Kafka体系架构、命令、Go案例
原文地址:https://github.com/WilburXu/blog/blob/master/kafka/Kafka基本架构和命令.md
Kafka体系架构
Broker服务代理节点
服务代理节点。对于Kafka而言,Broker可以简单地看作一个独立的Kafka服务节点或Kafka服务实例。大多数情况下也可以将Broker看作一台Kafka服务器,前提是这台服务器上只部署了一个Kafka实例,一个或多个Broker组成了一个Kafka集群。
Producer和Consumer
Producer生产者
生产者,也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息,然后将其投递到Kafka中。
一个正常的生产逻辑需要具备以下几个步骤:
- 创建生产者实例
- 构建待发送的消息
- 发送消息到指定的
Topic
、Partition
、Key
- 关闭生产者实例
Consumer消费者
消费者,也就是接收消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息,从而进行相应的业务逻辑处理。
消费一般有三种消费模式:
单线程模式
单个线程消费多个Partition
问题:
- 效率低,并发上不去
- 可用性差,单个线程挂了,将无法消费
多线程模式
独立消费者模式
和单线程模式类似,区别就是为每一个Partition
单独起一个线程进行消费。
问题:
- 线程和并发增加了,但是单线程挂了,该线程的分区还是无法消费。
消费组模式
也是目前最常用的消费模式,我们可以创建多个消费实例并设置同一个group-id
来区分消费组,同一个消费组可以指定一个或多个Topic
进行消费:
- 消费组自平衡(Rebalance),kafka会根据消费组实例数量和分区数量自平衡分配
- 不会重复消费,同个组内kafka确保一个分区只会发往一个消费实例,避免重复消费
- 高可用,当一个消费实例挂了,kafka会自动调整消费实例和分区的关系
Topic主题
Kafka中的消息以主题为单位进行归类(逻辑概念,生产者负责将消息发送到特定的主题(发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题),而消费者负责订阅主题并进行消费。
Partition分区
物理分区,主题细分为了1或多个分区,一个分区只能属于单个主题,一般也会把分区称为主题分区(Topic-Partition)。
Segment
实际存储数据的地方,Segment
包含一个数据文件和一个索引文件。一个Partition
有多个大小相同的Segment
,可以理解为Partition
是在Segment
之上进行的逻辑抽象。
Kafka基本命令
zookeeper
broker节点保存在zookeeper,所有需要:
-
进入zookeeper,然后
./bin/zkCli.sh
-
执行
ls /brokers/ids
查看broker详情
kafka-log-dirs.sh --describe --bootstrap-server kafka:9092 --broker-list 1
topic
查看列表
kafka-topics.sh --list --zookeeper zookeeper:2181
创建
kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic [topic_name]
查看详情
kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper:2181 --topic [topic_name]
删除
kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --delete --topic [topic_name]
topic消费情况
topic offset 最小
kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic [topic_name] --time -2
topic offset最大
kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic [topic_name] --time -1
生产
添加数据
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic [topic_name]
消费
从头部开始消费
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --from-beginning
从尾部开始消费,必需要指定分区
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset latest --partition 0
从某个位置开始消费(--offset [n])
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset 100 --partition 0
消费指定个数(--max-messages [n])
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset latest --partition 0 --max-messages 2
消费组
查看消费组列表
kafka-consumer-groups.sh --list --bootstrap-server localhost:9092
查看消费组情况
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka:9092 --describe --group [group_id]
offset 偏移设置为最早
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-earliest --all-topics --execute
offset 偏移设置为新
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-latest --all-topics --execute
offset 偏移设置为指定位置
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-offset 2000 --all-topics --execute
offset 偏移设置某个时间之后最早位移
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-datetime 2020-12-28T00:00:00.000 --all-topics --execute
Go案例
基于https://github.com/Shopify/sarama
的生产和消费案例
生产者
InitKafka.go
package kafka
var (
kafkaClient *Client
)
func InitKafka() {
var err error
var config = Config{
Host: []string{"kafka:9092"},
}
kafkaClient, err = NewClient(config)
if err != nil {
panic(err)
}
}
func GetClient() *Client {
return kafkaClient
}
Producer.go
package kafka
import (
"errors"
"github.com/Shopify/sarama"
)
type Client struct {
sarama.AsyncProducer
