在一台虚拟机上做kafka集群,使用Java代码发,接消息,kafka tool的使用

1.Kafka

kafka是一个开源的分布式消息系统,由linkedin使用scala编写,用作LinkedIn的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。

1.1 kafka的设计目标

     1.高吞吐量。

    2.数据磁盘持久化:消息不在内存中cache,直接写入到磁盘,充分利用磁盘的顺序读写性能。

    3.zero-copy:减少IO操作步骤。

    4.支持数据批量发送和拉取。

    5.支持数据压缩。

    6.Topic划分为多个partition,提高并行处理能力。

1.2 相关概念

    1.Producer :消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端。

    2.Consumer :消息消费者,向kafka broker取消息的客户端

    3.Topic :主题,存放信息的地方,可以理解为一个队列。

    4.Consumer Group (CG):消费组.这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consumer)的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制(不是真的复制,是概念上的)到所有的CG,但每个CG只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播,只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。

    5.Broker :一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。

    6.Partition:分区. 一个Topic中的消息数据按照多个分区组织,分区是kafka消息队列组织的最小单位,一个分区可以看作是一个FIFO( First Input First Output的缩写,先入先出队列)的队列。为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer,不保证一个topic的整体(多个partition间)的顺序。

    7.Offset:消息偏移量.kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名,用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置,只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka

1.3 kafka架构

https://images2015.cnblogs.com/blog/831021/201602/831021-20160222125238526-112967735.png

1.4 Topic与分区架构

https://images2015.cnblogs.com/blog/831021/201602/831021-20160222125343135-190706359.png

 

1.5 kafka集群(一台虚拟机上)

前提:

    kafka集群依赖zookeeper集群,所以必须要先有zookeeper集群.可参看我的上一篇文章:<<在一台虚拟机上做zookeeper集群>>

软件环境: cenos7虚拟机一台, kafka_2.12-2.1.0.tar.gz

Kafka下载地址: http://kafka.apache.org/downloads

步骤:

    创建kafka文件夹,上传安装包

        cd /usr/dev-soft && mkdir kafka && cd kafka

        rz,选择安装包上传

    解压

        tar –zxvf kafka_2.12-2.1.0.tar.gz

    创建3个保存消息的文件夹

       mkdir kafka-logs-1 kafka-logs-2 kafka-logs-3

    修改配置文件server.properties

        vi kafka_2.12-2.1.0/config/server.properties

命令模式下输入   :set nu显示行号

修改:

第21行: broker.id=1

第31行: listeners=PLAINTEXT://192.168.81.128:9091

第36行: advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.81.128:9091

第60行: log.dirs=/usr/dev-soft/kafka/kafka-logs-1

第123行: zookeeper.connect=192.168.81.128:2181,192.168.81.128:2182,192.168.81.128:2183

至此一个kafka应用配置完成.本次集群使用3个kafka应用,复制2份,修改即可.

步骤:

    修改名字,复制2份

        mv kafka_2.12-2.1.0 kafka_2.12-2.1.0-1

        cp –r kafka_2.12-2.1.0-1 kafka_2.12-2.1.0-2

        cp –r kafka_2.12-2.1.0-1 kafka_2.12-2.1.0-3

   第二台修改server.properties

        vi kafka_2.12-2.1.0-2/config/server.properties

修改:

第21行: broker.id=2

第31行: listeners=PLAINTEXT://192.168.81.128:9092

第36行: advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.81.128:9092

第60行: log.dirs=/usr/dev-soft/kafka/kafka-logs-2

     第三台修改server.properties

         vi kafka_2.12-2.1.0-3/config/server.properties

修改:

第21行: broker.id=3

第31行: listeners=PLAINTEXT://192.168.81.128:9093

第36行: advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.81.128:9093

第60行: log.dirs=/usr/dev-soft/kafka/kafka-logs-3

Kafka集群配置完成.

2.5.1启动&关闭集群

编写启动脚本(其实就是依次启动3个kafka)

cd /usr/dev-soft/kafka

vim kafka-start.sh

内容如下:

cd kafka_2.12-2.1.0-1

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

cd ../kafka_2.12-2.1.0-2

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

cd ../kafka_2.12-2.1.0-3

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

cd ../

同理关闭脚本如下:

vim kafka-stop.sh

写入以下内容:

kafka_2.12-2.1.0-1/bin/kafka-server-stop.sh

kafka_2.12-2.1.0-2/bin/kafka-server-stop.sh

kafka_2.12-2.1.0-3/bin/kafka-server-stop.sh

依次赋予执行权限

    chmod u+x kafka-start.sh

    chmod u+x kafka-stop.sh

启动kafka集群:(注意要先启动zookeeper集群)

    ./ kafka-start.sh

启动会有点慢,稍等后,输入jps命令查看结果:

在一台虚拟机上做kafka集群,使用Java代码发,接消息,kafka tool的使用_第1张图片

这样说明启动成功了,但是需要发送信息证明集群的可用行,在此之前,需要先把9091,9092,9093这三个端口对外开放,消息的发送和拉取就是通过这些端口的.

