Kafka收发消息核心参数详解

1、从基础的客户端说起

Kafka提供了非常简单的客户端API。只需要引入一个Maven依赖即可：

  <dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka_2.13</artifactId>
  <version>3.4.0</version>
 </dependency>

1.1、消息发送者主流程

​ 然后可以使用Kafka提供的Producer类，快速发送消息。

public class MyProducer {
   private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "worker1:9092,worker2:9092,worker3:9092";
   private static final String TOPIC = "disTopic";

   public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
       //PART1:设置发送者相关属性
       Properties props = new Properties();
       // 此处配置的是kafka的端口
       props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
       // 配置key的序列化类
       props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
       // 配置value的序列化类
       props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

       Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);
       CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
       for(int i = 0; i < 5; i++) {
           //Part2:构建消息
           ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, Integer.toString(i), "MyProducer" + i);
           //Part3:发送消息
           //单向发送：不关心服务端的应答。
           producer.send(record);
           System.out.println("message "+i+" sended");
           //同步发送：获取服务端应答消息前，会阻塞当前线程。
           RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get();
           String topic = recordMetadata.topic();
           int partition = recordMetadata.partition();
           long offset = recordMetadata.offset();
           String message = recordMetadata.toString();
           System.out.println("message:["+ message+"] sended with topic:"+topic+"; partition:"+partition+ ";offset:"+offset);
           //异步发送：消息发送后不阻塞，服务端有应答后会触发回调函数
           producer.send(record, new Callback() {
               @Override
               public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                   if(null != e){
                       System.out.println("消息发送失败,"+e.getMessage());
                       e.printStackTrace();
                   }else{
                       String topic = recordMetadata.topic();
                       long offset = recordMetadata.offset();
                       String message = recordMetadata.toString();
                       System.out.println("message:["+ message+"] sended with topic:"+topic+";offset:"+offset);
                   }
                   latch.countDown();
               }
           });
       }
       //消息处理完才停止发送者。
       latch.await();
       producer.close();
   }
}

​ 整体来说，构建Producer分为三个步骤：

• 设置Producer核心属性 ：Producer可选的属性都可以由ProducerConfig类管理。比如ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG属性，显然就是指发送者要将消息发到哪个Kafka集群上。这是每个Producer必选的属性。在ProducerConfig中，对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC属性进行描述。
• 构建消息：Kafka的消息是一个Key-Value结构的消息。其中，key和value都可以是任意对象类型。其中，key主要是用来进行Partition分区的，业务上更关心的是value。
• 使用Producer发送消息：通常用到的就是单向发送、同步发送和异步发送者三种发送方式。

1.2、消息消费者主流程

​ 接下来可以使用Kafka提供的Consumer类，快速消费消息。

public class MyConsumer {
   private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "worker1:9092,worker2:9092,worker3:9092";
   private static final String TOPIC = "disTopic";

   public static void main(String[] args) {
       //PART1:设置发送者相关属性
       Properties props = new Properties();
       //kafka地址
       props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
       //每个消费者要指定一个group
       props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");
       //key序列化类
       props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
       //value序列化类
       props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
       Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
       consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC));
       while (true) {
           //PART2:拉取消息
           // 100毫秒超时时间
           ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofNanos(100));
           //PART3:处理消息
           for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
               System.out.println("offset = " + record.offset() + ";key = " + record.key() + "; value= " + record.value());
           }
           //提交offset，消息就不会重复推送。
           consumer.commitSync(); //同步提交，表示必须等到offset提交完毕，再去消费下一批数据。
//            consumer.commitAsync(); //异步提交，表示发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。不用等到Broker的确认。
       }
   }
}

​ 整体来说，Consumer同样是分为三个步骤：

• 设置Consumer核心属性 ：可选的属性都可以由ConsumerConfig类管理。在这个类中，同样对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC属性进行描述。同样BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG是必须设置的属性。
• 拉取消息：Kafka采用Consumer主动拉取消息的Pull模式。consumer主动从Broker上拉取一批感兴趣的消息。
• 处理消息，提交位点：消费者将消息拉取完成后，就可以交由业务自行处理对应的这一批消息了。只是消费者需要向Broker提交偏移量offset。如果不提交Offset，Broker会认为消费者端消息处理失败了，还会重复进行推送。
  ​ Kafka的客户端基本就是固定的按照这三个大的步骤运行。在具体使用过程中，最大的变数基本上就是给生产者和消费者的设定合适的属性。这些属性极大的影响了客户端程序的执行方式。

2、从客户端属性来梳理客户端工作机制

​ 渔与鱼：Kafka的客户端API的重要目的就是想要简化客户端的使用方式，所以对于API的使用，尽量熟练就可以了。对于其他重要的属性，都可以通过源码中的描述去学习，并且可以设计一些场景去进行验证。其重点，是要逐步在脑海之中建立一个Message在Kafka集群中进行流转的基础模型。

​ 其实Kafka的设计精髓，是在网络不稳定，服务也随时会崩溃的这些作死的复杂场景下，如何保证消息的高并发、高吞吐，那才是Kafka最为精妙的地方。但是要理解那些复杂的问题，都是需要建立在这个基础模型基础上的。

2.1、消费者分组消费机制

​ 这是我们在使用kafka时，最为重要的一个机制，因此最先进行梳理。

​ 在Consumer中，都需要指定一个GROUP_ID_CONFIG属性，这表示当前Consumer所属的消费者组。他的描述是这样的：

  public static final String GROUP_ID_CONFIG = "group.id";
  public static final String GROUP_ID_DOC = "A unique string that identifies the consumer group this consumer belongs to. This property is required if the consumer uses either the group management functionality by using subscribe(topic) or the Kafka-based offset management strategy.";

既然这里提到了kafka-based offset management strategy，那是不是也有非Kafka管理Offset的策略呢？

另外，还有一个相关的参数GROUP_INSTANCE_ID_CONFIG，可以给组成员设置一个固定的instanceId，这个参数通常可以用来减少Kafka不必要的rebalance。

​ 从这段描述中看到，对于Consumer，如果需要在subcribe时使用组管理功能以及Kafka提供的offset管理策略，那就必须要配置GROUP_ID_CONFIG属性。这个分组消费机制简单描述就是这样的：

​ 生产者往Topic下发消息时，会尽量均匀的将消息发送到Topic下的各个Partition当中。而这个消息，会向所有订阅了该Topic的消费者推送。推送时，每个ConsumerGroup中只会推送一份。也就是同一个消费者组中的多个消费者实例，只会共同消费一个消息副本。而不同消费者组之间，会重复消费消息副本。这就是消费者组的作用。

​ 与之相关的还有Offset偏移量。这个偏移量表示每个消费者组在每个Partiton中已经消费处理的进度。在Kafka中，可以看到消费者组的Offset记录情况。

[oper@worker1 bin]$ ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server worker1:9092 --describe --group test