【Kafka】Kafka入门手记

1. 前言

本文为 Kafka 入门笔记，主要包括 Kafka 单节点部署、生产消费消息，以及新手踩坑记录。

Kafka 作为大数据必备组件、消息中间件必学的 Apache 顶级开源项目，服务稳定、高吞吐的流数据处理平台。具体介绍可查看文末参考文档。

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1.1. 可查看美观版本

文档：Kafka 入门手记.md
链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=d1c65daf3c137f29a860b5efd5dff944&sub=F4E6A5E5FB3946499E7C4C3E6022E1DC

2. Kafka单节点部署

2.1. 下载

http://kafka.apache.org

选择合适版本即可，这里选择最新版本。Linux 环境。

2.2. 解压

Kafka 安装包 后缀为 .tgz ， 解压即可。

tar -zxvf kafka_package.tgz

其中，kafka_package.tgz 是 Kafka 安装包名称。

2.2.1. zookeeper 安装

Kafka 依赖于 zookeeper（ZK） 支持，本文直接采用 Kafka 安装包自带的 zookeeper。

也可以单独部署 zookeeper，使用方式一样。对于 生产环境，建议单独搭建 zookeeper。

2.3. 配置

2.3.1. zookeeper

进入 Kafka 解压包根目录，config 文件夹下的即为 Kafka 提供的默认配置文件。

此处我们修改下 zookeeper.properties 的 host 信息。此处修改 host 配置，主要是为了避免在使用 Java 客户端连接解析为 localhost

host.name=your_ip
advertised.host.name=your_ip

其中，your_ip 配置为服务器外网 IP。

2.3.2. Kafka

同样在 config 配置文件下修改 server.properties 文件即可。

主要配置如下：

# 监听
listeners=PLAINTEXT://服务器内网IP:9092

# 以下两项类似 zookeeper 配置
advertised.listeners=PLAINTEXT://服务器外网IP:9092
host.name=外网IP

# zookeeper 连接信息
zookeeper.connect=zookeeper服务器IP:2181

2.4. 启动

先启动 zookeeper，因为 Kafka 启动的时候会连接注册 zookeeper。

2.4.1. zookeeper

启动 zookeeper，在 Kafka 根目录执行

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

上述方式，会占有 shell 客户端窗口，如果想后台启动，添加参数 daemon 即可

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

2.4.2. kafka

类似 zookeeper 启动。

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

后台启动：

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

此时 Kafka 单节点部署就已经完成了，通过 ps -ef | grep zookeeper, ps -ef | grep kafka 看到对应进程，证明启动成功。

2.5. topic

2.5.1. 创建 topic

通过 Kafka 提供的脚本文件，即可创建。在 Kafka 根目录下执行：

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

1）指定 zk 为 localhost:2181
2）副本因子为 1，即不需要副本
3）partition 数量为 3
4）topic 名称为 top_name

2.5.2. 查看 topic

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

1. list 命令用于查看
   2）需要指定 zk

2.6. 生产消费

此处直接通过 Kafka 提供的简单客户端进行生产消费数据。

2.6.1. 生产

1、启动简单 producer

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

1） --broker-list 指定 Kafka 的地址及端口
2）–topic 指定具体 topic_name

2、 生产消息

直接在 producer 窗口输入消息即可，消息是否发送成功，直接在 consumer 窗口即可查看。

2.6.2. 消费

1、启动简单 consumer

./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic_name --from-beginning

1）–bootstrap-server 指定 Kafka 地址及端口
2）-- topic 指定 topic
3）–from-beginning 表示指定从 offset 从头开始消费