msgPool chan *sarama.ProducerMessage
}
type Config struct {
Host []string `json:"host"`
ReturnSuccess bool `json:"return_success"`
ReturnErrors bool `json:"return_errors"`
}
func NewClient(cfg Config) (*Client, error) {
// create client
var err error
c := &Client{
msgPool: make(chan *sarama.ProducerMessage, 2000),
}
config := sarama.NewConfig()
config.Producer.Return.Errors = cfg.ReturnErrors
config.Producer.Return.Successes = cfg.ReturnSuccess
config.Version = sarama.V2_0_0_0
c.AsyncProducer, err = sarama.NewAsyncProducer(cfg.Host, config)
if err != nil {
return nil, err
}
return c, nil
}
// run
func (c *Client) Run() {
for {
select {
case msg := <-c.msgPool:
c.Input() <- msg
logger.Info("%+v", msg)
}
}
}
// send msg
func (c *Client) Send(topic string, msg []byte) error {
if topic == "" {
return errors.New("kafka producer send msg topic empty")
}
kafkaMsg := &sarama.ProducerMessage{
Topic: topic,
Value: sarama.ByteEncoder(msg),
}
c.msgPool <- kafkaMsg
return nil
}
生产者初始化:
// kafka init
kafka.InitKafka()
go kafka.GetClient().Run()
消费者
consumer.go
package kafka_consumer
import (
"context"
"github.com/Shopify/sarama"
"os"
"os/signal"
"sync"
"syscall"
)
// Consumer represents a Sarama consumer group consumer
type Consumer struct {
ready chan bool
}
func (c *Consumer) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
//panic("implement me")
return nil
}
func (c *Consumer) Cleanup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
//panic("implement me")
return nil
}
func (c *Consumer) ConsumeClaim(session sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
for message := range claim.Messages() {
logger.Info("Message claimed: value = %s, timestamp = %v, topic = %s", string(message.Value), message.Timestamp, message.Topic)
session.MarkMessage(message, "")
c.Handler(message.Topic, message.Value)
}
return nil
}
func (c *Consumer) Handler(topic string, msg []byte) {
switch topic {
case conscom.KafkaTopicGiftOrder:
GiftOrder(topic, msg)
case conscom.KafkaTopicFollow:
UserFollow(topic, msg)
}
}
func ConsumeInit(topics []string, groupID string) {
consumer := Consumer{
ready: make(chan bool),
}
brokerList := []string{"kafka:9092"}
config := sarama.NewConfig()
config.Version = sarama.V1_0_0_0
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
client, err := sarama.NewConsumerGroup(brokerList, groupID, config)
if err != nil {
log.Printf("kafka consumer err %v", err)
return
}
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
// server-side rebalance happens, the consumer session will need to be
if err := client.Consume(ctx, topics, &consumer); err != nil {
log.Printf("kafka consumer: %v", err)
}
// check if context was cancelled, signaling that the consumer should stop
if ctx.Err() != nil {
return
}
consumer.ready = make(chan bool)
}
}()
sigterm := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(sigterm, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
select {
case <-ctx.Done():
log.Printf("kafka consume gift terminating: context cancelled")
case <-sigterm:
log.Printf("kafka consume gift terminating: via signal")
}
cancel()
wg.Wait()
if err = client.Close(); err != nil {
log.Printf("kafka consume gift Error closing client: %v", err)
}
}
消费者初始化:
// kafka consumer
go kafka_consumer.ConsumeInit([]string{"topicA", "topicB", "group-name")
参考
《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》作者:朱忠华
https://github.com/Shopify/sarama