kafka

消息队列流派

有Broker的MQ

• 这个流派通常有一台服务器作为Broker，所有消息都通过它中专。生产者把消息发送给他就结束自己的任务了，由Broker把消息推送给消费者；kafka和rabbitmq(rabbitmq中的交换机就是broker)都属于这个流派。RocketMQ的是基于kafka的原理制作的，功能比kafka多
• kafka属于重topic的消息队列，整个broker需要依据topic进行消息中转，必然有topic的存在
• rabbitmq属于轻topic的消息队列，topic中转只属于其中一种中转模式，即主题模式

无Broker的MQ

• 无Broker的MQ代表是zeroMQ，这里MQ是更高级的Socket，所以zeroMQ被设计成了一个库，而不是中间件，这种实现可以达到没有Broker的目的
• 每个节点本身既是生产者又是消费者，独自维护自身的队列。ZeroMQ做的就是封装一套类似Socket的API来完成发送数据读取数据

kafka基础

kafka是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica)、基于zookeeper的协调式的分布式消息系统，最大的特性就是可以实时处理大量数据来满足各种需求场景：比如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

使用场景

• 日志收集：收集系统的各种log
• 消息系统：解耦和生产消费模式、缓存消息等
• 用户活动跟踪：记录用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等，这些活动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
• 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

基本概念

名词	解释
Broker	消息中间件处理结点，一个Kafka结点就是一个Broker，一个或多个Broker可以组成一个Kafka集群
Topic	Kafka根据topic对消息进行归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic
Producer	消息生产者，像Broker发送消息的客户端
Consumer	消息消费者，从Broker读取消息的客户端
ConsumerGroup	每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，一条消息可以被多个不同的Consumer Group消费，但是一个Consumer Group只能有一个Consumer能够消费该消息
Partition	物理上的概念，一个topic可以分成多个partition，每个partition内部的消息是有序的

Kafka基本使用

• 通过kafka命令像zk中创建一个topic

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

• 查看zk中的所有topic

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

• 打开发送消息客户端，可以从本地文件读取内容，或者从命令行直接输入，这些内容会被发送到broker中

./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.164.1:9092 --topic test

• 打开消费消息客户端，会获取到内容到命令行输出，默认是消费最新的消息

# 从最后一条消息的偏移量+1开始消费,即消费端连接之前已存的消息不会被这个消费端消费
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --topic test

# 从头开始消费
./kaka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --from-beginning --topic test

关于消息的细节

1. 生产者将消息发送给broker，broker会将消息保存在本地的日志文件中，每一个从头开始消费的消费端都可以获得这些消息，这一点和rabbitmq不同，rabbitmq中的消息经过交换机转发到队列中，每个消费短链接到队列后会将队列中的消息移除
2. 消息的保存是有序的，通过offset偏移量来描述消息的有序性
3. 消费者消费消息时也是通过offset来描述当前需要消费的消息的位置

消费组

单播消息
如果多个消费者在一个消费组中，那么只有一个消费者可以收到订阅的topic中的消息，换言之，同一个消费组只能有一个消费者收到一个topic中的消息，在创建消费客户端时通过指定消费组的id来控制消费端属于哪个消费组

./kafka-console-consumer.sh--bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test

多播消息
不同的消费者订阅同一个topic，如果这些消费者在不同的消费组中，这些消费者可以同时收到这些消息

./kafka-console-consumer.sh--bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --consumer-property  group.id=testGroup1 --topic test
./kafka-console-consumer.sh--bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --consumer-property  group.id=testGroup2 --topic test

查看消费组的相关信息

#查看当前topic下有哪些消费组
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --list
#查看消费组中的具体信息，比如当前偏移量、最后一条消息的偏移量、堆积的消息数量
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.164.1:9092 --describe --group testGroup

• Current-offset：当前消费组的以消费偏移量
• Log-end-offset：topic对应分区消息的结束偏移量
• Lag：当前消费组未消费的消息数

topic和partition

主题Topic

• 主题-topic在kafka中是一个逻辑的概念，kafka通过topic将消息进行分类，不同的topic会被订阅该topic的消费者消费
• topic存在一个问题，即当消息非常多，需要大量空间来存储，因为消息是会被保存到log文件中的，为了防止这个log文件过大，kafka提出了分区的概念