2、消费数据

直接在 producer 窗口发送消息，然后切换至 consumer 窗口，查看是否成功消费消息。

3. Java Client 生产消费

此步基于 SpringBoot 进行搭建 demo 项目。 SpringBoot 版本为 2.x

3.1. 新建 SpringBoot 项目

直接通过 spring.starter 创建即可。完整项目： lambochen/demo/kafka

3.1.1. 引入依赖

Kafka 依赖：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

3.2. Kafka 配置

3.2.1. producer

1、application.properties 配置

kafka.producer.servers=kafka服务器IP:服务器端口号
kafka.producer.retries=0
kafka.producer.batch.size=4096
kafka.producer.linger=1
kafka.producer.buffer.memory=40960

kafka.topic.default=topic名称

2、ProducerFactory, KafkaTemplate 配置：

public Map<String, Object> producerConfigs() {
    Map<String, Object> props = new LinkedHashMap<>();
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
    props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
    props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,batchSize);
    props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,linger);
    props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,bufferMemory);
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class);
    return props;
}

public ProducerFactory<String, MessageEntity> producerFactory(){
    return new DefaultKafkaProducerFactory<>(
            producerConfigs(),
            new StringSerializer(),
            new JsonSerializer<MessageEntity>());
}

@Bean("kafkaTemplate")
public KafkaTemplate<String, MessageEntity> kafkaTemplate() {
    return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}

3.2.2. consumer

1、application.properties 配置

kafka.consumer.zookeeper.connect=ZK服务器端口:ZK端口
kafka.consumer.servers=Kafka服务器IP:Kafka端口
kafka.consumer.enable.auto.commit=true
kafka.consumer.session.timeout=6000
kafka.consumer.auto.commit.interval=100
kafka.consumer.auto.offset.reset=latest
kafka.consumer.topic=topic名称
kafka.consumer.group.id=consumerGroup名称
kafka.consumer.concurrency=10

2、KafkaListenerContainerFactory 配置

public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, MessageEntity>>
kafkaListenerContainerFactory() {
    ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, MessageEntity> factory =
            new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
    factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
    factory.setConcurrency(concurrency);
    factory.getContainerProperties().setPollTimeout(1500);
    return factory;
}

private ConsumerFactory<String, MessageEntity> consumerFactory() {
    return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(
            consumerConfigs(),
            new StringDeserializer(),
            new JsonDeserializer<>(MessageEntity.class)
    );
}

private Map<String, Object> consumerConfigs() {
    Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
    propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
    propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);
    propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitInterval);
    propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeout);
    propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
    propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
    propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
    propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);
    return propsMap;
}

3.2.3. ProducerCallBack

生产回调，主要用于生产者发送消息后的处理。此 demo 仅作日志记录。

需要集成 ListenableFutureCallback ，并指定消息实体类型。

public class ProducerCallback implements ListenableFutureCallback<SendResult<String, MessageEntity>> 

其中， MessageEntity 为消息实体类型。

3.3. 生产消息

创建 ProducerRecord 消息，通过 KafkaTemplate 发送即可。

@Autowired
@Qualifier("kafkaTemplate")
private KafkaTemplate<String, MessageEntity> kafkaTemplate;

public void send(String topic, MessageEntity message) {
    kafkaTemplate.send(topic, message);
}

public void send(String topic, String key, MessageEntity message) {
    ProducerRecord<String, MessageEntity> record = new ProducerRecord<>(topic, key, message);
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    ListenableFuture<SendResult<String, MessageEntity>> future = kafkaTemplate.send(record);
    future.addCallback(new ProducerCallback(startTime, key, message));

}

3.4. 消费消息

消费消息，通过 @KafkaConsumer 注解即可实现。

@KafkaListener(topics = "${kafka.topic.default}", containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory")
public void consumer(MessageEntity message){
    log.info("consumer: " + gson.toJson(message));
}

3.5. 测试

启动 SpringBoot 项目，通过提供的 controller 进行请求生产消息。

查看日志，成功记录消息内容，即为生产、消费成功。

到此为止，Kafka demo 应用已完成啦

4. 踩坑记录

4.1. 打印日志

我在刚开始建好项目、配置 Kafka 后，启动项目失败，无日志输出，不好排查问题。

设置日志 level， application.properties 文件配置：

logging.level.root=debug

4.2. kafka 启动内存不足

kafka 启动 报错cannot allocate memory，即内存不足

4.3. java client 连接失败

按照本教程配置，已经避免了这个问题。

【kafka】Java连接出现Connection refused: no further information

5. 参考

• Kafka 官网 http://kafka.apache.org
• Kafka 官方文档
• Kafka 流处理平台 - imooc.com
• kafka 教程 - orchome
• kafka 单节点安装教程