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目标
- 了解 Kafka 的重要概念
- 搭建 Kafka 服务端
- 使用SpringBoot 实现简单的 Demo
1 了解 Kafka 的重要概念
Kafka 是使用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统。目前,它的定位是一个分布式流式处理平台。
Kafka 在我们工作中最常扮演的三个角色:
- 消息系统
Kafka 和传统的消息中间件一样具有系统解耦、冗余存储、流量削峰、异步通信等功能。
- 存储系统
Kafka 会将消息持久化到磁盘,并且有多副本机制,有效降低了数据丢失的风险。有时,我们也可以使用它来存储数据,只需要把对应的数据保留策略设置成为“永久”即可。
- 流式处理平台
Kafka 不仅为很多流式处理框架(如:Storm、Spark、Flink 等)提供了可靠的数据来源,还提供了一个完整的流式处理类库。
1.1 基本概念
上图(图出自于《深入理解Kafka核心设计与实践原理》)体现了 Kafka 的整体架构,Producer 发送消息,Kafka 将元数据存储在 ZK 中并交由ZK 管理,Consumer 通过拉模式获取消息。
- Producer
生产者,消息的投递方,负责创建消息并投递到 Kafka 中。
- Broker
Kafka 服务实例
- Consumer
消费者,处理消息的一方
上面的概念都是物理层面上的,但是在实际使用过程中还有很多逻辑方面的定义,这些概念也是需要了解的。如果不了解,就算勉强写出了代码,但是自己还是一脸懵不知道自己都定义了什么,它们都有什么意义,估计离生产故障就不远了。
接下来我们再去了解三个重要的逻辑概念:
- Topic(主题)
生产者创建消息是要发送给特定的主题的,而消费者拉取消息也是要指定主题的。消息就是通过主题来归类的。
- Partition(分区)
一个Topic 可以有多个 Patition,而一个 Partition 只属于一个 Topic。同一个 Topic 下,不同 Partition 存储的消息是不同的。
- Offset(偏移量)
Kafka 的消息是可以持久化并反复消费的,这是因为在每个分区中,当有消息写入就会像追加日志那样顺序写入(顺序IO的写入性能是十分好的),通过Offset 来记录对应消息所在的位置。因此,Offset 是消息在 Partition 中的唯一标识,并且能看出同一个 Partition 内的消息的先后顺序,我们称之为 “Kafka 保证消息在分区内是有序的”。
为了更好,更直观体现上面三者的关系,我们先一起看下图(图出自于《深入理解Kafka核心设计与实践原理》)
该图展示了一个拥有4个 Partition 的 Topic,而分区里面的阿拉伯数字就是 Offset(也表示着一条消息),虚线部分代表新消息可以插入的位置。每条消息在发送到 Broker 之前,会先计算当前消息应该发送到哪个 Partition。因此,只要我们设置合理,消息可以均匀地分配在不同的 Partition 上,当发现请求数量激增时,我们也可以考虑通过适当增加 Partition(Broker 也要增加)的方式,从而降低每个 Broker 的 I/O 压力。
另外,为了降低消息丢失的风险,Kafka 为 Partition 引进了多副本(Replica)机制,通过增加副本数量来提高容灾能力。副本之间采用的是“一主多从”的设计,其中 Leader 负责读写请求,Follower 则仅负责同步 Leader 的消息(这种设计方式,大家应该要意识到会存在同步滞后的问题),并且副本处于不同的 Broker 中,当 Leader 出现故障(一般是因为其所在的 Broker 出现故障导致的)时,就从 Follower 中重新选举出新的 Leader 提供服务。当选出新的 Leader 并恢复服务后,Consumer 可以通过之前自己保存的 Offset 来继续拉取消息消费。
结合到目前为止我们所知道的知识点,一起看下 4 个 Broker 的 Kafka 集群中,某一个 Topic 有三个 Partition,其副本因子为 3(副本因子为3就是每个 Partition 有 3 个副本,一个 Leader,两个 Follower)的架构图(图出自于《深入理解Kafka核心设计与实践原理》)。
1.2 Message 与 Partition
在 1.1 小节中,我们已经知道一条消息只会存在一个 Partition中(只管 Leader,不管 Follower),而 Offset 则是消息在 Partition 中的唯一标识。而在本章节,我们将一起更深入地了解消息与 Partition 的关系,还有副本间同步数据所衍生的一些概念。
上面有提到 Kafka 的多副本机制是 Leader 提供读写,而 Flower 是需要同步 Leader 的数据的,那么具体是怎样的呢?请看下图(单主题单分区3副本):
当Producer 不断往 Leader 写入消息时,Flower 会不断去 Leader 拉取消息,但是每台机器的性能会有出入,所以同步也有差异,正如上图这般。对于 Consumer 而言,只有 HW 之前的消息是可见可拉取消费的,这样做有个好处就是当发生故障转移时,Consumer 的 Offset 也不会发生数组越界的问题。这种做法是 Kafka 权衡利弊后给出的数据可靠性与性能平衡的方案,即不采取同步复制(性能差,对于高并发场景是灾难般的设计),也不采取异步复制(完全异步,数据丢失问题突出)。
当然,对于Producer 而言就是消息丢失了,有时我们需要确保消息百分百投递,这样不就有问题了吗?不急,Kafka 可以在 Producer 的配置上配置 acks=-1 + min.insync.replicas=n(n 大于 1),这样配置后,只有消息被写入所有副本后,Kafka 服务端才会返回 ack 给 Producer。
下面来梳理下上面提及的几个概念:
