Kafka简介及安装配置

一、简介

    Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，之后成为Apache项目的一部分，目前是Apache的一个顶级项目。

    Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。

    它提供了类似于JMS（Java消息队列规范）的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。

    kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群由多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。

    无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

    总结：

    Kafka是分布式消息队列，按topic分类存放数据，拥有Producer、Consumer、Broker三个角色，使用zookeeper做为集群的协调工具。

1、kafka的特点

1．高吞吐量

    理论上Kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒处理55万消息（110MB），生产环境中在这个速度上下浮动，这个速度就相当于硬盘IO的速度。

2．持久化数据存储

    可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。

3．分布式系统易于扩展

    所有的producer、broker和consumer都可以有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。

4．客户端维护状态

    消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。

二、基本概念

    Kafka将消息以topic为单位进行归纳。topic之间的数据是相互隔离的。

    将向Kafka topic发布消息的程序称为producers。

    将预订topics并消费消息的程序称为consumer。

    Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker。

    producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息。

    客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端，并且对多种语言都提供了支持。

1、Topic

一个topic是对一组消息的归纳。

1．分区

Kafka针对对每个topic的日志进行了分区。

kafka中的分区是负载均衡和失败恢复的基本单位。

 

2．offset

    每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。分区中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用来在分区中唯一标识一个消息。在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。

    比如，如果消息的保存策略被设置为2天，那么在一个消息被发布的两天时间内，它都是可以被消费的。过期之后它将被丢弃以释放空间。Kafka的性能是和数据量无关的常量级的，所以保留太多的数据并不是问题。

3．分区副本

    每个分区在Kafka集群的若干服务中都有副本，这样这些持有副本的服务可以共同处理数据和请求，副本数量是可以配置的。副本使Kafka具备了容错能力。

    每个分区都由一个服务器作为“leader”，零或若干服务器作为“followers”，leader负责处理消息的读和写，followers则去同步leader的数据，并对外提供读操作。如果leader down了，followers中的一台则会自动成为leader。

    集群中的每个服务器都会同时扮演两个角色：作为它所持有的一部分分区的leader，同时作为其他分区的followers，这样集群就据有较好的负载均衡。

    将日志分区可以达到以下目的：

    首先这使得每个日志的数量不会太大，可以在单个服务上保存。另外每个分区可以单独发布和消费，为并发操作topic提供了一种可能。

    分区是负载均衡失败恢复分布式数据存储的基本单元。

2、Producers

    Producer将消息发布到它指定的topic中，并负责决定发布到哪个分区。通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。使用的更多的是第二种。

3、Consumers

    实际上每个consumer唯一需要维护的数据是消息在日志中的位置，也就是offset。这个offset由consumer来维护，一般情况下随着consumer不断的读取消息，这offset的值会不断增加，但其实consumer可以以任意的顺序读取消息，比如它可以将offset设置成为一个旧的值来重读之前的消息。

    以上特点的结合，使Kafka consumers非常的轻量级，它们可以在不对集群和其他consumer造成影响的情况下读取消息。你可以使用命令行来"tail"消息而不会对其他正在消费消息的consumer造成影响。

    消费消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布-订阅模式(publish-subscribe)。

1．队列模式

    队列模式中，多个consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到。

    通俗的来讲，consumers之间是竞争关系，都在从borker中抢数据，而这个数据只有一份，谁抢到就是谁的。

2．发布订阅模式

    发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。这种模式之下，每个consumers都能得到相同的消息数据。

3．consumer group

    Consumers可以加入一个consumer group，此组就是用来实现以上两种模式的。

1>组内

    如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。

    组内的Consumer是处在队列模式下，共同竞争一个topic内的消息，topic中的消息将被分发到组中的一个成员中，同一条消息只发往其中的一个消费者。同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。

2>组间

    如果所有的consumer都不在不同的组中，这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中。

    而如果有多个Consumer group来消费相同的Topic中的消息，则组和组之间使用的就是发布订阅模式，是一个共享数据的状态。每一个组都可以获取到这个主题中的所有消息。

3>应用

    常见的应用方式是，每个topic都有若干数量的consumer组来消费，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组都由若干consumer组成，在组内竞争实现负载均衡。实现了组内竞争负载均衡，组间共享互不影响，这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer。 

4、与传统消息队列对比

    相比传统的消息系统，Kafka可以很好的保证有序性。

    传统的队列在服务器上保存有序的消息，如果多个consumers同时从这个服务器消费消息，服务器就会以消息存储的顺序向consumer分发消息。虽然服务器按顺序发布消息，但是消息是被异步的分发到各consumer上，所以当消息到达时可能已经失去了原来的顺序，这意味着并发消费将导致顺序错乱。为了避免故障，这样的消息系统通常使用“专用consumer”的概念，其实就是只允许一个消费者消费消息，当然这就意味着失去了并发性。

