Kafka第二课-代码实战、参数配置详解、设计原理详解

一、代码实战

一、普通java程序实战

  1. 引入依赖
<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.kafkagroupId>
			<artifactId>kafka-clientsartifactId>
			<version>2.4.1version>
		dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.alibabagroupId>
			<artifactId>fastjsonartifactId>
			<version>1.1.41version>
		dependency>
		<dependency>
			<groupId>ch.qos.logbackgroupId>
			<artifactId>logback-coreartifactId>
			<version>1.1.3version>
		dependency>
		<dependency>
			<groupId>ch.qos.logbackgroupId>
			<artifactId>logback-classicartifactId>
			<version>1.1.1version>
		dependency>
	dependencies>
  1. 生产者代码以及参数详解
public class MsgProducer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic-1";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.85.200:9092,192.168.85.200:9093,192.168.85.200:9094");
         /*
         发出消息持久化机制参数
        (1)acks=0: 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复,就可以继续发送下一条消息。性能最高,但是最容易丢消息。
        (2)acks=1: 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log,但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
             条消息。这种情况下,如果follower没有成功备份数据,而此时leader又挂掉,则消息会丢失。
        (3)acks=-1或all: 需要等待 min.insync.replicas(默认为1,推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志,这种策略
            会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别,或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
         */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
         /*
        发送失败会重试,默认重试间隔100ms,重试能保证消息发送的可靠性,但是也可能造成消息重复发送,比如网络抖动,所以需要在
        接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        */
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区,如果设置了该缓冲区,消息会先发送到本地缓冲区,可以提高消息发送性能,默认值是33554432,即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        /*
        kafka本地线程会从缓冲区取数据,批量发送到broker,
        设置批量发送消息的大小,默认值是16384,即16kb,就是说一个batch满了16kb就发送出去
        */
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        /*
        默认值是0,意思就是消息必须立即被发送,但这样会影响性能
        一般设置10毫秒左右,就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch,如果10毫秒内,这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        如果10毫秒内,batch没满,那么也必须把消息发送出去,不能让消息的发送延迟时间太长
        */
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        int msgNum = 5;
//        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
//           ProducerRecord producerRecord = new ProducerRecord(TOPIC_NAME
//                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));
            //未指定发送分区,具体发送的分区计算公式:hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
            System.out.println("同步方式发送消息结果:" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());

            //异步回调方式发送消息
            /*producer.send(producerRecord, new Callback() {
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败:" + exception.getStackTrace());

                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果:" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });*/


        }

//        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}

消费者代码以及参数详解


public class MsgConsumer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic-1";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.85.200:9092,192.168.85.200:9093,192.168.85.200:9094");
        // 消费分组名
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
        // 是否自动提交offset,默认就是true
        /*props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交offset的间隔时间
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");*/
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        /*
        当消费主题的是一个新的消费组,或者指定offset的消费方式,offset不存在,那么应该如何消费
        latest(默认) :只消费自己启动之后发送到主题的消息
        earliest:第一次从头开始消费,以后按照消费offset记录继续消费,这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费)
        */
        //props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
		/*
		consumer给broker发送心跳的间隔时间,broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将
		rebalance方案下发给consumer,这个时间可以稍微短一点
		*/
        props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
        /*
        服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了,会将其踢出消费组,
        对应的Partition也会被重新分配给其他consumer,默认是10秒
        */
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);


        //一次poll最大拉取消息的条数,如果消费者处理速度很快,可以设置大点,如果处理速度一般,可以设置小点
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50);
        /*
        如果两次poll操作间隔超过了这个时间,broker就会认为这个consumer处理能力太弱,
        会将其踢出消费组,将分区分配给别的consumer消费
        */
        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);

        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        // 消费指定分区
        //consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));

        //消息回溯消费
        /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
        consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));*/

        //指定offset消费
        /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
        consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0), 10);*/

