Kafka架构与实战
1. 概念和基本架构
1.1 Kafka介绍
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者，基于 zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志， 消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。
Kafka主要设计目标如下：
- 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
- 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
- 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
- 支持在线水平扩展
有两种主要的消息传递模式：点对点传递模式、发布-订阅模式。大部分的消息系统选用发布-订阅模式。Kafka就是一种发布-订阅模式。
对于消息中间件，消息分推拉两种模式。Kafka只有消息的拉取，没有推送，可以通过轮询实现消息的推送。
- Kafka在一个或多个可以跨越多个数据中心的服务器上作为集群运行。
- Kafka集群中按照主题分类管理，一个主题可以有多个分区，一个分区可以有多个副本分区。
- 每个记录由一个键，一个值和一个时间戳组成。
Kafka具有四个核心API：
- Producer API：允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题。
- Consumer API：允许应用程序订阅一个或多个主题并处理为其生成的记录流。
- Streams API：允许应用程序充当流处理器，使用一个或多个主题的输入流，并生成一个或多个输出主题的输出流，从而有效地将输入流转换为输出流。
- Connector API：允许构建和运行将Kafka主题连接到现有应用程序或数据系统的可重用生产者或使用者。例如，关系数据库的连接器可能会捕获对表的所有更改。
1.2 Kafka优势
- 高吞吐量：单机每秒处理几十上百万的消息量。即使存储了许多TB的消息，它也保持稳定的性能。
- 高性能：单节点支持上千个客户端，并保证零停机和零数据丢失。
持久化数据存储：将消息持久化到磁盘。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
- 零拷贝
- 顺序读，顺序写
- 利用Linux的页缓存
分布式系统，易于向外扩展。所有的Producer、Broker和Consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。多个Producer、Consumer可能是不同的应用。
- 可靠性 - Kafka是分布式，分区，复制和容错的。
- 客户端状态维护：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。
- 支持online和offline的场景。
- 支持多种客户端语言。Kafka支持Java、.NET、PHP、Python等多种语言。
1.3 Kafka应用场景
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；
消息系统：解耦生产者和消费者、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，然后消费者通过订阅这些Topic来做实时的监控分析，亦可保存到数据库；
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。
1.4 基本架构
消息和批次
Kafka的数据单元称为消息。可以把消息看成是数据库里的一个“数据行”或一条“记录”。消息由字节数组组成。
消息有键，键也是一个字节数组。当消息以一种可控的方式写入不同的分区时，会用到键。为了提高效率，消息被分批写入Kafka。批次就是一组消息，这些消息属于同一个主题和分区。 把消息分成批次可以减少网络开销。批次越大，单位时间内处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长。批次数据会被压缩，这样可以提升数据的传输和存储能力，但是需要更多的计算处理。
模式
消息模式（schema）有许多可用的选项，以便于理解。如JSON和XML，但是它们缺乏强类型处理能力。Kafka的许多开发者喜欢使用Apache Avro。Avro提供了一种紧凑的序列化格式，模式和消息体分开。当模式发生变化时，不需要重新生成代码，它还支持强类型和模式进化，其版本既向前兼容，也向后兼容。
数据格式的一致性对Kafka很重要，因为它消除了消息读写操作之间的耦合性。
主题和分区
Kafka的消息通过主题进行分类。主题可比是数据库的表或者文件系统里的文件夹。主题可以被分为若干分区，一个主题通过分区分布于Kafka集群中，提供了横向扩展的能力。
broker和集群
一个独立的Kafka服务器称为broker。broker接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存。broker为消费者提供服务，对读取分区的请求做出响应，返回已经提交到磁盘上的消息。单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。
每个集群都有一个broker是集群控制器（自动从集群的活跃成员中选举出来）。 集群控制器由各个broker自动往zookeeper上写临时节点，谁写成功谁就是集群控制器（以分布式锁原理实现)
控制器负责管理工作：
- 将分区分配给broker
- 监控broker
集群中一个分区属于一个broker，该broker称为分区首领。
一个分区可以分配给多个broker，此时会发生分区复制。
分区的复制提供了消息冗余，高可用。副本分区不负责处理消息的读写。
1.5 核心概念
1.5.1 Producer
生产者创建消息。
该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到
当前用于追加数据的 segment 文件中。
一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。
- 默认情况下通过轮询把消息均衡地分布到主题的所有分区上。
- 在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。这通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器为键生成一个散列值，并将其映射到指定的分区上。这样可以保证包含同一个键的消息会被写到同一个分区上。
- 生产者也可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分区。
1.5.2 Consumer
消费者读取消息。
- 消费者订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序读取它们。
- 消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。偏移量是另一种元数据，它是一个不 断递增的整数值，在创建消息时，Kafka 会把它添加到消息里。在给定的分区里，每个消息的 偏移量都是唯一的。消费者把每个分区最后读取的消息偏移量保存在Zookeeper 或Kafka 上，如果消费者关闭或重启，它的读取状态不会丢失。
- 消费者是消费组的一部分。群组保证每个分区只能被一个消费者使用。
- 如果一个消费者失效，消费组里的其他消费者可以接管失效消费者的工作，再平衡，分区重新 分配。
1.5.3 Broker
一个独立的Kafka 服务器被称为broker。broker 为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回已经提交到磁盘上的消息。 - 如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个 partition。
- 如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一 个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。
