快速使用 Kafka

快速使用 Kafka

Kafka 依赖 Java 运行时环境，因此在启动 Kafka 或 ZooKeeper 之前，确保你的系统上已经安装了 Java。
通过以下步骤安装 OpenJDK：

1. 更新包信息：sudo apt update
2. 安装 OpenJDK：sudo apt install default-jdk
   这将安装默认版本的 OpenJDK。如果你需要特定版本的 OpenJDK，可以使用相应的软件包名称。
3. 安装完成后，验证 Java 安装是否成功：java -version
4. 重新运行 ZooKeeper 或 Kafka 命令。

步骤1：安装 Kafka

1. 下载 Kafka： 前往 Apache Kafka 官方网站 下载最新的 Kafka 版本。

2. 解压文件： 解压下载的 Kafka 压缩包到你选择的目录。

   tar -xzf kafka_2.12-3.6.0.tgz
   

   • -x: 表示解压缩。
   • -z: 表示使用 gzip 解压。
   • -f: 后面跟着压缩包的文件名。

3. 启动 ZooKeeper： Kafka 依赖于 ZooKeeper，因此在启动 Kafka 之前，需要先启动 ZooKeeper。进入 Kafka 解压目录中的 bin 目录，执行以下命令启动 ZooKeeper：

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

4. 启动 Kafka 服务器： 打开一个新的终端，进入 Kafka 解压目录中的 bin 目录，执行以下命令启动 Kafka 服务器：

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

步骤2：创建一个主题（Topic）

在 Kafka 中，数据被发布到主题（Topic）中，消费者订阅这些主题以接收数据。

1. 创建一个主题： 打开一个新的终端，进入 Kafka 解压目录中的 bin 目录，执行以下命令创建一个名为 my-topic 的主题：

   ./kafka-topics.sh --create --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1
   

   • --topic my-topic 指定创建的主题的名称为 “my-topic”。
   • --bootstrap-server localhost:9092 指定用于创建主题的 Kafka 集群的引导服务器地址。
   • --partitions 1 指定创建的主题将包含的分区数量。分区是 Kafka 中消息并行处理的单位。在这里，指定的分区数量是1，表示该主题只有一个分区。分区数量的选择通常取决于并行性需求和消息负载的分布。
   • --replication-factor 1 指定每个分区的副本数量。在这里，指定的副本数量是1，表示每个分区只有一个副本。副本用于提高数据的可靠性和容错性。如果有多个副本，数据会在多个 broker 上进行复制。通常，你会希望设置大于1的副本数量，以确保数据的可靠性。

步骤3：生产者发送消息

在 Kafka 中，生产者负责将消息发布到主题。

1. 启动生产者： 打开一个新的终端，进入 Kafka 解压目录中的 bin 目录，执行以下命令启动一个生产者：

   ./kafka-console-producer.sh --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092
   

2. 发送消息： 在生产者终端中，输入一些消息并按回车键发送。

步骤4：消费者接收消息

在 Kafka 中，消费者订阅主题以接收生产者发送的消息。

1. 启动消费者： 打开一个新的终端，进入 Kafka 解压目录中的 bin 目录，执行以下命令启动一个消费者：

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

   • --from-beginning

2. 接收消息： 在消费者终端中，你将看到生产者发送的消息。

使用Go语言kafka客户端库-Sarama 进行生产者和消费者的基本示例

1. 已经安装了 Sarama 库：go get github.com/Shopify/sarama
2. 在你的Go项目中引入 Sarama 包：import "github.com/Shopify/sarama"

使用 Sarama 生产者

package main

import (
	"log"
	"os"
	"os/signal"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
	config.Producer.Retry.Max = 5
	config.Producer.Return.Successes = true

	// 设置Kafka broker地址，根据你的实际环境修改
	brokers := []string{"localhost:9092"}

	producer, err := sarama.NewSyncProducer(brokers, config)
	if err != nil {
		log.Fatal("Error creating producer: ", err)
	}

	defer func() {
		if err := producer.Close(); err != nil {
			log.Fatal("Error closing producer: ", err)
		}
	}()

	// 生产消息
	message := &sarama.ProducerMessage{
		Topic: "my-topic",
		Value: sarama.StringEncoder("Hello, Kafka!"),
	}

	partition, offset, err := producer.SendMessage(message)
	if err != nil {
		log.Fatal("Error sending message: ", err)
	}

	log.Printf("Produced message to partition %d at offset %d\n", partition, offset)
}

使用 Sarama 消费者

package main

import (
	"log"
	"os"
	"os/signal"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, config)
	if err != nil {
		log.Fatal("Error creating consumer: ", err)
	}

	defer func() {
		if err := consumer.Close(); err != nil {
			log.Fatal("Error closing consumer: ", err)
		}
	}()

	// 订阅主题
	topic := "my-topic"
	partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition(topic, 0, sarama.OffsetNewest)
	if err != nil {
		log.Fatal("Error creating partition consumer: ", err)
	}

	defer func() {
		if err := partitionConsumer.Close(); err != nil {
			log.Fatal("Error closing partition consumer: ", err)
		}
	}()

	// 处理消息
	// 创建一个通道 signals 用于接收操作系统发送的信号
	signals := make(chan os.Signal, 1)
	// 通过 signal.Notify 将 os.Interrupt 信号（通常由用户按下 Ctrl+C 触发）注册到这个通道。
	signal.Notify(signals, os.Interrupt)

ConsumerLoop:
	for {
		select {
		case msg := <-partitionConsumer.Messages():
			log.Printf("Consumed message: %s\n", string(msg.Value))
		case <-signals:
			break ConsumerLoop
		}
	}
}