执行如下命令:

    开放端口:

        firewall-cmd --zone=public --add-port=9091/tcp –permanent

        firewall-cmd --zone=public --add-port=9092/tcp –permanent

        firewall-cmd --zone=public --add-port=9093/tcp --permanent

    重启防火墙:

        firewall-cmd --reload

    查看端口号是否开启:

        firewall-cmd --query-port=9091/tcp

        firewall-cmd --query-port=9092/tcp

        firewall-cmd --query-port=9093/tcp

2.5.2 发送消息&消费消息

     在一个kafka应用上操作即可

         cd /usr/dev-soft/kafka/ kafka_2.12-2.1.0-1

    创建topic:kafkatest

         bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.81.128:2181,192.168.81.128:2182,192.168.81.128:2183 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic kafkatest

查看topic:

    某个topic

    bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.81.128:2181,192.168.81.128:2182,192.168.81.128:2183 --topic kafkatest

    全部topic

    bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.81.128:2181,192.168.81.128:2182,192.168.81.128:2183

发送信息:

    bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.81.128:9091,192.168.81.128:9092,192.168.81.128:9093 --topic kafkatest

消费信息:

    打开另一个窗口:

     cd /usr/dev-soft/kafka/ kafka_2.12-2.1.0-1

     bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.81.128:9091,192.168.81.128:9092,192.168.81.128:9093 --from-beginning --topic kafkatest

3.使用Java代码发送,接收消息

使用Springboot项目开发,Springboot已经集成了kafka,开发起来非常简单.

3.1 pom.xml

xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  
4.0.0
  
     
org.springframework.boot
     
spring-boot-starter-parent
     
2.1.1.RELEASE
     

  

  
com.mlsama
  
kafka
  
1.0.0
  
kafka
  
Demo project for Spring Boot

  
     
1.8
  

  
     
        
org.springframework.boot
        
spring-boot-starter-web
     
     
        
org.springframework.kafka
        
spring-kafka
     

     
        
org.springframework.boot
        
spring-boot-starter-test
        
test
     
     
        
org.springframework.kafka
        
spring-kafka-test
        
test
     
     

     

        
org.projectlombok
        
lombok
     
     

     

        
org.slf4j
        
log4j-over-slf4j
     
  

  
     
        
           
org.springframework.boot
           
spring-boot-maven-plugin
        
     
  

3.2 application.properties

#修改端口

server.port=8899
#springMVC的配置

#视图前缀

spring.mvc.view.prefix=/html/

#视图后缀

spring.mvc.view.suffix=.html
#kafka相关配置

spring.kafka.bootstrap-servers=192.168.81.128:9091,192.168.81.128:9092,192.168.81.128:9093

#设置一个默认组

spring.kafka.consumer.group-id=0

#key-value序列化反序列化

spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

#每次批量发送消息的数量

spring.kafka.producer.batch-size=12800

spring.kafka.producer.buffer-memory=102400

3.3 KafkaProduct.Class

@RestController

@Slf4j

public class KafkaProduct {
@Autowired

private KafkaTemplate kafkaTemplate;

@GetMapping("/index")

public String kafka(){

    return "kafka";

}
/**

 * 发送消息到kafka对应的topic

 *  @param topic

 * @param message

 */

@RequestMapping("/kafka/sendMessage")

public String sendMessage(@RequestParam("topic")String topic, @RequestParam("message")String message) {

    try {

        ListenableFuture> send = kafkaTemplate.send(topic, 0,System.currentTimeMillis(),"test",message);

        send.addCallback(new SuccessCallback() {

            @Override

            public void onSuccess(@Nullable Object obj) {

                SendResult sendResult = (SendResult) obj;

                //...

                log.info("消息发送成功:{}", sendResult);



            }

        }, new FailureCallback() {

            @Override

            public void onFailure(Throwable throwable) {

                log.info("消息发送失败,case:{}", throwable);

                //失败处理

            }

        });

        return "消息发送成功";

    }catch (Exception e){

        return "消息发送失败";

    }

}

3.4 KafkaConsumer.Class

/**

 * 消费信息,监听一系列topic的信息

 * @param record

 */

@KafkaListener(topics = {"test","kafkatest"})

private void consumerMessage(ConsumerRecord record) {

    Optional kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());

    if (kafkaMessage.isPresent()) {

        Object message = kafkaMessage.get();

        log.info("----------------- 返回的信息对象:{}",record);

        log.info("------------------收到的message:{}",message);

    }

}

3.5 kafka.html







    

    kafka页面





    
        主题:
        信息:
            

3.6 启动类KafkaApplication

package com.mlsama.kafka;

import org.springframework.boot.Banner;

import org.springframework.boot.SpringApplication;

import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication

public class KafkaApplication {

   public static void main(String[] args) {

      /** 创建SpringApplication应用对象 */

      SpringApplication springApplication =

                             new SpringApplication(KafkaApplication.class);

      /** 设置横幅模式(设置关闭) */

      springApplication.setBannerMode(Banner.Mode.OFF);

      /** 运行 */

      springApplication.run(args);

   }

}

直接运行启动类,访问: http://127.0.0.1:8899/index

4 kafka tool

    Kafka tool提供一个界面,可以直观的看到kafka集群的信息,包括topic,partition,发送的消息等.

下载地址:http://www.kafkatool.com/download.html  现在只有2个版本,因为安装的kafka版本是2.1.0,所以下载Windows版的2.0.3.安装是傻瓜式的的.第一次打开kafka tool会提示设置连接kafka 集群.点击确认后,界面如下:

在一台虚拟机上做kafka集群,使用Java代码发,接消息,kafka tool的使用_第2张图片

设置完,点击test,提示连接成功后,点击add

设置消息以String显示:

    Tool---setting,点击topics,把右边的key和message设置为String即可.

https://images2018.cnblogs.com/blog/1385722/201808/1385722-20180810103753705-257280181.png

 

查看kafka的数据:

在一台虚拟机上做kafka集群,使用Java代码发,接消息,kafka tool的使用_第3张图片

 

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