笔记二十二:Kafka基础

消息队列

简称为MQ，指的就是数据在一个容器中, 从容器一端传递到另一端的操作
消息队列，只能暂存数据，不能永久存储数据

作用:
1) 应用解耦合
2) 异步处理
3) 限流削峰

 

消息队列的协议：JMS (Java Message Server)

角色:  
生产者(Producer)  
消费者(Consumer)

消费模型:
#1.点对点消费模型
指的一条消息最终只能被一个消费者所消费

#2.发布订阅消费模型
指的一条消息最终被多个消费者所消费

Kafka

基本介绍

Apache Kafka是一款消息队列的中间件的产品

特点:
- 可靠性: 整个服务器不容易发生宕机的风险，以及数据也不容易丢失
- 可扩展性: Kafka集群可以很方便的进行扩容，不需要停机
- 耐用性:  存储在kakfa数据，可以持久化的保存到磁盘上
- 性能: Kafka具有高吞吐高并发，整个效率是非常快，可以保证零停机，零数据丢失

架构

Kafka：没有主从节点（任何节点都能成为主、从）

# 拓展

# 普通分布式架构
Yarn
ResourceManager
NodeManager

HDFS
NameNode
DataNode

Spark
Master
Worker

特点：
有主有从。主和从不管切换

# 公平分布式架构
Zookeeper：自身没有主从节点（任何节点都能成为主、从）QuorumPeerMain
Kafka：也没有主从节点（任何节点都能成为主、从）
ElasticSearch：项目课再说

特点：
进程名字都一样。没有主从，各个角色都能成为主从。

KafkaShell命令操作

# 1.创建Topic：
kafka-topics.sh --create --topic  --bootstrap-server  --partitions  --replication-factor 

# 2.查看Topic列表：
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 

# 3.查看Topic的详细信息：
kafka-topics.sh --describe --topic  --bootstrap-server 

# 4.生产者发送消息：
kafka-console-producer.sh --topic  --bootstrap-server 

# 5.消费者接收消息：
kafka-console-consumer.sh --topic  --from-beginning --bootstrap-server 

# 6.查看消费者组信息：
kafka-consumer-groups.sh --describe --group  --bootstrap-server 

 

Kafka的Python代码

# 生产者
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['broker1:1234'])

# Asynchronous by default
future = producer.send('my-topic', b'raw_bytes')
producer.flush()

# 消费者
from kafka import KafkaConsumer

#1.创建消费者对象
# To consume latest messages and auto-commit offsets
consumer = KafkaConsumer('my-topic',
                         group_id='my-group',
                         bootstrap_servers=['localhost:9092'])

#2.读取数据
for message in consumer:
    # message value and key are raw bytes -- decode if necessary!
    # e.g., for unicode: `message.value.decode('utf-8')`
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
                                          message.offset, message.key,
                                          message.value))

# 将数据生产到 Kafka
from kafka import KafkaProducer

#1.创建Kafka的生产者对象
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['node1:9092','node2:9092','node3:9092'])

#2.向Kafka集群发送数据（生产数据）
#topic:Kafka的topic，如果不存在，则会创建
#producer.send('test03',b'test topic03').get()
#producer.send('test03','test topic03'.encode("UTF-8")).get()
producer.send('test03','好好学习，勤做练习'.encode("UTF-8")).get()

# 消费Kafka中数据
from kafka import KafkaConsumer

#1.创建Kafka消费者对象
consumer = KafkaConsumer('test03',
                         group_id='my-group',
                         bootstrap_servers=['node1:9092','node2:9092','node3:9092'])

#2.消费数据
for message in consumer:
    # message value and key are raw bytes -- decode if necessary!
    # e.g., for unicode: `message.value.decode('utf-8')`
    print(message.topic)
    print(message.partition)
    print(message.offset)
    print(message.key)
    print(message.value.decode("UTF-8"))

Kafka的分区与副本机制

# 分区
Kafka中topic会划分为多个分片, 这些不同的分片均匀的落在不同的节点上
作用:
- 提高效率
- 提高存储容量, 分布式存储

# 副本
为保证分片的数据, 每一个分片设置副本
作用:
- 提高数据的可靠性, 避免数据的丢失
- 一般来说, 副本设置为 1~3

Kafka的数据不丢失机制

# 生产者如何保证数据不丢失

生产者保证数据不丢失是基于消息确认机制(ack机制),Kafka提供了三种ACK确认方案:
ack: 0
当ACK确认方案设置为0, 生产者将数据生产到Kafka集群中对应topic上某一个分片上, 
不接收分片上返回任何的确认信息, 此种机制有可能导致数据丢失

ack: 1 
当ACK确认方案设置为1, 生产者将数据生产到Kafka集群中对应topic上某一个分片上, 
生产者会等待这个分片上主副本接收到消息后, 才认为数据生产成功了

ack:-1(ALL) 
当ACK确认方案设置为1, 生产者将数据生产到Kafka集群中对应topic上某一个分片上, 
生产者会等待这个分片上所有的副本都接收到消息后, 才认为数据生产成功了

从效率角度来看:   0 > 1 > -1

从安全角度来看:  -1 > 1 > 0

请问, 在实际生产中, 选择那种ack方案呢?  三种方案可能都会使用的   
  
主要时候根据生产的数据以及生产效率来判断的,  数据越不重要, 频率越高, 
对应ack安全级别越低, 反之亦然     
相对来说, 设置为 1 概率最多的 (默认为 1)

如何设置呢?    
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['xxx:9092'],acks=-1)

Kafka为什么快

#1.Kafka是顺序读写磁盘。节省磁头寻址的时间，提升写入和读取的效率。

#2.零拷贝，zero-copy，数据不经过用户态，直接在内核态完成传输。
sendfile

#3.epoll调用（多路复用）。
同步调用（epoll）多路复用。select、poll调用相比epoll效率较低。
异步调度（Window，Linux）