        //从指定时间点开始消费

        /*List topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);
        //从1小时前开始消费
        long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60;
        Map map = new HashMap<>();
        for (PartitionInfo par : topicPartitions) {
            map.put(new TopicPartition(TOPIC_NAME, par.partition()), fetchDataTime);
        }
        Map parMap = consumer.offsetsForTimes(map);
        for (Map.Entry entry : parMap.entrySet()) {
            TopicPartition key = entry.getKey();
            OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();
            if (key == null || value == null) continue;
            Long offset = value.offset();
            System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset);
            System.out.println();
            //根据消费里的timestamp确定offset
            if (value != null) {
                consumer.assign(Arrays.asList(key));
                consumer.seek(key, offset);
            }
        }*/


        while (true) {
            /*
             * poll() API 是拉取消息的长轮询
             */
            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%n", record.partition(),
                        record.offset(), record.key(), record.value());
            }

            if (records.count() > 0) {
                // 手动同步提交offset,当前线程会阻塞直到offset提交成功
                // 一般使用同步提交,因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了
                consumer.commitSync();

                // 手动异步提交offset,当前线程提交offset不会阻塞,可以继续处理后面的程序逻辑
                /*consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                    @Override
                    public void onComplete(Map offsets, Exception exception) {
                        if (exception != null) {
                            System.err.println("Commit failed for " + offsets);
                            System.err.println("Commit failed exception: " + exception.getStackTrace());
                        }
                    }
                });*/

            }
        }
    }
}

  1. 实体类

public class Order {

    private Integer orderId;
    private Integer productId;
    private Integer productNum;
    private Double orderAmount;

    public Order() {
    }

    public Order(Integer orderId, Integer productId, Integer productNum, Double orderAmount) {
        super();
        this.orderId = orderId;
        this.productId = productId;
        this.productNum = productNum;
        this.orderAmount = orderAmount;
    }

    public Integer getOrderId() {
        return orderId;
    }

    public void setOrderId(Integer orderId) {
        this.orderId = orderId;
    }

    public Integer getProductId() {
        return productId;
    }

    public void setProductId(Integer productId) {
        this.productId = productId;
    }

    public Integer getProductNum() {
        return productNum;
    }

    public void setProductNum(Integer productNum) {
        this.productNum = productNum;
    }

    public Double getOrderAmount() {
        return orderAmount;
    }

    public void setOrderAmount(Double orderAmount) {
        this.orderAmount = orderAmount;
    }
}

二、整合springboot实战

  1. 引入基本依赖

	<dependencies>
		<dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>

        <dependency>
		    <groupId>org.springframework.kafkagroupId>
		    <artifactId>spring-kafkaartifactId>
		dependency>
	  dependencies>
  1. 配置application.yml
server:
  port: 8080

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.85.200:9092,192.168.85.200:9093,192.168.85.200:9094
    producer: # 生产者
      retries: 3 # 设置大于0的值,则客户端会将发送失败的记录重新发送
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      acks: 1
      # 指定消息key和消息体的编解码方式
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: default-group
      enable-auto-commit: false
      auto-offset-reset: earliest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    listener:
      # 当每一条记录被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后提交
      # RECORD
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后提交
      # BATCH
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后,距离上次提交时间大于TIME时提交
      # TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后,被处理record数量大于等于COUNT时提交
      # COUNT
      # TIME | COUNT 有一个条件满足时提交
      # COUNT_TIME
      # 当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
      # MANUAL
      # 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
      # MANUAL_IMMEDIATE
      ack-mode: MANUAL_IMMEDIATE

当配置ack-mode: MANUAL_IMMEDIATE时,需要手动在消费者提交offset,否则会一直重复消费

  1. 消费者

@Component
public class MyConsumer {

    /**
     * @KafkaListener(groupId = "testGroup", topicPartitions = {
     *             @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = {"0", "1"}),
     *             @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
     *                     partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
     *     },concurrency = "6")
     *  //concurrency就是同组下的消费者个数,就是并发消费数,必须小于等于分区总数
     * @param record
     */
    @KafkaListener(topics = "my-replicated-topic",groupId = "testGroup")
    public void listenZhugeGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
        //手动提交offset
        ack.acknowledge();
    }
    }
  1. 测试,访问生产者控制层,可以自动监听到消费者
    在这里插入图片描述