分区partition

• 一个主题中的消息量非常大，因此可以通过分区的设置，来分布式存储这些消息。比如一个topic创建了3个分区，那么topic中的消息就会分别存放在这三个分区中
• 分区存储可以解决统一存储时文件过大的问题
• 提供了读写的吞吐量，读和写可以同时在多个分区中进行

创建多分区的topic：

./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 -- partitions  2 --topic test1

kafka中消息日志文件保存的内容

1. 00000.log：保存的就是消息本身
2. _consumer_offsets-49：kafka内部创建了_consumer_offsets主题包含了50个分区，这个出题用来存放消费者消费某个主题的偏移量。因为每个消费者都会自己维护消费的主题的偏移量，即每个消费者会把消费的主题偏移量自主上报给kafka中的_consumer_offsets。因此kafka为了提升这个topic的并发性，默认设置了50个分区
   • 提交到哪个分区：通过hash函数hash(consumerGroupId)%_consumer_offsets分区数来求得
   • 提交到topic中的内容：key为consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值
3. 文件中保存的消息，默认是保存7天，7天到后消息会被删除

分区消费的几个细节

• 一个partition只能被一个消费组中的一个消费者消费，目的是为了保证分区的局部有序，但是多个partition的多个消费者的消费顺序得不到保证
• partition的数量决定了消费组中的消费者数量，建议一个消费组中的消费者数量不要超过partition的数量，否则多出的消费者消费不到消息
• 如果消费者挂了，会触发rebalance机制，让其他消费者来消费该分区

kafka集群

集群的搭建

准备三个server.properties文件：

• server0.properties

broker.id=0
listeners=PLAINNEXT://192.168.164.1：9092
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-0

• server1.properties

broker.id=1
listeners=PLAINNEXT://192.168.164.1：9093
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-1

• server2.properties

broker.id=2
listeners=PLAINNEXT://192.168.164.1：9094
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2

通过命令启动三台broker

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server0.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server1.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server2.properties

副本的概念

副本是对分区的备份，在集群中，不同的副本会被部署在不同的broker上，多个副本在kafka集群的多个broker中，会有一个副本作为leader，其他都是follower

• leader：kafka的写和读操作，都发生在leader上。leader负责把数据同步给follower。当leader挂了，经过主从选举，从多个follwer中选举产生一个新的leader
• follower：接收leader的同步数据
• isr：可以同步和已同步的结点都会被存入到isr集合中，如果isr中的结点性能较差，会被踢出isr集合

集群中有多个broker，创建topic时可以指明topic有多少个partition，消息会被拆分到不同的partition中存储，可以为partition创建多个副本，不同的副本存放在不同的broker里，某一个broker宕机，其他broker还可以保证正常的运行

Java客户端操作Kafka

生产者

/***
 * @author shaofan
 * @Description kafka生产者
 */
public class MyProducer {
    private final static String TOPIC_NAME="java-test";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        // 配置kafka集群的地址端口
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.164.1:9092,192.168.164.1:9093,192.168.164.1:9094");
        // 配置键序列化方式，将发送的key序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 配置值序列化方式，将发送的value序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
        // 配置生产者的消息确认机制
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,1);
        // 配置发送消息缓冲区大小
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);
        // 配置kafka单次从缓冲区拉去的数据大小
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);
        // 当缓冲区剩余数据不足单词拉取的数据时，经过该时间ms会将剩余数据都拉到kafka
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,10);

        // 根据配置创建kafka生产者对象
        Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // 需要发送的消息记录，指定需要发送的目标topic和消息键值，这里没有指定分区，会根据hash计算分区，也可以在第二个参数传入指定的分区号
        ProducerRecord<String,String> producerRecord = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME,"1","hello");

        try{
            // 同步发送消息并获取元数据，在消息发送后会进入阻塞，等带消息结果
            RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
            if(metadata!=null){
                System.out.println("同步发送消息结果：topic-"+metadata.topic()+"|partition-"+metadata.partition()+"|offset-"+metadata.offset());
            }
        }catch(Exception e){
            System.out.println("消息发送失败");
        }