- HW(Heigh Watermark)
它标识了Consumer 可以拉取消息的最高水位,客户端拉取的 Offset 必须小于 HW。
- LEO(Log End Offset)
这个标记位标识下一条写入的消息应该存放的位置。
- AR(Assigned Rplicas)
所有副本的统称
- ISR(In-Syns Rplicas)
与Leader 保持一定程度同步的 Flower 集合。这个一定程度指的是在可容忍滞后范围内,这个可容忍范围可以通过配置修改。
- OSR(Out-of-Sync Rplicas)
同步滞后超过了容忍范围的Flower 集合。
2 搭建 Kafka 服务端
这里仅以单节点为例,不配置集群。
2.1 安装 ZooKeeper
在第一章节,我们知道 Kafka 会将元数据交由 ZK 管理,所以我们要先安装好 ZK。
1.首先检查自己的Linux 是否安装好了 yum 工具
rpm -qa|grep yum
使用 yum 安装好 wget
2.下载 ZK
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz
3.解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz
4.为ZK 创建存放数据和日志的文件夹
mkdir data
mkdir logs
5.修改ZK 配置文件
cd conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg
修改配置内容具体如下:
# ZooKeeper 服务器心跳时间,单位:毫秒
tickTime=2000
# 投票选举新 Leader 的初始化时间
initLimit=10
# Leader 与 Flower 心跳检测最大容忍时间,响应超过 syncLimit*tickTime,就剔除 Flower
syncLimit=5
# 存放数据的文件夹
dataDir=/root/zookeeper-3.4.6/data
# 存放日志的文件夹
dataLogDir=/root/zookeeper-3.4.6/logs
# ZooKeeper提供给接入客户端的连接端口
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
接着,到 /root/zookeeper-3.4.6/data 创建文件 myid(如果部署的是集群,那么这个 myid 必需唯一,不能重复)。
cat > myid
vi myid
具体如下:
6.配置环境变量
vi /etc/profile
export ZOOKEEPER_HOME=/root/zookeeper-3.4.6
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
再执行 source /etc/profile
至此,ZooKeeper 已经配置好了,我们可以启动看下是否有问题。
2.2 安装 Kafka
1.到官网下载安装包
2.使用 psftp 上传到服务器
# put dir remoteDir
put D:\downloads\kafka_2.13-3.5.0.tgz /root/kafka_2.13-3.5.0.tgz
3.解压
tar -zxvf kafka_2.13-3.5.0.tgz
4.修改配置
cd kafka_2.13-3.5.0cd config/
由于 server.properties 比较大,就不全部贴上来了,只贴我修改的部分:
# 是Broker的标识,因此在集群中必需唯一
broker.id=0
# Broker 对外服务地址(我这里vmware的ip是192.168.226.140)
listeners=PLAINTEXT://192.168.226.140:9092
# 实际工作中,会分内网外网,当有需要提供给外部客户端使用时,我们一般 listeners 配置内网供 Broker 之间通信使用,而 advertised.listeners 配置走外网给接入的客户端使用
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092
# 存放消息日志文件地址
log.dirs=/root/kafka_2.13-3.5.0/logs
# ZK 的访问路径,我这里因为 ZK 和 Kafka 放在了同一个服务器上,所以就使用了 localhost
zookeeper.connect=localhost:2181
5.修改环境变量
vi /etc/profile
export KAFKA_HOME=/root/kafka_2.13-3.5.0
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
再执行 source /etc/profile
6.进入bin目录,启动 Broker
kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
ps -ef|grep kafka 看下进程,但是是否已经可以使用,要通过发送消息和消费消息来验证。
3 使用 Spring Boot 实现简单的 Demo
下面是示例代码:
pom.xml
4.0.0
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
2.7.12
com.example.czl
kafka
0.0.1-SNAPSHOT
springboot-kafka
spring boot集成kafka demo
1.8
3.5.3.1
2.3
1.18.26
31.1-jre
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.kafka
spring-kafka
com.mysql
mysql-connector-j
runtime
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