二、Kafka设计原理详解(面试常问,不影响实际开发)

Kafka第二课-代码实战、参数配置详解、设计原理详解_第1张图片
Kafka核心总控制器Controller
在Kafka集群中会有一个或者多个broker,其中有一个broker会被选举为控制器(Kafka Controller),它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。

  • 当某个分区的leader副本出现故障时,由控制器负责为该分区选举新的leader副本。
  • 当检测到某个分区的ISR集合发生变化时,由控制器负责通知所有broker更新其元数据信息。
  • 当使用kafka-topics.sh脚本为某个topic增加分区数量时,同样还是由控制器负责让新分区被其他节点感知到。

Controller选举机制
在kafka集群启动的时候,会自动选举一台broker作为controller来管理整个集群,选举的过程是集群中每个broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点,zookeeper会保证有且仅有一个broker能创建成功,这个broker就会成为集群的总控器controller。
Kafka第二课-代码实战、参数配置详解、设计原理详解_第2张图片
当这个controller角色的broker宕机了,此时zookeeper临时节点会消失,集群里其他broker会一直监听这个临时节点,发现临时节点消失了,就竞争再次创建临时节点,就是我们上面说的选举机制,zookeeper又会保证有一个broker成为新的controller。
具备控制器身份的broker需要比其他普通的broker多一份职责,具体细节如下:

  1. 监听broker相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/ids/节点添加BrokerChangeListener,用来处理broker增减的变化。
  2. 监听topic相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/topics节点添加TopicChangeListener,用来处理topic增减的变化;为Zookeeper中的/admin/delete_topics节点添加TopicDeletionListener,用来处理删除topic的动作。
  3. 从Zookeeper中读取获取当前所有与topic、partition以及broker有关的信息并进行相应的管理。对于所有topic所对应的Zookeeper中的/brokers/topics/[topic]节点添加PartitionModificationsListener,用来监听topic中的分区分配变化。
  4. 更新集群的元数据信息,同步到其他普通的broker节点中。
    总结来说:就是监听其他服务器的情况,监听topic的情况,监听分区partition的情况,监听元数据

Partition副本选举Leader机制
kafka有两个选举,上面那个是选举整个集群的控制器,和这个选取单个分区Partition的Leader不是一回事,不要混淆!!!

  • controller感知到分区leader所在的broker挂了(controller监听了很多zk节点可以感知到broker存活),controller会从ISR列表(参数unclean.leader.election.enable=false的前提下)里挑第一个broker作为leader(第一个broker最先放进ISR列表,可能是同步数据最多的副本)
  • 如果参数unclean.leader.election.enable为true,代表在ISR列表里所有副本都挂了的时候可以在ISR列表以外的副本中选leader,这种设置,可以提高可用性,但是选出的新leader有可能数据少很多。

副本进入ISR列表有两个条件:

  1. 副本节点不能产生网络分区,必须能与zookeeper保持会话以及跟leader副本网络连通
  2. 副本能复制leader上的所有写操作,并且不能落后太多。(与leader副本同步滞后的副本,是由 replica.lag.time.max.ms 配置决定的,超过这个时间都没有跟leader同步过的一次的副本会被移出ISR列表)

消费者消费消息的offset记录机制
每个consumer会定期将自己消费分区的offset提交给kafka内部topic:__consumer_offsets,提交过去的时候,key是consumerGroupId+topic+分区号,value就是当前offset的值,kafka会定期清理topic里的消息,最后就保留最新的那条数据

因为__consumer_offsets可能会接收高并发的请求,kafka默认给其分配50个分区(可以通过offsets.topic.num.partitions设置),这样可以通过加机器的方式抗大并发。