    在这方面Kafka做的更好，通过分区的概念，Kafka可以在多个consumer组并发的情况下提供较好的有序性和负载均衡。将每个分区分只分发给一个consumer组，这样一个分区就只被这个组的一个consumer消费，就可以顺序的消费这个分区的消息。因为有多个分区，依然可以在多个consumer组之间进行负载均衡。注意consumer组的数量不能多于分区的数量，也就是有多少分区就允许多少并发消费。

    Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，在不同的分区之间是不可以的，这已经可以满足大部分应用的需求。如果需要topic中所有消息的有序性，那就只能让这个topic只有一个分区，当然也就只有一个consumer组消费它。

5、选择Kafka的理由

    为什么大数据环境下的消息队列常选择kafka？

    分布式存储数据，提供了更好的性能、可靠性、可扩展能力。

    利用磁盘存储数据，且按照主题、分区来分布式存放数据，持久化存储，提供海量数据存储能力。

    采用磁盘存储数据，连续进行读写保证性能，性能和磁盘的性能相关和数据量的大小无关。

三、安装配置

1、下载安装

    下载Kafka安装包，上传到Linux服务器。

    解压：

tar -zxvf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz

    解压完成就相当于安装完毕，不过还要进行响应的配置。

2、配置

1．伪分布式

1>server.properties

    修改server.properties文件。

log.dirs=/tmp/kafka-logs

    此选项配置的是Kafka的数据存储位置，需要更改。

2>zookeeper.properties

    修改zookeeper.properties配置文件。此文件是Kafka内置的Zookeeper的配置文件。Kafka为了保证软件的独立性，自己内置了一个Zookeeper，所以使用为分布式的情况下，不用专门安装Zookeeper。

    如下项配置的是zookeeper的数据存储位置，默认在/tmp中，需要修改。

dataDir=/tmp/zookeeper

3>启动kafka

    启动zookeeper：

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

启动kafka：

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2．完全分布式

1>server.properties

    在config目录下，修改server.properties，在文件中修改如下参数：

broker.id=0 #当前server编号port=9092 #使用的端口log.dirs=/tmp/kafka-logs-1 #日志存储目录zookeeper.connect=yun01:2181

    集群中broker.id要具有唯一性。

    日志存放目录需要更改为规划目录，不能使用默认的/tmp目录。

    Zookeeper需要配置Zookeeper集群中所有服务器的ip或主机名：端口。

2>启动

①启动zookeeper

    在各个机器上执行如下启动命令：

zkServer.sh start

②启动kafka

bin/kafka-server-start.sh ../config/server.properties &

    Kafka服务默认启动会占用控制台，所以可以后台运行。

3、测试

1．创建topic

    创建一个拥有3个副本的topic:

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic topicname

2．查看

1>查看主题

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

2>查看节点

    查看每个节点的信息：

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic topicname

3．生产消息

    向topic发送消息：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic topicname

4．消费消息

    消费消息：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic topicname

5．实验：容错性

    制造宕机，查看Kafka的容错性。

kill -9 7564bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic topicnamebin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic topicname

    启动kafka:

    启动zookeeper：

zkServer.sh start

启动kafka：

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

四、使用kafka

1、sell操作

1．创建topic

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

2．查看topic

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

3．生产消息

使用命令行producer从文件中或者从标准输入中读取消息并发送到服务端：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

4．消费消息

启动命令行consumer读取消息并输出到标准输出：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

2、JavaAPI操作

1．搭建开发环境

    创建java工程，导入kafka相关包，jar包存在于Kafka安装包的libs目录中，拷贝时注意，里面不只有jar包，还含有其他类型的文件，只拷贝jar包即可。

2．代码实现

1>消费者

/**接收数据*/@Testpublic void ConsumerReceive() throws Exception{  Properties properties = new Properties();    properties.put("zookeeper.connect", "yun01:2181,yun02:2181,yun03:2181");//声明zk    // 必须要使用别的组名称， 如果生产者和消费者都在同一组，则不能访问同一组内的topic数据    properties.put("group.id", "group2xx");  properties.put("auto.offset.reset", "smallest");  // properties.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");  // properties.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");  // properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");  // properties.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  ConsumerConnector consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));    Map
    
      topicCountMap = new HashMap
     
      ();    topicCountMap.put("my-replicated-topic", 1); // 一次从主题中获取一个数据    Map
      
       >>  messageStreams = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);    // 获取每次接收到的这个数据   KafkaStream
       
         stream = messageStreams.get("my-replicated-topic").get(0);   ConsumerIterator
        
          iterator =  stream.iterator();    while(iterator.hasNext()){    System.out.println("receive：" + new String(iterator.next().message()));  }}
        
       
      
     
    

2>生产者

/**发送数据*/@Testpublic void ProducerSend(){  Properties props = new Properties();  props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  props.put("metadata.broker.list", "192.168.242.101:9092");  Producer
    
      producer = new Producer
     
      (new ProducerConfig(props ));  producer.send(new KeyedMessage
      
       ("my-replicated-topic","message~xxx123asdf"));  producer.close();}
      
     
    

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