- 如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一 个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka 集群数据不均衡。
broker 是集群的组成部分。每个集群都有一个broker 同时充当了集群控制器的角色（自动从集群的活跃成员中选举出来）。
控制器负责管理工作，包括将分区分配给broker 和监控broker。
在集群中，一个分区从属于一个broker，该broker 被称为分区的首领。
1.5.4 Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。
物理上不同Topic的消息分开存储。
主题就好比数据库的表，尤其是分库分表之后的逻辑表。
1.5.5 Partition
- 主题可以被分为若干个分区，一个分区就是一个提交日志。
- 消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出的顺序读取。
- 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。
- Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性。
- 在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。
1.5.6 Replicas
Kafka 使用主题来组织数据，每个主题被分为若干个分区，每个分区有多个副本。那些副本被保存 在broker 上，每个broker 可以保存成百上千个属于不同主题和分区的副本。
副本有以下两种类型：
- 首领副本
每个分区都有一个首领副本。为了保证一致性，所有生产者请求和消费者请求都会经过这个副本。
- 跟随者副本
首领以外的副本都是跟随者副本。跟随者副本不处理来自客户端的请求，它们唯一的任务就是从首领那里复制消息，保持与首领一致的状态。如果首领发生崩溃，其中的一个跟随者会被提升为新首领。
1.5.7 Offset
生产者Offset
消息写入的时候，每一个分区都有一个offset，这个offset就是生产者的offset，同时也是这个分区的最新最大的offset。
有些时候没有指定某一个分区的offset，这个工作kafka帮我们完成。
消费者Offset
这是某一个分区的offset情况，生产者写入的offset是最新最大的值是12，而当Consumer A进行消费时，从0开始消费，一直消费到了9，消费者的offset就记录在9，Consumer B就纪录在了11。等下一 次他们再来消费时，他们可以选择接着上一次的位置消费，当然也可以选择从头消费，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。
1.5.8 副本
Kafka通过副本保证高可用。副本分为首领副本(Leader)和跟随者副本(Follower)。
跟随者副本包括同步副本和不同步副本，在发生首领副本切换的时候，只有同步副本可以切换为首领副本。
1.5.8.1 AR
分区中的所有副本统称为AR（Assigned Repllicas）。
AR=ISR+OSR
1.5.8.2 ISR
所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括Leader）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。消息会先发送到leader副本，然后follower副本才能从leader副本中拉取消息进行同步，同步期间内follower副本相对于leader副本而言会有一定程度的滞后。前面所说的“一定程度” 是指可以忍受的滞后范围，这个范围可以通过参数进行配置。
1.5.8.3 OSR
与leader副本同步滞后过多的副本（不包括leader）副本，组成OSR(Out-Sync Relipcas)。在正常情况下，所有的follower副本都应该与leader副本保持一定程度的同步，即AR=ISR,OSR集合为空。
1.5.8.4 HW
HW是High Watermak的缩写， 俗称高水位，它表示了一个特定消息的偏移量（offset），消费之只能拉取到这个offset之前的消息。
1.5.8.5 LEO
LEO是Log End Offset的缩写，它表示了当前日志文件中下一条待写入消息的offset。
2. Kafka安装与配置
2.1 Java环境为前提
1、上传jdk-8u261-linux-x64.rpm到服务器并安装：
rpm -ivh jdk-8u261-linux-x64.rpm2、配置环境变量：
vim /etc/profile
# 生效
source /etc/profile
# 验证
java -version
2.2 Zookeeper的安装配置
1、上传zookeeper-3.4.14.tar.gz到服务器
2、解压到/opt：
tar -zxf zookeeper-3.4.14.tar.gz -C /opt
cd /opt/zookeeper-3.4.14/conf
# 复制zoo_sample.cfg命名为zoo.cfg
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
# 编辑zoo.cfg文件
vim zoo.cfg3、修改Zookeeper保存数据的目录，dataDir：
dataDir=/var/lagou/zookeeper/data
4、编辑/etc/profile：
- 设置环境变量ZOO_LOG_DIR，指定Zookeeper保存日志的位置；
- ZOOKEEPER_PREFIX指向Zookeeper的解压目录；
- 将Zookeeper的bin目录添加到PATH中：
5、使配置生效：
source /etc/profile6、验证：
2.3 Kafka的安装与配置
1、上传kafka_2.12-1.0.2.tgz到服务器并解压：
tar -zxf kafka_2.12-1.0.2.tgz -C /opt2、配置环境变量并生效：
vim /etc/profile
3、配置/opt/kafka_2.12-1.0.2/config中的server.properties文件：
Kafka连接Zookeeper的地址，此处使用本地启动的Zookeeper实例，连接地址是localhost:2181， 后面的 myKafka 是Kafka在Zookeeper中的根节点路径：
配置kafka存储持久化数据目录
log.dirs = /var/kafka/kafka-logs
mkdir -p /var/kafka/kafka-logs4、启动Zookeeper：
zkServer.sh start 15、确认Zookeeper的状态：
6、启动Kafka：
进入Kafka安装的根目录，执行如下命令：
启动成功，可以看到控制台输出的最后一行的started状态：
7、查看Zookeeper的节点：
8、此时Kafka是前台模式启动，要停止，使用Ctrl+C。
如果要后台启动，使用命令：
kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties 
查看Kafka的后台进程：
ps aux | grep kafka停止后台运行的Kafka：
2.4 生产与消费
1、kafka-topics.sh 用于管理主题。
# 列出现有的主题
[root@node1 ~]# kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181/myKafka
# 创建主题，该主题包含一个分区，该分区为Leader分区，它没有Follower分区副本。
[root@node1 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka --create --topic topic_1 --partitions 1 --replication-factor 1
# 查看分区信息
[root@node1 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka --list
