kafaka部署及使用

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一、怎么理解kafka

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

但我们这里就单把它看做是一个消息队列。队列这个数据结构我们也很熟悉了，队列的先进先出的结构可以轻松地实现消息的输入和输出。但是为什么还需要使用kafka来实现，而不直接用队列，这个问题不用想都知道kafka对此做了优化。这个优化的内容就是我们需要了解的。这里我们暂时跳过优化的过程，我们直接说结果，优化的结果就是我们作为开发人员，我们并不需要太多地注意消息怎么存放、消息怎么读取，我们只需要调用send()和listen

发送信息

kafkaTemplate.send(topic, KEY, context)

监听信息

    @KafkaListener(id = "webGroup", topics = "topic")
    public String listen(String input, Acknowledgment ack) {
        logger.info("input value: {}", input);
        if ("kl".equals(input)) {
            ack.acknowledge();
        }
        return "successful";
    }

有了kafka之后，我们无需关心过多，我们只需要创建好topic，然后往里面发送信息就可以，我们获取消息也只需要监听好对应的topic，设置好自己的groupid。

二、部署kafka

下载链接

https://archive.apache.org/dist/kafka/0.10.2.0/kafka_2.12-0.10.2.0.tgz

① tar -xzf kafka_2.12-0.10.2.0.tgz

② cd kafka_2.12-0.10.2.0

③ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties (启动 Zookeeper 服务)

（后台运行 setsid bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties）

kafka里面有自带的zookeeper的启动器，所以无需先搭建zookeeper。但是kafka的更高版本已经不使用zookeeper做注册中心了，详情可以google一下。

④ 修改 config/server.properties

vim /xx/xx/config/server.properties

# 本地监听的服务器端口

listeners=PLAINTEXT:
//:9092

 

# 提供外网访问时需要配置, 
192.168.201.128 
是当前服务器 IP

advertised.listeners=PLAINTEXT:
//192.168.201.128:9092

kafka之前是使用zookeeper的端口2182，但是现在用的自己的端口9092了，在代码调用时要注意端口。当然这个端口可以随便改的，只要不冲突就可以了。

⑤ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties (启动 Kafka Broker 服务)

 （后台运行 setsid bin/kafka-server-start.sh config/server.properties）

最后可以用命令 jps 去看自己的kafka是否部署成功

如果提示 jps 找不到命令，可以执行如下命令进行安装：

• yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

 三、用命令行发送与接受消息

1、发送消息时kafka的单位是topic，所以我们需要创建一个topic

./kafka-topics.sh –create –zookeeper localhost:2181 –replication-factor 1 –partitions 1 –topic test

创建一个名为“test”的topic

2、查看当前的所有topic

./kafka-topics.sh –list –zookeeper localhost:2181

3、打开两个命令窗口

我们需要在同一台服务器上打开两个命令窗口，这样方便看。

①、首先创建消息生产者。执行如下命令启动 Kafka 基于命令行的消息生产客户端，启动后可以直接在控制台中输入消息来发送，控制台中的每一行数据都会被视为一条消息来发送。

./kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic test

（因为我们这里还没打开使用消费者去消费我们输入的消息，所以这些信息都会阻塞在topic–test里，直到有消费者将它消费掉）

 ② 接着创建消息消费者。我们打开另一个命令窗口执行如下执行命令启动 Kafka 基于命令行的消息消费客户端，启动之后，马上可以在控制台中看到之前我们在消息生产客户端中发送的消息。

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

 三、spring-kafka

经过上面的操作我们已经有了kafka的环境以及大概了解到kafka的原理，这里我们直接使用代码来使用

首先，我们需要有一个springmvc或者springboot的项目环境，然后导入spring-kafka的maven

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>            
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
    <version>1.6.6</version>
</dependency>

这里需要也导入slf4j，不然会导找不到slf4j。

1、生成kafka

private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate = kafkaTemplate();

public Map<String, Object> producerConfigs() {
   Map<String, Object> props = new HashMap<>();
   props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
   props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
   props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
   props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);
   props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
   props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, false);
   props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
   props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
   return props;
}
public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
   return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
}
public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
   return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}
    

其实上面最重要的就是servers，它需要填写的是kafka的broker.id，一般会有多个服务器，用逗号隔开就行。这里用我自己的测试机举例，那我这里

bootstrap.servers = "192.168.201.128:9092"

注意，这里如果你的ip或者端口填写错了，它会一直报拒绝链接或者连接超时，然后过阵子就不重试了，此时检查一下ip port有没有写错即可。

其他的配置我们一个个来解释一下

• buffer.memory  约束KafkaProducer能够使用的内存缓冲的大小的，默认值32MB。
• batch.size  可以理解为单个数据包的大小
• linger.ms 最久的未发送时间，超过这个时间即使数据量太少也会发出去，单位毫秒
• max.request.size 每次发送给Kafka服务器请求消息的最大大小
• retries和retries.backoff.ms  发送失败重试次数，根据业务场景设置。
• acks：1——表示leader写入成功（但是并没有刷新到磁盘）后即向producer响应。延迟中等，一旦leader副本挂了，就会丢失数据

                     0——不需要等待服务器的确认

                     all——需要等待服务器的确认，且在副本里已经做好备份。一般工作中选择这个，它等同于“-1”

2、生产者生产消息

有了上面的方法之后我们已经有了kafka的实例，现在我们来发送消息

kafkaTemplate.send(topic, context);

没错，就是这么简单🤣，但是实际使用时我们不要这么简洁，我们需要获取一些报错之类并且打印日志

try {
　　　// KEY 可以是你自己命名的东西，可以是你公司的名称或者是你业务的名称，key可以指定消息发送到特定的一个partition里，你不指定也可以
     ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(topic, KEY, context);
     SendResult<String, String> result = future.get();
     log(String.format("[Kafka#Producer] Push successful topic=%s, key=%s, TopicPartition@Offset(%s).",
                    topic, KEY, result.getRecordMetadata()));
} catch (RecordTooLargeException e) {
　　　// 如果 context 太大会导致发不出去，这时可以通过调节配置解决
     log("[Kafka#Producer] Failed to send too large message. That will be ignored retry.", e);
} catch (Exception e) {
　　　// 这里是未知的发送错误，此处可以做重发动作或者其他与业务相关的操作
     log("[Kafka#Producer] Failed to send message.", e);
}

这里你可以自己测试，你可以在服务器上监听这个topic，然后你运行这个controller，你就可以看到你发过去的context

3、消费者获取消息

@KafkaListener(topics = {"test"}, groupId = "groupid")
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
    log("kafka的key: " + record.key()); 
 log("kafka的value: " + record.value().toString());
}