Kafka集群搭建

Kafka简介

消息队列

• 消息队列——用于存放消息的组件
• 程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息
• 很多时候消息队列不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的（设定一个期限：设置消息在MQ中保存10天）
• 消息队列中间件：消息队列的组件，例如：Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ

Kafka的应用场景

• 异步处理

  • 可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中，通过消息队列将需要进行处理的消息进行存储，其他系统可以消费消息队列中的数据
  • 比较常见的：发送短信验证码、发送邮件
    

• 系统解耦

  • 原先一个微服务是通过接口（HTTP）调用另一个微服务，这时候耦合很严重，只要接口发生变化就会导致系统不可用
  • 使用消息队列可以将系统进行解耦合，现在第一个微服务可以将消息放入到消息队列中，另一个微服务可以从消息队列中把消息取出来进行处理。进行系统解耦

• 流量削峰

  • 因为消息队列是低延迟、高可靠、高吞吐的，可以应对大量并发
    

• 日志处理

  • 可以使用消息队列作为临时存储，或者一种通信管道

消息队列的两种模型

• 生产者、消费者模型
  • 生产者负责将消息生产到MQ中
  • 消费者负责从MQ中获取消息
  • 生产者和消费者是解耦的，可能是生产者一个程序、消费者是另外一个程序
• 消息队列的模式
  • 点对点：一个消费者消费一个消息
  • 发布订阅：多个消费者可以消费一个消息

Kafka集群搭建

• Kafka集群是必须要有ZooKeeper的

注意：

• 每一个Kafka的节点都需要修改broker.id（每个节点的标识，不能重复）
• log.dir数据存储目录需要配置

Kafka的生产者/消费者/工具

• 安装Kafka集群，可以测试以下
  • 创建一个topic主题（消息都是存放在topic中，类似mysql建表的过程）
  • 基于kafka的内置测试生产者脚本来读取标准输入（键盘输入）的数据，并放入到topic中
  • 基于kafka的内置测试消费者脚本来消费topic中的数据
• 推荐大家开发的使用Kafka Tool
  • 浏览Kafka集群节点、多少个topic、多少个分区
  • 创建topic/删除topic
  • 浏览ZooKeeper中的数据

Kafka的基准测试工具

• Kafka中提供了内置的性能测试工具

  • 生产者：测试生产每秒传输的数据量（多少条数据、多少M的数据）

    5000000 records sent, 11825.446943 records/sec (11.28 MB/sec), 2757.61 ms avg latency
    

  • 消费者：测试消费每条拉取的数据量

• 对比生产者和消费者：消费者的速度更快

Kafka Java API开发

生产者程序开发

1. 创建连接
   • bootstrap.servers：Kafka的服务器地址
   • acks：表示当生产者生产数据到Kafka中，Kafka中会以什么样的策略返回
   • key.serializer：Kafka中的消息是以key、value键值对存储的，而且生产者生产的消息是需要在网络上传到的，这里指定的是StringSerializer方式，就是以字符串方式发送（将来还可以使用其他的一些序列化框架：Google ProtoBuf、Avro）
   • value.serializer：同上
2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
3. 调用send方法发送消息（ProducerRecor，封装是key-value键值对）
4. 调用Future.get表示等带服务端的响应
5. 关闭生产者

public class KafkaProducerTest {
   
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
   
        // 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);

        // 3. 发送1-100的消息到指定的topic中
        for(int i = 0; i < 100; ++i) {
   
            // 构建一条消息，直接new ProducerRecord
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("test", null, i + "");
            Future<RecordMetadata> future = kafkaProducer.send(producerRecord);
            // 调用Future的get方法等待响应
            future.get();
            System.out.println("第" + i + "条消息写入成功！");
        }

        // 4.关闭生产者
        kafkaProducer.close();
    }
}

消费者程序开发

• group.id：消费者组的概念，可以在一个消费组中包含多个消费者。如果若干个消费者的group.id是一样的，表示它们就在一个组中，一个组中的消费者是共同消费Kafka中topic的数据。
• Kafka是一种拉消息模式的消息队列，在消费者中会有一个offset，表示从哪条消息开始拉取数据
• kafkaConsumer.poll：Kafka的消费者API是一批一批数据的拉取

/**
 * 消费者程序
 *
 * 1.创建Kafka消费者配置
 * Properties props = new Properties();
 * props.setProperty("bootstrap.servers", "node1.itcast.cn:9092");
 * props.setProperty("group.id", "test");
 * props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
 * props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
 * props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 * props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 *
 * 2.创建Kafka消费者
 * 3.订阅要消费的主题
 * 4.使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息
 * 5.将将记录（record）的offset、key、value都打印出来
 */