kafka
1. kafka概述
消息中间件对比
特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
---|---|---|---|---|
开发语言 | java | erlang | java | scala |
单机吞吐量 | 万级 | 万级 | 10万级 | 100万级 |
时效性 | ms | us | ms | ms级以内 |
可用性 | 高(主从) | 高(主从) | 非常高(分布式) | 非常高(分布式) |
功能特性 | 成熟的产品、较全的文档、各种协议支持好 | 并发能力强、性能好、延迟低 | MQ功能比较完善,扩展性佳 | 只支持主要的MQ功能,主要应用于大数据领域 |
消息中间件对比-选择建议
消息中间件 | 建议 |
---|---|
Kafka | 追求高吞吐量,适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务 |
RocketMQ | 可靠性要求很高的金融互联网领域,稳定性高,经历了多次阿里双11考验 |
RabbitMQ | 性能较好,社区活跃度高,数据量没有那么大,优先选择功能比较完备的RabbitMQ |
kafka介绍
Kafka 是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafka官网:http://kafka.apache.org/
kafka介绍-名词解释
-
producer:发布消息的对象称之为主题生产者(Kafka topic producer)
-
topic:Kafka将消息分门别类,每一类的消息称之为一个主题(Topic)
-
consumer:订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者(consumers)
-
broker:已发布的消息保存在一组服务器中,称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker)。 消费者可以订阅一个或多个主题(topic),并从Broker拉数据,从而消费这些已发布的消息。
2 .kafka安装配置
Kafka对于zookeeper是强依赖,保存kafka相关的节点数据,所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper
- Docker安装zookeeper
下载镜像:
docker pull zookeeper:3.4.14
创建容器
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14
- Docker安装kafka
下载镜像:
docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
创建容器
docker run -d --name kafka \
--env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.200.130 \
--env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.200.130:2181 \
--env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.200.130:9092 \
--env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
--env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
--net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
3.kafka入门
- 生产者发送消息,多个消费者只能有一个消费者接收到消息
- 生产者发送消息,多个消费者都可以接收到消息
3.1 创建kafka-demo项目,导入依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
3.2 生产者发送消息
package com.heima.kafka.sample;
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;
/** * 生产者 1.kafka的配置信息 2.生产者对象.KafkaProducer 3.发送消息 4.关闭消息通道,必须关闭,否则消息发送不成功 */
public class ProducerQuickStart {
public static void main(String[] args) {
//1.kafka的配置信息
Properties properties = new Properties();
//kafka的连接地址
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");
//发送失败,失败的重试次数
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,5);
//消息key的序列化器
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//消息value的序列化器
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//2.生产者对象
KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
//封装发送的消息
ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic","100001","hello kafka");
//3.发送消息
producer.send(record);
//4.关闭消息通道,必须关闭,否则消息发送不成功
producer.close();
}
}
3.3 消费者接收消息
package com.heima.kafka.sample;
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 java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
/** * 消费者 1.添加kafka的配置信息 2.消费者对象,KafkaConsume 3.订阅主题 */
public class ConsumerQuickStart {
public static void main(String[] args) {
//1.添加kafka的配置信息
Properties properties = new Properties();
//kafka的连接地址
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
//消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
//消息的反序列化器
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");
//2.消费者对象
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
//3.订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("itheima-topic"));
//当前线程一直处于监听状态
while (true) {
//4.获取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.key());
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
总结
- 生产者发送消息,多个消费者订阅同一个主题,只能有一个消费者收到消息(一对一)
- 生产者发送消息,多个消费者订阅同一个主题,所有消费者都能收到消息(一对多)
4. kafka高可用设计
4.1 集群
-
Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成,即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成
-
这样如果集群中某一台机器宕机,其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一
4.2 备份机制(Replication)
Kafka 中消息的备份又叫做 副本(Replica)
Kafka 定义了两类副本:
-
领导者副本(Leader Replica)
-
追随者副本(Follower Replica)
ISR(in-sync replica)需要同步复制保存的follower
如果leader失效后,需要选出新的leader,选举的原则如下:
第一:选举时优先从ISR中选定,因为这个列表中follower的数据是与leader同步的
第二:如果ISR列表中的follower都不行了,就只能从其他follower中选取
极端情况,就是所有副本都失效了,这时有两种方案
第一:等待ISR中的一个活过来,选为Leader,数据可靠,但活过来的时间不确定
第二:选择第一个活过来的Replication,不一定是ISR中的,选为leader,以最快速度恢复可用性,但数据不一定完整
5. kafka生产者详解
5.1 发送类型
-
同步发送
使用send()方法发送,它会返回一个Future对象,调用get()方法进行等待,就可以知道消息是否发送成功
RecordMetadata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get();
System.out.println(recordMetadata.offset());
-
异步发送
调用send()方法,并指定一个回调函数,服务器在返回响应时调用函数
//异步消息发送 producer.send(kvProducerRecord, new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { if(e != null){ System.out.println("记录异常信息到日志表中"); } System.out.println(recordMetadata.offset()); } });
5.2 参数详解
ack,消息确认机制
代码的配置方式:
//ack配置 消息确认机制
prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
参数的选择说明
确认机制 | 说明 |
---|---|
acks=0 | 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险,但是速度最快 |
acks=1(默认值) | 只要集群首领节点收到消息,生产者就会收到一个来自服务器的成功响应 |
acks=all | 只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时,生产者才会收到一个来自服务器的成功响应 |
retries,重试次数
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误,在这种情况下,retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数,如果达到这个次数,生产者会放弃重试返回错误,默认情况下,生产者会在每次重试之间等待100ms
代码中配置方式:
//重试次数
prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);
- 消息压缩
默认情况下, 消息发送时不会被压缩。
代码中配置方式:
//数据压缩
prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");
压缩算法 | 说明 |
---|---|
snappy | 占用较少的 CPU, 却能提供较好的性能和相当可观的压缩比, 如果看重性能和网络带宽,建议采用 |
lz4 | 占用较少的 CPU, 压缩和解压缩速度较快,压缩比也很客观 |
gzip | 占用较多的 CPU,但会提供更高的压缩比,网络带宽有限,可以使用这种算法 |
使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销,而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。
6. kafka消费者详解
6.1 消费者组
-
消费者组(Consumer Group) :指的就是由一个或多个消费者组成的群体
-
一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者
-
所有的消费者都在一个组中,那么这就变成了queue模型
-
所有的消费者都在不同的组中,那么就完全变成了发布-订阅模型
-
6.2 消息有序性
应用场景:
-
即时消息中的单对单聊天和群聊,保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致
-
充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更,短信通知必须要有顺序
topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理,所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理,不能保证跨分区的消息先后处理顺序。 所以,如果你想要顺序的处理Topic的所有消息,那就只提供一个分区。
6.3 提交和偏移量
kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认,消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置(偏移量)
消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息,消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组,就会触发再均衡
正常的情况:
如果消费者2挂掉以后,会发生再均衡,消费者2负责的分区会被其他消费者进行消费
再均衡后不可避免会出现一些问题
问题一:
如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量,那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。
问题二:
如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量,那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。
如果想要解决这些问题,还要知道目前kafka提交偏移量的方式:
提交偏移量的方式有两种,分别是自动提交偏移量和手动提交
- 自动提交偏移量
当enable.auto.commit被设置为true,提交方式就是让消费者自动提交偏移量,每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去
-
手动提交 ,当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式
-
提交当前偏移量(同步提交)
-
异步提交
-
同步和异步组合提交
-
1.提交当前偏移量(同步提交)
把enable.auto.commit
设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量,commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量,所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。
只要没有发生不可恢复的错误,commitSync()方法会一直尝试直至提交成功,如果提交失败也可以记录到错误日志里。
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(record.value());
System.out.println(record.key());
try {
consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
}catch (CommitFailedException e){
System.out.println("记录提交失败的异常:"+e);
}
}
}
2.异步提交
手动提交有一个缺点,那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率,但这个会增加消息重复的概率(和自动提交一样)。另外一个解决办法是,使用异步提交的API。
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(record.value());
System.out.println(record.key());
}
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
@Override
public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
if(e!=null){
System.out.println("记录错误的提交偏移量:"+ map+",异常信息"+e);
}
}
});
}
3.同步和异步组合提交
异步提交也有个缺点,那就是如果服务器返回提交失败,异步提交不会进行重试。相比较起来,同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为,如果同时存在多个异步提交,进行重试可能会导致位移覆盖。
举个例子,假如我们发起了一个异步提交commitA,此时的提交位移为2000,随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000;commitA提交失败但commitB提交成功,此时commitA进行重试并成功的话,会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000,导致消息重复消费。
try {
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(record.value());
System.out.println(record.key());
}
consumer.commitAsync();
}
}catch (Exception e){
+
e.printStackTrace();
System.out.println("记录错误信息:"+e);
}finally {
try {
consumer.commitSync();
}finally {
consumer.close();
}
}
7. springboot集成kafka
7.1 入门
1.导入spring-kafka依赖信息
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- kafkfa -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
2.在resources下创建文件application.yml
server:
port: 9991
spring:
application:
name: kafka-demo
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
producer:
retries: 10
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: ${spring.application.name}-test
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
3.消息生产者
package com.heima.kafka.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class HelloController {
@Autowired
private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;
@GetMapping("/hello")
public String hello(){
kafkaTemplate.send("sample-topic","hello world");
return "ok";
}
}
4.消息消费者
package com.heima.kafka.listener;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
@Component
public class HelloListener {
@KafkaListener(topics = "sample-topic")
public void onMessage(String message){
if(!StringUtils.isEmpty(message)){
System.out.println(message);
}
}
}
7.2传递消息为对象
目前springboot整合后的kafka,因为序列化器是StringSerializer,这个时候如果需要传递对象可以有两种方式
方式一:可以自定义序列化器,对象类型众多,这种方式通用性不强,本章节不介绍
方式二:可以把要传递的对象进行转json字符串,接收消息后再转为对象即可,本项目采用这种方式
- 发送消息
@GetMapping("/hello")
public String hello(){
User user = new User();
user.setUsername("xiaowang");
user.setAge(18);
kafkaTemplate.send("user-topic", JSON.toJSONString(user));
return "ok";
}
- 接收消息
package com.heima.kafka.listener;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.kafka.pojo.User;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
@Component
public class HelloListener {
@KafkaListener(topics = "user-topic")
public void onMessage(String message){
if(!StringUtils.isEmpty(message)){
User user = JSON.parseObject(message, User.class);
System.out.println(user);
}
}
}
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