# 查看指定主题的详细信息
[root@node1 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka -- describe --topic topic_1
# 删除指定主题
[root@node1 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka --delete --topic topic_12、kafka-console-producer.sh用于生产消息：
# 开启生产者
[root@node1 ~]# kafka-console-producer.sh --topic topic_1 --broker-list localhost:90923、kafka-console-consumer.sh用于消费消息：
# 开启消费者
[root@node1 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 - -topic topic_1
# 开启消费者方式二，从头消费，不按照偏移量消费
[root@node1 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 - -topic topic_1 --from-beginning3. Kafka开发实战
3.1 消息的发送与接收
生产者主要的对象有： KafkaProducer ， ProducerRecord 。
其中 KafkaProducer 是用于发送消息的类， ProducerRecord 类用于封装Kafka的消息。
KafkaProducer 的创建需要指定的参数和含义：
其他参数可以从 org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig 中找到。我们后面的内容会介绍到。
消费者生产消息后，需要broker端的确认，可以同步确认，也可以异步确认。
同步确认效率低，异步确认效率高，但是需要设置回调对象。
生产者：
package org.example;
import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.internals.RecordHeader;
import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.lang.invoke.ConstantCallSite;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
/**
* @author ：xjlonly
* @date ：Created in 2021/6/23 15:08
* @description：
* @modified By：
* @version: $
*/
public class App {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
// 指定bootstrap.servers属性作为初始化连接Kafka的服务器。
// 如果是集群，则会基于此初始化连接发现集群中的其他服务器。
configs.put("bootstrap.servers", "106.75.226.220:9092");
//key的反序列化器
configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
//value的反序列化器
configs.put("value.serializer", StringSerializer.class);
//确认机制
//configs.put("acks","all");
//重试次数
//configs.put("reties",3);
//创建生产者对象
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<Integer, String>(configs);
//用户自定义的消息头字段
List<Header> headers = new ArrayList<>();
headers.add(new RecordHeader("biz.name", "producer.demo".getBytes()));
ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<>(
"topic_1",
0,
0,
"hello kafka",
headers);
//同步消息确认
// final Future<RecordMetadata> send = producer.send(record);
// final RecordMetadata recordMetadata = send.get(5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
// System.out.println("消息主题：" + recordMetadata.topic());
// System.out.println("消息分区号： " + recordMetadata.partition());
// System.out.println("消息的偏移量：" + recordMetadata.offset());
// 使用回调异步等待消息的确认
producer.send(record, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception == null) {
System.out.println( "主题：" + metadata.topic()
+ "\n" + "分区：" + metadata.partition()
+ "\n" + "偏移量：" + metadata.offset()
+ "\n" + "序列化的key字节：" + metadata.serializedKeySize()
+ "\n" + "序列化的value字节：" + metadata.serializedValueSize()
+ "\n"+ "时间戳：" + metadata.timestamp() );
} else {
System.out.println("有异常：" + exception.getMessage());
}
}
});
Thread.sleep(11111);
//关闭连接
producer.close();
}
}
消费者：
package org.example;
import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.internals.RecordHeader;
import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.lang.invoke.ConstantCallSite;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
/**
* @author ：xjlonly
* @date ：Created in 2021/6/23 15:08
* @description：
* @modified By：
* @version: $
*/
public class App {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
// 指定bootstrap.servers属性作为初始化连接Kafka的服务器。
// 如果是集群，则会基于此初始化连接发现集群中的其他服务器。
configs.put("bootstrap.servers", "106.75.226.220:9092");
//key的序列化器
configs.put("key.serializer", IntegerSerializer.class);
//value的序列化器
configs.put("value.serializer", StringSerializer.class);
//确认机制
//configs.put("acks","all");
//重试次数
//configs.put("reties",3);
//创建生产者对象