org.springframework.kafka
spring-kafka-test
test
scala-library
org.scala-lang
scala-reflect
org.scala-lang
com.baomidou
mybatis-plus-boot-starter
${mybatis-plus.version}
com.baomidou
mybatis-plus-generator
${mybatis-plus.version}
org.apache.velocity
velocity-engine-core
${velocity-engine-core.version}
org.projectlombok
lombok
${lombok.version}
com.google.guava
guava
${guava.version}
org.springframework.boot
spring-boot-maven-plugin
application.yml
spring:
application:
name: spring-boot-kafka
profiles:
active: dev
server:
port: 8080
application-dev.yml
spring:
datasource:
url: "jdbc:mysql:/***?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&ApplicationName=spring-boot-demo&serverTimezone=UTC&allowMultiQueries=true"
username: "***"
password: "***"
kafka:
bootstrap-servers: "192.168.226.140:9092" # 访问Kafka服务端的地址
consumer:
group-id: ${spring.application.name}-${spring.profiles.active} # 一条消息只会被订阅了该主题的同一个分组内的一个消费者消费
mybatis-plus:
configuration:
# 打印sql
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
logback.xml
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36}\(%L\) - [%X{traceId}] %msg%n
${LOG_PATH_HOME}/log.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log
200MB
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36}\(%L\) - [%X{traceId}] %msg%n
ProducerDemo
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;
@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class ProducerDemo {
private final KafkaTemplate kafkaTemplate;
public void send(String topic, String msg, ListenableFutureCallback> callback) {
log.info("发送Kafka消息 - topic : {}, msg : {}", topic, msg);
ListenableFuture> future = kafkaTemplate.send(topic, msg);
if (null != callback) {
future.addCallback(callback);
}
}
}
ConsumerDemo
package com.example.czl.kafka.kafka.producer.consumer;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class ConsumerDemo {
@KafkaListener(topics = "test-topic-1")
public void receivingMsg(String msg) {
log.info("接收到Kafka消息 - msg : {}", msg);
}
}
TestController
package com.example.czl.kafka.controller;
import com.example.czl.kafka.kafka.producer.ProducerDemo;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@Slf4j
@RestController
@RequiredArgsConstructor
@RequestMapping("/test")
public class TestController {
private final ProducerDemo producerDemo;
@GetMapping("/send/kafka_msg")
public Long sendMsg(String msg) {
log.info("测试发送kafka消息 - msg : {}", msg);
producerDemo.send("test-topic-1", msg, null);
return System.currentTimeMillis();
}
}
postman请求测试如下:
控制台信息如下:
作者介绍
蔡柱梁,51CTO社区编辑,从事Java后端开发8年,做过传统项目广电BOSS系统,后投身互联网电商,负责过订单,TMS,中间件等。