通过如下公式可以选出consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区

公式:hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数

消费者Rebalance分区分配策略:
主要有三种rebalance的策略:range、round-robin、sticky。
Kafka 提供了消费者客户端参数partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况为range分配策略。
假设一个主题有10个分区(0-9),现在有三个consumer消费:
range策略就是按照分区序号排序,假设 n=分区数/消费者数量 = 3, m=分区数%消费者数量 = 1,那么前 m 个消费者每个分配 n+1 个分区,后面的(消费者数量-m )个消费者每个分配 n 个分区。
比如分区0-3给一个consumer,分区4-6给一个consumer,分区7-9给一个consumer。

round-robin策略就是轮询分配,比如分区0、3、6、9给一个consumer,分区1、4、7给一个consumer,分区2、5、8给一个consumer

sticky策略初始时分配策略与round-robin类似,但是在rebalance的时候,需要保证如下两个原则。
1)分区的分配要尽可能均匀 。
2)分区的分配尽可能与上次分配的保持相同。
当两者发生冲突时,第一个目标优先于第二个目标 。这样可以最大程度维持原来的分区分配的策略。
比如对于第一种range情况的分配,如果第三个consumer挂了,那么重新用sticky策略分配的结果如下:
consumer1除了原有的0~3,会再分配一个7
consumer2除了原有的4~6,会再分配8和9

Rebalance过程如下
当有消费者加入消费组时,消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段。
Kafka第二课-代码实战、参数配置详解、设计原理详解_第3张图片
第一阶段:选择组协调器
组协调器GroupCoordinator:每个consumer group都会选择一个broker作为自己的组协调器coordinator,负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳,以及判断是否宕机,然后开启消费者rebalance。
consumer group中的每个consumer启动时会向kafka集群中的某个节点发送 FindCoordinatorRequest 请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator,并跟其建立网络连接。
组协调器选择方式:
consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区,这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator

第二阶段:加入消费组JOIN GROUP
在成功找到消费组所对应的 GroupCoordinator 之后就进入加入消费组的阶段,在此阶段的消费者会向 GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求,并处理响应。然后GroupCoordinator 从一个consumer group中选择第一个加入group的consumer作为leader(消费组协调器),把consumer group情况发送给这个leader,接着这个leader会负责制定分区方案。

第三阶段( SYNC GROUP)
consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest,接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer,他们会根据指定分区的leader broker进行网络连接以及消息消费。

producer发布消息机制剖析
1、写入方式
producer 采用 push 模式将消息发布到 broker,每条消息都被 append 到 patition 中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障 kafka 吞吐率)。
2、消息路由
producer 发送消息到 broker 时,会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为:

  1. 指定了 patition,则直接使用;
  2. 未指定 patition 但指定 key,通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition
  3. patition 和 key 都未指定,使用轮询选出一个 patition。

3、写入流程
Kafka第二课-代码实战、参数配置详解、设计原理详解_第4张图片

producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader
producer 将消息发送给该 leader
leader 将消息写入本地 log
followers 从 leader pull 消息,写入本地 log 后 向leader 发送 ACK
leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后,增加 HW(high watermark,最后 commit 的 offset) 并向 producer 发送 ACK

HW与LEO详解

HW俗称高水位,HighWatermark的缩写,取一个partition对应的ISR中最小的LEO(log-end-offset)作为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会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW,此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效,该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broker的读取请求,没有HW的限制。
Kafka第二课-代码实战、参数配置详解、设计原理详解_第5张图片
由此可见,Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制。事实上,同步复制要求所有能工作的follower都复制完,这条消息才会被commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下,follower异步的从leader复制数据,数据只要被leader写入log就被认为已经commit,这种情况下如果follower都还没有复制完,落后于leader时,突然leader宕机,则会丢失数据。而Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。再回顾下消息发送端对发出消息持久化机制参数acks的设置,我们结合HW和LEO来看下acks=1的情况
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