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<Integer, String>(configs);
//用户自定义的消息头字段
List<Header> headers = new ArrayList<>();
headers.add(new RecordHeader("biz.name", "producer.demo".getBytes()));
ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<>(
"topic_1",
0,
0,
"hello kafka",
headers);
//同步消息确认
// final Future<RecordMetadata> send = producer.send(record);
// final RecordMetadata recordMetadata = send.get(5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
// System.out.println("消息主题：" + recordMetadata.topic());
// System.out.println("消息分区号： " + recordMetadata.partition());
// System.out.println("消息的偏移量：" + recordMetadata.offset());
// 使用回调异步等待消息的确认
producer.send(record, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception == null) {
System.out.println( "主题：" + metadata.topic()
+ "\n" + "分区：" + metadata.partition()
+ "\n" + "偏移量：" + metadata.offset()
+ "\n" + "序列化的key字节：" + metadata.serializedKeySize()
+ "\n" + "序列化的value字节：" + metadata.serializedValueSize()
+ "\n"+ "时间戳：" + metadata.timestamp() );
} else {
System.out.println("有异常：" + exception.getMessage());
}
}
});
Thread.sleep(11111);
//关闭连接
producer.close();
}
}3.2 SpringBoot Kafka
- pom.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.5.1</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.example.kafka</groupId> <artifactId>demo</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>demo</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <properties> <java.version>11</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build> </project> - application.properties
3.KafkaConfig.javaspring.application.name=springboot-kafka-demo server.port=8080 spring.kafka.bootstrap-servers=106.75.226.220:9092 spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #生产者每个批次最多存放多少条纪录 spring.kafka.producer.batch-size=16384 #生产者端总的可用发送缓冲区大小 此处设置32M spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432 spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer spring.kafka.consumer.group-id=springboot-consumer-02 #如果在kafka中找不到当前消费者的偏移量，则直接将偏移量重置为最早 spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest #是否自动提交消费者偏移量 spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true # 每隔1000ms向broker提交一次偏移量 spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=1000
4.同步生产者package com.example.kafka.demo.config; import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * @author ：xjlonly * @date ：Created in 2021/6/23 16:43 * @description： * @modified By： * @version: $ */ @Configuration public class KafkaConfig { @Bean public NewTopic topic1() { return new NewTopic("ntp-01", 5, (short) 1); } @Bean public NewTopic topic2() { return new NewTopic("ntp-02", 3, (short) 1); } @Bean @Autowired public KafkaTemplate<Integer,String> kafkaTemplate(ProducerFactory<Integer, String> producerFactory){ //覆盖producerFactory原有设置 配置文件你配置的 Map<String, Object> configOverride = new HashMap<>(); configOverride.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,200); KafkaTemplate<Integer,String> template = new KafkaTemplate<Integer,String>(producerFactory,configOverride); return template; } }
5.异步生产者package com.example.kafka.demo.controller; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.kafka.support.SendResult; import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.concurrent.ExecutionException; /** * @author ：xjlonly * @date ：Created in 2021/6/23 16:35 * @description： * @modified By： * @version: $ */ @RestController public class SyncProducerController { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); @Autowired private KafkaTemplate<Integer, String> kafkaTemplate; @RequestMapping("/send/sync/{msg}") public String send(@PathVariable String msg){ final ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> listenableFuture = kafkaTemplate.send("topic-spring-01", 0, 0, msg); final SendResult<Integer, String> sendResult; try { sendResult = listenableFuture.get(); final RecordMetadata metadata = sendResult.getRecordMetadata(); logger.info(metadata.topic()); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } return "success"; } }