        // 异步发送消息，消息发送后不会进入阻塞，在异步回调中获取消息结果
        producer.send(producerRecord, (metadata1, exception) -> {
            if(metadata1!=null){
                System.out.println("异步发送消息结果：topic-"+ metadata1.topic()+"|partition-"+ metadata1.partition()+"|offset-"+ metadata1.offset());
            }
            if(exception!=null){
                exception.printStackTrace();
            }
        });
        
        Thread.sleep(2000);
    }
}

ack相关配置

• ack配置为0，此时kafka-cluster不需要任何broker收到消息，就会立即返回ack给生产者，最容易丢消息，效率也最高
• ack配置为1，集群中的leader已经收到消息，并把消息写入到了log中，才会将ack返回给生产者，性能和安全性均衡
• ack配置为-1/all，有默认的配置min.insync.replicas=2（默认为1，推荐大于等于2），此时就需要一个leader和一个follower同步完成之后才会返回ack给生产者，最安全，但性能最差

消费者

/***
 * @author shaofan
 * @Description kafka消费者
 */
public class MyConsumer {
    private final static String TOPIC_NAME="java-test";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME="testGroup";

    public static void main(String[] args) {
        Properties prop = new Properties();
        // 配置kafka地址
        prop.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.164.1:9092,192.168.164.1:9093,192.168.164.1:9094");
        // 配置消费组名
        prop.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,CONSUMER_GROUP_NAME);
        // 配置反序列化
        prop.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        prop.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
        // 配置长轮询poll最大消息数
        prop.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG,500);
        // 消费者发送心跳的间隔
        prop.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG,1000);
        // 如果超过这个时间kafka都没有接收到消费者的心跳，则会将这个消费者踢出消费组，进行rebalance，将分区分配给其他消费者
        prop.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG,10*1000);
        // 如果两次消费的时间超出了这个时间间隔，则kafka认为这个消费者的性能较低，将它踢出消费组，进行rebalance
        prop.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG,30*1000);

        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(prop);
        // 订阅topic
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));

        // 循环接收消息
        while(true){
            ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("收到消息：partition=%d|offset=%d|key=%s|value=%s",record.partition(),record.offset(),record.key(),record.value());
            }

            if(!records.isEmpty()){
                // 手动同步提交offset
                //consumer.commitSync();

                // 手动异步提交offset，当前线程不会阻塞
                consumer.commitAsync((offsets, exception) -> {
                    if(exception!=null){
                        exception.printStackTrace();
                    }
                });
            }
        }
    }
}

offset自动提交和手动提交

• 自动提交：当消费者从broker拉取一条消息时，会立即提交当前消息的offset到kafka的_consumer_offsets中，如果消费没有完成就提交了offset，那么会导致消息丢失
• 手动提交：在消费消息时或消息消费后，再提交offset，通过cosumer.commitSync同步提交或consumer.Async异步提交

长轮询poll消息

• 配置ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG后，如果轮询到指定数量的消息，则开始执行
• 如果没有poll到指定数量的消息，则继续轮询
• 在poll时如果指定了时间，即使没有poll到指定数量的消息，时间到了也会停止轮询

新消费组的消费offset规则
新消费组中的消费者在启动后，默认从当前分区的最后一条消息的offset+1开始消费（消费新消息），可以通过配置ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG为earliest第一次从头开始消费（默认是Lastest，即消费新消息）

Springboot整合Kafka

配置文件

server:
  port: 8080

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.164.1:9092,192.168.164.1:9093,192.168.164.1:9094
    producer:
      # 重发次数，如果发送消息没有收到ack则会进行重试
      retries: 3
      # kafka单次从缓冲区读取的数据大小
      batch-size: 16384
      # 缓冲区大小
      buffer-memory: 33554432
      # ack模式，1表示需要leader收到消息
      acks: 1
      # 键值的序列化类
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      # 消费组id
      group-id: default-group
      # 是否开启自动提交
      enable-auto-commit: false
      # 首次连接offset规则，earliest表示从第一条消息开始消费
      auto-offset-reset: earliest
      # 键值的序列化类
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 一次轮询最多拉取的消息数量
      max-poll-records: 500
    listener:
      # 消费者手动提交模式
      # record 当记录被消费者监听器处理后提交
      # batch 当一批poll的数据被消费者监听器处理后提交
      # time 当一批poll的数据被消费者监听器处理后，距离上次提交时间大于ack-time时提交
      # count 当一批poll的数据被消费者监听器处理后，被处理的消息数大于ack-count时提交
      # count_time count或time满足一个即提交
      # manual 当一批poll的数据被消费者监听器处理后，手动调用Acknowledgement.acknowledge()时提交
      # manual_immediate 只要调用Acknowledgement.acknowledge()即提交，一般使用这种
      ack-mode: manual_immediate

