
| log.retention.minutes | Kafka 中日志保留时间，单位是小时 |
| log.retention.ms | Kafka 中日志保留时间，最高优先级毫秒 |
| log.retention.check.interval.ms | 检查日志是否过期的周期时间 （默认 5 分钟） |
| log.cleanup.policy = delete | Kafka 中提供的日志清理策略，有 delete 和 compact 两种 |
| log.retention.bytes | 超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。默认等于-1，表示无穷大（也表示关闭） |
日志存储配置（删除/压缩）
- 删除：如果一个 segment 中有一部分数据过期，一部分没有过期，未消费完的segment会等最大offset消费完成后在删除
- 压缩：compact 日志压缩：compact日志压缩：对于相同key的不同value值，只保留最后一个版本。
注意：这种策略只适合特殊场景，比如消息的key是用户ID，value是用户的资料，通过这种压缩策略，整个消息集里就保存了所有用户最新的资料。
kafka为啥可以高效读写数据
为啥kafka快啊？
1）Kafka 本身是分布式集群，采用分区技术，并行度高，还可以添加Broker来扩展集群的处理能力。
2）读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据。
3）批量处理：Kafka生产者和消费者都支持批处理操作，减少了网络通信的开销。
4）顺序写磁盘：producer 生产数据写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写，免了随机写入的开销。另外还支持数据分区与数据压缩等技术，进一步提高了磁盘存储的效率。
5）页缓存 + 零拷贝技术：Kafka的Broker结合了页缓存和零拷贝技术，将要读取或写入的数据缓存到PageCache中，避免了频繁的磁盘IO操作，同时采用零拷贝技术，避免了数据在用户空间和内核空间之间的多次内存拷贝。
- PageCache页缓存：Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有读写操作时，操作系统会优先从PageCache中进行读写，如果找不到再去磁盘中读取。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。
- 零拷贝：Kafka的数据加工处理操作交由Kafka生产者和Kafka消费者处理。Kafka Broker应用层不关心存储的数据，所以就不用走应用层，传输效率高。传统上，数据从应用程序缓冲区传输到网络或磁盘之前，需要进行多次内存拷贝。采用零拷贝后，Kafka可以直接从页缓存中读取或写入数据，避免了数据在用户空间和内核空间之间的IO操作，减少了CPU和内存的开销。
8. kafak消费者
消费者总体工作流程
-
kafka消费方式：consumer采用从broker中主动拉取的方式去消费数据（pull）。为什么不是broker主动推送呢（push），是因为由broker决定发送速率很难适应所有消费者。pull模式的缺点是kafka没有数据时消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
-
消费者组：Consumer Group（CG），消费者组，由多个consumer组成，所有消费者的groupid相同。消费者组内每个消费者消费不同的分区，一个分区只能由一个组内的一个消费者消费。消费者组之间互不影响。
-
offset：每个消费者的offset由消费者提交到系统主题(Topic)保存（__consumer_offsets，该主题默认有50个分区）
消费者组的初始化流程
-
coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。
-
coordinator节点的选择：groupid的hashcode值 % 50（ consumer_offsets的分区数量）的值就是系统主题consumer_offsets主题所在的分区号。选择该broker上的coordinator作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。
-
消费者组初始化流程：
- groupid的hashcode值 % 50 = 分区号，选择该分区所在的broker上的coordinator作为消费者的老大。
- 每个consumer都发送JoinGroup请求到coordinator，coordinator选出一个consumer作为leader，把要消费的topic情况发送给leader消费者。
- leader负责制定消费方案，把消费方案发送给coordinator，coordinator把消费方案下发给各个consumer。
- 消费者和coordinator的心跳检测默认3s，一旦超过（session.timeout.ms=45s）则该消费者会被移除。或者消费者处理消息的时间过长于（max.poll.interval.ms=5min）都会触发再平衡。
消费者重要参数
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| bootstrap.servers | 向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。 |
| key.deserializer 和 value.deserializer | 指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全类名。 |
| group.id | 标记消费者所属的消费者组。 |
| enable.auto.commit | 自动提交offset开关，默认值为 true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。 |
| auto.commit.interval.ms | 消费者偏移量向Kafka提交的频率，默认5s。（如果设置自动提交offset时才生效） |
| auto.offset.reset | 当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？ earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。 latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。 none：如果消费组原来的（previous）偏移量 |
| offsets.topic.num.partitions | __consumer_offsets 的分区数，默认是 50 个分区。 |
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。 该条目的值必须小于 session.timeout.ms ，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。 |
| ☘️session.timeout.ms | Kafka consumer 和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。 超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| ☘️max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| 🚩fetch.min.bytes | 消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。 默认 1 个字节 |
| 🚩fetch.max.wait.ms | 如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。默认 500ms。 |
| 🚩fetch.max.bytes | 默认 Default: 52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值 （50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受 message.max.bytes （broker config）or max.message.bytes （topic config）影响。 |
| 🚩max.poll.records | 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。 |
消费者API
订阅主题
创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。
