kafka介绍

目录

一、kafka介绍

1.kafka简单介绍

2.kafka使用场景

3.kafka基本概念

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4.kafka的安装

5.java实现消息的生产和消费

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优秀的程序架构设计需要遵循的守则：低耦合，高内聚。

一、kafka介绍

1.kafka简单介绍

kafka是一款分布式、支持分区的、多副本，基于zookeeper协调的分布式消息系统。最大的特性就是可以实时处理大量数据来满足需求。

2.kafka使用场景

1，日志收集：可以用kafka收集各种服务的日志 ，通过已统一接口的形式开放给各种消费者。

2，消息系统：解耦生产和消费者，缓存消息。

3，用户活动追踪：kafka可以记录webapp或app用户的各种活动，如浏览网页，点击等活动，这些活动可以发送到kafka，然后订阅者通过订阅这些消息来做监控。

4，运营指标：可以用于监控各种数据。

3.kafka基本概念

kafka是一个分布式的分区的消息，提供消息系统应该具备的功能。

名称	解释
broker	消息中间件处理节点，一个broker就是一个kafka节点，多个broker构成一个kafka集群。
topic	kafka根据消息进行分类，发布到kafka的每个消息都有一个对应的topic
producer	消息生产（发布）者
consumer	消息消费（订阅）者
consumergroup	消息订阅集群，一个消息可以被多个consumergroup消费，但是一个consumergroup只有一个consumer可以消费消息。

比如我们1号消息只能被我们订单服务的订阅集群消费，

 如果减库存的也订阅了，减库存的也能收到1号

 但是两个集群中只能有一个服务去消费1号。

 

4.kafka的安装

#下载安装包并解压
tar -xzvf  
#修改配置文件
#默认端口号
#修改日志位置
#zk地址
#启动
./kafka-server-start.sh -daemon  ../config/server.properties

首先进到服务器里面：(我这里已经安装好了）

cd /

cd /usr/local
ls

mkdir kafka
ls

cd kafka/

ls

pwd

第一步、将kafka的包放入服务器里。

 第二步、解压

 tar -xzvf kafka_2.11-2.4.0.tgz

解压完成

 进入里面

cd kafka_2.11-2.4.0
ls

 进入bin目录里面

cd bin/
ls

 很多sh命令（脚本）

退出去

看一下condig  里面也有很多配置文件

cd ../
cd config/
ls

 进入

vim server.properties

编辑状态， broker.id=0 代表一个集群

找到listeners放开    端口号要监听哪个，监听本机的，所以改成本机的。

listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092

找到这个   即修改文件日志 改为 log.dirs=/usr/local/kafka/kafka-logs         //用自己的

找到   zookeeper.connect=116.63.178.139:2181   //配置zookeeper 

然后保存一下（:wq）。

之后进入bin里

 以守护线程运行      

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

 或者进到config里

咱们刚刚已经改了9092端口，查看端口是否打开 （lsof -i:9092）

 

5.java实现消息的生产和消费

引入maven依赖

    
        
            org.apache.kafka
            kafka-clients
            2.1.0
        
    

生产者代码

import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
​
/**
 * @author zhencong
 * @title: Kafkapro
 * @projectName kafkapro
 * @description: TODO
 * @date 2022/3/24下午 02:55
 */
public class Kafkapro {
    public static void main(String[] s){
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "192.168.129.129:9092");
        properties.put("acks", "all");
        properties.put("retries", 0);
        properties.put("batch.size", 16384);
        properties.put("linger.ms", 1);
        properties.put("buffer.memory", 33554432);
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer producer = null;
        try {
            producer = new KafkaProducer<>(properties);
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                String msg = "Message " + i;
                producer.send(new ProducerRecord<>("test", msg));
                System.out.println("Sent:" + msg);
            }
            producer.send(new ProducerRecord<>("test", "msg"));
            System.out.println("Sent:" + "msg");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
​
        } finally {
            producer.close();
        }
​
    }
}
​

消息生产成功

消费者代码

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
/**
 * @author zhencong
 * @title: Kafkacus
 * @projectName kafkacus
 * @description: TODO
 * @date 2022/3/24下午 03:07
 */
public class Kafkacus {
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "192.168.129.129:9092");
        properties.put("group.id", "group-1");
        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        properties.put("auto.offset.reset", "earliest");
        properties.put("session.timeout.ms", "30000");
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
​
        KafkaConsumer kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
        while (true) {
            ConsumerRecords records = kafkaConsumer.poll(10000);
            for (ConsumerRecord record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, value = %s", record.offset(), record.value());
                System.out.println();
            }
        }
​
    }
​
}

​消息消费成功