Kafka 概述
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时的数据管道和流式的应用.它可以让你发布和订阅流式的记录，可以储存流式的记录，并且有较好的容错性，可以在流式记录产生时就进行处理。
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 Kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。
Kafka 特性
- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作；
- 可扩展性：kafka集群支持热扩展；
- 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；
- 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）；
- 高并发：支持数千个客户端同时读写；
- 支持实时在线处理和离线处理：可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时进行处理，同时还可以使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理；
Kafka 使用场景
- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如Hadoop、Hbase、Solr等；
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等；
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到Hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘；
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；
- 流式处理：比如spark streaming和storm；
- 事件源；
Spring Boot2.0 + Kafka
1，安装配置Kafka ,Zookeeper
安装和配置过程很简单，就不详细说了，参考官网：http://kafka.apache.org/quickstart
使用命令启动Kafka： bin``/kafka-server-start``.sh config``/server``.properties
下面给出我的环境：
Centos 7.5, Kafka 2.11, Zookeeper-3.4.13, JDK1.8+
2，创建 Spring Boot 项目
注意版本：该项目使用Spring Boot 2.0 +，低版本可能不对
- pom.xml引用
- 定义消息生产者
- 直接使用 KafkaTemplate 发送消息 ，Spring Boot自动装配，不需要自己定义一个Kafka配置类，吐槽一下网站的文章，全都是互相抄，全都写一个 ProduceConfig Consumerconfig 类, Kafka 的参数配置 硬编码在代码中，简直无法直视。。
- 定义一个泛型类KafkaSender
T 就是你需要发送的消息 对象，序列化使用阿里的 fastjson
消息发送后，可以在回调类里面处理自己的业务，ListenableFutureCallback 类有两个方法，分别是 onFailureon 和 onSuccess ，实际场景可以在这两个方法，处理自己的具体业务，这里不做实现。
/**
* 消息生产者
*
* @author Jarvis
* @date 2018/8/3
*/
@Component
public class KafkaSender
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaSender.class);
@Autowired
private KafkaTemplate
/**
* kafka 发送消息
*
* @param obj 消息对象
*/
public void send(T obj) {
String jsonObj = JSON.toJSONString(obj);
logger.info("------------ message = {}", jsonObj);
//发送消息
ListenableFuture
future.addCallback(new ListenableFutureCallback
@Override
public void onFailure(Throwable throwable) {
logger.info("Produce: The message failed to be sent:" + throwable.getMessage());
}
@Override
public void onSuccess(SendResult
//TODO 业务处理
logger.info("Produce: The message was sent successfully:");
logger.info("Produce: _+_+_+_+_+_+_+ result: " + stringObjectSendResult.toString());
}
});
}
}
- 定义消息消费者
- 使用@KafkaListener 注解监听 topics 消息，此处的topics 必须和 send 函数中的 一致
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPI 直接获取 topic
/**
* 监听kafka.tut 的 topic
*
* @param record
* @param topic topic
*/
@KafkaListener(id = "tut", topics = "kafka.tut")
public void listen(ConsumerRecord, ?> record, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) {
//判断是否NULL
Optional> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());
if (kafkaMessage.isPresent()) {
//获取消息
Object message = kafkaMessage.get();
logger.info("Receive： +++++++++++++++ Topic:" + topic);
logger.info("Receive： +++++++++++++++ Record:" + record);
logger.info("Receive： +++++++++++++++ Message:" + message);
}
}
- 配置文件 application.yml
spring:
application:
name: kafka-tutorial
kafka:
# 指定kafka 代理地址，可以多个
bootstrap-servers: 192.168.10.100:9092
producer:
retries: 0
# 每次批量发送消息的数量
batch-size: 16384
# 缓存容量
buffer-memory: 33554432
# 指定消息key和消息体的编解码方式
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
# 指定默认消费者group id
group-id: consumer-tutorial
auto-commit-interval: 100
auto-offset-reset: earliest
enable-auto-commit: true
# 指定消息key和消息体的编解码方式
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 指定listener 容器中的线程数，用于提高并发量
listener:
concurrency: 3
- 直接使用 @Autowired 对类 KafkaSender 自动装配，然后调用 send 方法发送消息即可，下面给出代码：
@Autowired
private KafkaSender
@Test
public void kafkaSend() throws InterruptedException {
//模拟发消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
User user = new User();
user.setId(System.currentTimeMillis());
user.setMsg(UUID.randomUUID().toString());
user.setSendTime(new Date());
kafkaSender.send(message);
Thread.sleep(3000);
}
}
控制台可以看到执行成功：
在服务器执行 bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 可以看到topic
Kafka如何保证数据的不丢失
1.生产者数据的不丢失
- 新版本的producer采用异步发送机制。KafkaProducer.send(ProducerRecord)方法仅仅是把这条消息放入一个缓存中(即RecordAccumulator，本质上使用了队列来缓存记录)，同时后台的IO线程会不断扫描该缓存区，将满足条件的消息封装到某个batch中然后发送出去。显然，这个过程中就有一个数据丢失的窗口：若IO线程发送之前client端挂掉了，累积在accumulator中的数据的确有可能会丢失。 kafka的ack机制：在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。
- 如果是同步模式：ack机制能够保证数据的不丢失，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0
- producer.type=sync
- request.required.acks=1
- 如果是异步模式：通过buffer来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的数量阈值，如果buffer满了数据还没有发送出去，如果设置的是立即清理模式，风险很大，一定要设置为阻塞模式
- producer.type=async
- request.required.acks=1
- queue.buffering.max.ms=5000
- queue.buffering.max.messages=10000
- queue.enqueue.timeout.ms = -1
- batch.num.messages=200
- 结论：producer有丢数据的可能，但是可以通过配置保证消息的不丢失
- 2.消费者数据的不丢失
- 如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有可能造成数据的丢失。由于Kafka consumer默认是自动提交位移的，所以在后台提交位移前一定要保证消息被正常处理了，因此不建议采用很重的处理逻辑，如果处理耗时很长，则建议把逻辑放到另一个线程中去做。为了避免数据丢失，现给出两点建议：
- enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移
- 在消息被完整处理之后再手动提交位移
- 如果使用了storm，要开启storm的ackfail机制；
- 如果没有使用storm，确认数据被完成处理之后，再更新offset值。低级API中需要手动控制offset值。通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，接着上次的offset进行消费即可。
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