6.消费者package com.example.kafka.demo.controller; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.kafka.support.SendResult; import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture; import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; /** * @author ：xjlonly * @date ：Created in 2021/6/23 16:40 * @description： * @modified By： * @version: $ */ @RestController public class KafkaAsyncProducerController { @Autowired private KafkaTemplate<Integer, String> template; @RequestMapping("send/async/{message}") public String asyncSend(@PathVariable String message) { ProducerRecord<Integer, String> record = new ProducerRecord<Integer, String>( "topic-spring-02", 0,3,message ); ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send(record); // 添加回调，异步等待响应 future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>() { @Override public void onFailure(Throwable throwable) { System.out.println("发送失败: " + throwable.getMessage()); } @Override public void onSuccess(SendResult<Integer, String> result) { System.out.println("发送成功：" + result.getRecordMetadata().topic() + "\t" + result.getRecordMetadata().partition() + "\t" + result.getRecordMetadata().offset()); } }); return "success"; } }package com.example.kafka.demo.consumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.Optional; /** * @author ：xjlonly * @date ：Created in 2021/6/23 16:42 * @description： * @modified By： * @version: $ */ @Component public class MyConsumer { @KafkaListener(topics = "topic-spring-02") public void onMessage(ConsumerRecord<Integer, String> record) { Optional<ConsumerRecord<Integer, String>> optional = Optional.ofNullable(record); if (optional.isPresent()) { System.out.println( record.topic() + "\t" + record.partition() + "\t" + record.offset() + "\t" + record.key() + "\t" + record.value()); } } }4. 服务端参数配置
$KAFKA_HOME/config/server.properties文件中的配置。4.1 zookeeper.connect
该参数用于配置Kafka要连接的Zookeeper/集群的地址。
它的值是一个字符串，使用逗号分隔Zookeeper的多个地址。Zookeeper的单个地址是 host:port 形式的，可以在最后添加Kafka在Zookeeper中的根节点路径。
如：zookeeper.connect=node2:2181,node3:2181,node4:2181/myKafka
4.2 listeners
用于指定当前Broker向外发布服务的地址和端口。
与 advertised.listeners 配合，用于做内外网隔离。
内外网隔离配置：
listener.security.protocol.map
监听器名称和安全协议的映射配置。
比如，可以将内外网隔离，即使它们都使用SSL。listener.security.protocol.map=INTERNAL:SSL,EXTERNAL:SSL
每个监听器的名称只能在map中出现一次。
inter.broker.listener.name
用于配置broker之间通信使用的监听器名称，该名称必须在advertised.listeners列表中。inter.broker.listener.name=EXTERNAL
listeners
用于配置broker监听的URI以及监听器名称列表，使用逗号隔开多个URI及监听器名称。
如果监听器名称代表的不是安全协议，必须配置listener.security.protocol.map。
每个监听器必须使用不同的网络端口。
advertised.listeners
需要将该地址发布到zookeeper供客户端使用，如果客户端使用的地址与listeners配置不同。
可以在zookeeper的 get /myKafka/brokers/ids/
在IaaS环境，该条目的网络接口得与broker绑定的网络接口不同。
如果不设置此条目，就使用listeners的配置。跟listeners不同，该条目不能使用0.0.0.0网络端口。
advertised.listeners的地址必须是listeners中配置的或配置的一部分。
典型配置：
4.3 broker.id
该属性用于唯一标记一个Kafka的Broker，它的值是一个任意integer值。
当Kafka以分布式集群运行的时候，尤为重要。
最好该值跟该Broker所在的物理主机有关的，如主机名为 host1.lagou.com ，则 broker.id=1 ，
如果主机名为 192.168.100.101 ，则 broker.id=101 等等。
4.4 log.dir
通过该属性的值，指定Kafka在磁盘上保存消息的日志片段的目录。
它是一组用逗号分隔的本地文件系统路径。
如果指定了多个路径，那么broker 会根据“最少使用”原则，把同一个分区的日志片段保存到同一个路径下。
broker 会往拥有最少数目分区的路径新增分区，而不是往拥有最小磁盘空间的路径新增分区。
最终配置示例：
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