Kafka（分布式发布订阅消息系统） 简介

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本文主要从以下几个方面介绍分布式发布订阅消息系统

一、什么是Kafka

二、kafka的特性

三、kafka的使用场景

四、kafka中相关术语介绍

五、kafka相关机制

六、kafka的Demo

一、什么是kafka

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。

二、kafka的特性

1、通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

2、高吞吐量 ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

3、支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

4、支持Hadoop并行数据加载

三、Kafka使用场景

1、缓冲和削峰：在实时数据处理时，可以使用kafka作为一个数据缓冲存储单元。当上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。

2、解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。

3、冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发布消息，可以被多个订阅topic的服务消费到，供多个毫无关联的业务使用。即一个数据可以供不同分组内的消费者读取n份，但是同一分组内的消费者只会读取1次。

4、健壮性：消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常进行。当处理数据的业务挂了之后，再次恢复之后可以从上次未处理的数据开始继续处理。

5、异步通信：很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

 

四、kafka相关术语

• Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。
• 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，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可，生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
• Partition Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
• Producer 消息生产者，负责发布消息到Kafka broker
• Consumer 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
• Consumer Group 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）
• Offset， 消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset

五、kafka相关机制

　　1 、消息传输流程

Kafka消息系统生产者和消费者部署关系图1

 

　　　　

Kafka消息系统架构图2

Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic。上图1展示了两个生产者向3个broker的kafka集群产生两个topic数据，两个消费者消费数据的示意图。

图2是两个生产者向一个topic的三个不同分区写数据，三个消费者读取数据的示意图。

Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息。

消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。

同一个Topic下的消费者和生产者的数量并不是对应的。

　　2、 kafka服务器消息存储策略

 

　谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。

 

　　在每个分区中，消息以顺序存储，最晚接收的的消息会最后被消费。

　　3、 与生产者的交互

 

　生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中

　也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中

　如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中

　4、 与消费者的交互

 

　　在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置

　在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，当不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不相同，不互相干扰。

对于一个group而言，消费者的数量不应该多与分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费。因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。

六、kafka的Demo

生产者：

import java.util.Properties;

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

/**
 * 生产者
 */
public class KafkaProducerDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("metadata.broker.list", "slave1:9092,slave2:9092,slave3:9092"); // kafka集群
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
        Producer producer = new Producer(config);
        for (int i = 1001; i <= 1100; i++)
            // 生产数据
            producer.send(new KeyedMessage("test1", "xiaoniu-msg" + i));

        producer.close();
    }
}

消费者：

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.message.MessageAndMetadata;

/**
 * 消费者
 */
public class KafkaConsumerDemo {
    private static final String topic = "test1";
    private static final Integer threads = 2;
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("zookeeper.connect", "slave2:2181,slave3:2181,slave4:2181");  // zookeeper集群
        props.put("group.id", "vvvvv");

        //smallest重最开始消费,largest代表从消费者启动后产生的数据才消费
        //--from-beginning
        props.put("auto.offset.reset", "smallest");

        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);
        ConsumerConnector consumer =Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
        Map topicCountMap = new HashMap();
        topicCountMap.put(topic, threads);
        Map>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
        // 读取数据
        List> streams = consumerMap.get(topic);

        for(final KafkaStream kafkaStream : streams){
            new Thread(new Runnable() {
                public void run() {
                    for(MessageAndMetadata mm : kafkaStream){
                        String msg = new String(mm.message());
                        System.out.println(msg);
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
}