package com.lihw.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建消费者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2.给消费者配置对象添加参数
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 配置消费者组（组名任意起名） 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 创建消费者对象
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 注册要消费的主题（可以消费多个主题）
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
// 拉取数据打印
while (true) {
// 设置 1s 中消费一批数据
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 打印消费到的数据
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
订阅分区
创建一个独立消费者，消费 first 主题 0 号分区的数据。
package com.lihw.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumerPartition {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建消费者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2.给消费者配置对象添加参数
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.1.61.121:9092,10.1.61.122:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 配置消费者组（组名任意起名） 必须
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test2");
// 创建消费者对象
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
// 消费某个主题的某个分区数据
ArrayList<TopicPartition> topicPartitions = new ArrayList<>();
topicPartitions.add(new TopicPartition("first", 0));
kafkaConsumer.assign(topicPartitions);
// 拉取数据打印
while (true) {
// 设置 1s 消费一批数据
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 打印消费到的数据
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord);
}
}
}
}
消费者组案例
测试同一个主题的分区数据，生产者发送到三个分区的消费情况：
- 如果只有一个消费者，会消费三个分区的数据
- 如果有两个消费者，其中一个consumer会消费两个分区
- 三个消费者，一人一个分区进行消费
分区的分配以及再平衡
- 一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据。
- Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。
- 可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是Range + CooperativeSticky。Kafka可以同时使用多个分区分配策略。
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| heartbeat.interval.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。该条目的值必须小于 session.timeout.ms，也不应该高于session.timeout.ms 的 1/3。 |
| session.timeout.ms | Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| max.poll.interval.ms | 消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。 |
| partition.assignment.strategy | 消 费 者 分 区 分 配 策 略 ， 默 认 策 略 是 Range + CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。 可 以 选 择 的 策 略 包 括 ： Range 、 RoundRobin 、 Sticky 、 |
Range
分区数 / 消费者数，进行平均分，多余的分给第一个consumer。
-
Range分区分配策略：分区数 / 消费者数 = 每个消费者应该消费几个分区，如果除不尽，前面的消费者会多消费一个分区。
例如：7 / 3 = 2 余 1，那么每个消费者消费两个分区，多余的一个给第一个消费者。8 / 3 = 2 余 2，每个小给这消费2个分区，多余的两个分给前两个消费者
-
Range再平衡案例：消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把（1）任务分配给其他 broker 执行。（挂掉的broker全部打到某一个消费者上面）
0消费者：0 、1、2
1消费者：3、4
2消费者：5、6
（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。
1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。
2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
注意：该分区策略在消费的主题多的情况下，容易造成数据倾斜
RoundRobin（轮询）
-
RoundRobin分区策略：RoundRobin 针对集群中所有Topic而言。RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。
-
RoundRobin再平衡：45s后宕掉的消费者的任务会按照 ’轮询‘ 的方式，把数据轮询分给其他消费者进行消费。
-
修改分区策略：
// 修改分区分配策略 properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
Sticky（粘性）
-
Sticky分区策略：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的分区不变化。
-
Sticky再平衡：0 号消费者的任务会按照粘性规则，尽可能均衡的随机分配，交由其他消费者消费。45s以后会重新分配
-
修改分区策略：
// 修改分区分配策略 ArrayList<String> startegys = new ArrayList<>(); startegys.add("org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor"); properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, startegys);
offset偏移量
__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。
自动提交 offset
为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。
自动提交offset的相关参数：
- enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能，默认是true
- auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔，默认是5s
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
// 提交 offset 的时间周期 1000ms，默认 5s
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 5000);
手动提交 offset
虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。
手动提交offset的方法有两种：
- commitSync（同步提交）：必须等待offset提交完毕，再去消费下一批数据。
- commitAsync（异步提交） ：发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。
两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败。
同步提交offset：由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，但是由于一直等待提交结果，提交的效率比较低
public class CustomConsumerByHandSync {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
//3. 创建 kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
// 同步提交 offset
consumer.commitSync();
}
}
}
异步提交offset：虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞吐量会受到很大的影响
public class CustomConsumerByHandSync {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
//3. 创建 kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//4. 设置消费主题 形参是列表
consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
//5. 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
// 异步提交 offset
consumer.commitAsync();
}
}
}
指定 Offset 消费
auto.offset.reset = earliest | latest | none 默认是 latest。
当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？
（1）earliest：自动将偏移量重置为最早的偏移量，--from-beginning。
（2）latest（默认值）：自动将偏移量重置为最新偏移量。
（3）none：如果未找到消费者组的先前偏移量，则向消费者抛出异常。
（4）任意指定 offset 位移开始消费
任意指定 offset 位移开始消费
public class CustomConsumerByHandSync {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
//3. 创建 kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅一个主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
//🚩 获取消费者分区信息，并指定offset进行消费
Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
while (assignment.size() == 0) {
kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
assignment = kafkaConsumer.assignment();
}
// 遍历所有分区，并指定 offset 从 1700 的位置开始消费
for (TopicPartition tp: assignment) {
kafkaConsumer.seek(tp, 1700);
}
// 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
指定时间进行消费
在生产环境中，会遇到最近消费的几个小时数据异常，想重新按照时间消费。例如要求按照时间消费前一天的数据，怎么处理？
public class CustomConsumerByHandSync {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 消费者配置类
Properties properties = new Properties();
// 2. 添加配置参数
// 添加连接
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// 配置序列化 必须
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 配置消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
// 是否自动提交 offset
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
//3. 创建 kafka 消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
// 2 订阅一个主题
ArrayList<String> topics = new ArrayList<>();
topics.add("first");
kafkaConsumer.subscribe(topics);
//🚩 获取消费者分区信息，并指定offset进行消费
Set<TopicPartition> assignment= new HashSet<>();
while (assignment.size() == 0) {
kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 获取消费者分区分配信息（有了分区分配信息才能开始消费）
assignment = kafkaConsumer.assignment();
}
HashMap<TopicPartition, Long> timestampToSearch = new HashMap<>();
// 封装集合存储，每个分区对应一天前的数据
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() - 1 * 24 * 3600 * 1000);
}
// 获取从 1 天前开始消费的每个分区的 offset
Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> offsets = kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);
// 遍历每个分区，对每个分区设置消费时间。
for (TopicPartition topicPartition : assignment) {
OffsetAndTimestamp offsetAndTimestamp = offsets.get(topicPartition);
// 根据时间指定开始消费的位置
if (offsetAndTimestamp != null){
kafkaConsumer.seek(topicPartition, offsetAndTimestamp.offset());
}
}
// 消费数据
while (true){
// 读取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
// 输出消息
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
漏消费和重复消费
-
重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。
场景1：重复消费。自动提交offset引起。默认5s一次
-
漏消费：先提交 offset 后消费，有可能会造成数据的漏消费。
场景2：消费者还没落盘，导致消费者漏消费
消费者事务
如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如MySQL）
数据积压（消费者如何提高吞吐量）
1）如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分区数
2）如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。
- fetch.max.bytes：消费者一次 poll 抓取一批消息的最大的字节数。默认 Default: 52428800（50 m）
- max.poll.records：消费者一次 poll 抓取数据的最大条数，默认 500 条