生产者

@RestController
@RequestMapping("msg")
public class KafkaController {
    private final static String TOPIC_NAME="java-test";
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;

    @PostMapping("send")
    public String sendMessage(String msg){
        kafkaTemplate.send(TOPIC_NAME,0,"key",msg);
        return "success";
    }
}

消费者

@Component
public class KafkaConsumer {

    @KafkaListener(topics = "java-test",groupId = "MyGroup1")
    public void group1(ConsumerRecord<String,String> record, Acknowledgment acknowledgment){
        System.out.println(record.value());
        // 提交offset
        acknowledgment.acknowledge();
    }
}

消费者相关配置

在@KafkaListener中可以通过topicPartitions属性指定多个@TopicPartition注解来描述消费的分区，通过concurrency属性来指定kafka创建的消费者数量；在@TopicPartition中可以指定消费的topic、partition、partitionOffsets等

Kafka集群的Controller、rebalance和HW

Controller

Kafka集群中的broker在zk中创建临时序号结点，序号最小的结点（即最先创建的结点）将会作为集群的controller，负责管理整个集群中的所有分区和副本的状态：

• 当某个分区的leader副本出现故障时，由Controller负责为该分区选举新的leader副本
• 当检测到某个分区的ISR集合（可同步和已同步结点集合）发生变化时，由Controller负责通知所有broker更新元数据
• 当使用kafka-topics.sh脚本为某个topic增加分区数量时，同样还是由Controller负责让分区被其它节点感知到

Rebalance机制

在消费者没有指明分区消费的前提下，当消费组里的消费者和分区的关系发生变化，就会触发rebalance，这个机制会重新调整消费者消费哪个分区，在触发rebalance之前，消费者消费哪个分区有三种策略：

• range：通过公式计算某个消费者消费哪个分区
• 轮询：每个分区由消费者轮流消费
• sticky：在触发了rebalance后，在消费者消费的原分区不变的基础上进行调整，即某个消费者挂了之后，其他消费者不会改变原来需要消费的消息，只用新分配这个挂掉的消费者的任务

HW和LEO

HW俗称高水位，取一个partition对应的ISR中最小的LEO（log-end-offset）设为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置，另外每个replica都有HW，leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息所有ISR中的replicas同步更新HW，保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举出来的leader中获取

kafka线上问题

防止消息丢失

• 发送方：将ack设置为1或者-1/all可以防止消息丢失
• 消费方：把自动提交offset改为手动提交

防止消息重复消费

在防止消息丢失的基础上，如果生产者发完消息，因为网络抖动没有收到ack，但是broker已经收到了消息，此时下生产者会进行重试，于是broker就会收到多条相同的消息，造成消息重复消费

• mysql插入业务id作为主键，主键唯一，所以一次只能插入一条
• 使用redis或zk的分布式锁，以业务id为锁，保证只有一次操作可以加上锁

保证消息顺序消费

• 生产者：保证消息按顺序生产，且消息不丢失，即使用同步发送方式
• 消费者：topic只能设置一个partition，消费组中订阅这个topic的consumer只能有一个

解决消息积压问题

消息的消费者的消费速度远赶不上生产者生产消息的速度，就会导致kafka中大量数据没有被消费，当消息堆积雨来越多，会导致消费者寻址的性能越来越差，从而造成kafka性能降低，导致其他服务的访问性能也变慢，造成服务雪崩

• 在消费者中，使用多线程，充分利用cpu来消费消息
• 创建多个消费组，多个消费者，部署在其他机器上，加快消费速度

延时消息队列

• 创建多个topic，每个topic表示延时的间隔，如topic_5s延时5s执行的队列、topic_1m延时1min执行的队列、topic_30m延时30min执行的队列
• 生产者发送消息到topic，并带上消息的发送时间
• 消费者订阅响应的topic，消费时轮询消费整个topic的消息，如果消息的发送时间到现在的时间间隔超过了队列预设的时间，则消费该消息；没有超过则等待1分钟，再次尝试实现延时的效果