前言

早先过了一遍Kafka，摄取了不少知识细节，未免遗忘梳理记录下，推荐书本《Kafka 权威指南》。

Quick Start

基础概念

关于Kafka是什么，可以参考官网介绍，一个分布式流处理平台，通俗点理解就是一款基于发布和订阅的消息系统。Kafka设计实现的目标在于：

使用推送和拉取模式解藕生产者和消费者
为消息系统中传递的消息提供数据持久化
通过优化系统实现高吞吐量
系统可以随着数据流的增长进行横向拓展

既然kafka的实质是一个消息系统，类似其他MQ他也有
生产者：消息产生这，向kafka推送消息
消费者：消息的实际使用者，从kafka拉取生产者推送至kafka的消息
Topic：消息主题，亦可理解为消息类型，生产者发送了什么主题的消息，对应订阅了该主题的消费者方可拉取到该消息

Kakfa系统中一些概念
broker：一个独立的kafka服务被称为一个broker
集群：kafka是集群式的提供服务，broker是集群的一个组成部分
分区：一个topic下的至少要包含一个分区，亦可包含多个分区，topic下的消息是存储于分区中的，如图下示。对于给定分区中，消息是按照进入分区的顺序，先到者先被消费。
在这里插入图片描述
偏移量：消费者根据偏移量来区分哪些消息已经别消费过。
如果觉得概念枯燥繁多可先忽略。

Kafka部署

先快速将kafka搭建起来，对于kafka系统，其以来zookeeper作为集群的配置管理，其中包括kafka集群的broker信息，topic信息等等一系列的元信息，kafka集群的调度变更也是基于这些元信息做调配。选择机器部署kakfa则先部署zookeeper，而后在再部署kafka。此处选择容器部署，关于docker部署服务可以参见 docker 笔记一, docker 笔记二。
docker-compose.yaml内容如下

version: '3'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    depends_on: [ zookeeper ]
    ports:
      #- "9092:9092"
      - "9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.99.100
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

# 启动kafka
docker-compose up -d
# 进入zookeeper所在contaienr，开启shell client
./bin/zkCli.sh
ls /brokers/ids

容器启动kafka服务：
在这里插入图片描述
zookeeper查看broker元信息

python Kafka

python接入kafka可以安装 kafka-python，演示环境Mac平台，python3.6。demo code如下：

# producer.py
import time
import json
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:32774')  # 之前启动时container默认映射出的端口32774，kafka默认端口为9092
topic = 'first_kafka_topic'
for i in range(100):
    v = json.dumps(f'content -- {i}')
    print(f'producer send message: {v}')
    r = producer.send(topic, v.encode())
    time.sleep(2)  # note

# consumer.py
from kafka import KafkaConsumer
topic = 'first_kafka_topic'
consumer = KafkaConsumer(topic, bootstrap_servers=['localhost:32774'])
for msg in consumer:
    print('consumer get message: ', msg)

执行结果：
在这里插入图片描述
至此，kafka的基础了解算是一个总括了解，但并非真正了解kafkaxijie，继续梳理。

Kafka 生产者

生产者的使用不仅是上文demo中的形式，其还有多种配置信息，此前我们先了解Kafka 生产者发送消息的过程，如下图( kafka权威指南)：
在这里插入图片描述
对于一个生产者，首先要明确链接borker的地址，此外就是生产者发送消息的形式。对于一些场景，诸如银行转账此类，是重要性信息，生产者必须确认消息发送成功，kafka已经成功接收。另一种，如产品使用的打点记录，用以统计访问pv/uv的打点记录，并非严格要求发送打点不可丢失。那么对应的producer可以有不同的ack模式

ack=0，发送即不管，producer发送消息后不会等待服务器的任何响应返回，表示发送完消息后中途出现某些异常导致broker没有收到，producer完全不会感知。
ack=1，发送后会等待集群的首领节点收到消息的确认后表示成功，如果当中出现消息无法到达首领节点（首领节点崩溃，而新的首领节点尚未诞生），则producer会收到一个错误响应。
ack=all，集群中所有节点均收到消息后，生产者会收到服务器返回的成功信息，此种方式发送效率较低。
更多生产者配置请参加 Producer 配置，python可以直接类比查看from kafka import KafkaProducer 的 KafkaProducer 初始化参数。
常用的生产者参数除ack外，还包括：
buffer.memory – 生产者缓冲区大小
compression.type – 消息压缩格式，默认不压缩，可以设置为snappy、 gzi.p 或 lz4
retries – 消息发送失败重试次数，默认每次重拾之间间隔100ms
batch.size – 多消息同批次发送时，批次最大字节容量，size表示字节数量。消息发送统一分区时，生产者会将多条消息同一批次发送
linger.ms – 指定生产者在将多条消息做一个批次发送时的等待时间

除上述参数外，生产者还可在发送message时指定key，对于一个包含多个分区的topic，生产者发送指定相同的key时，消息会落在相同的分区上，且相同分区的消息符合上文说的，有序性。

Kafka 消费者

消费者订阅 topic会获取到broker中对应topic的信息，消费者中可以指定消费群组group，那么相同group的多个消费者，不会消费同一个topic，同一个分区的消息。不同分组下的消费会，互不影响，如下图：
在这里插入图片描述
注意： 当消费者的数量大于topic的partition数量时，多余的consumer会被闲置，不消费topic中信息。不同的消费群组可能会跟不同的broker之间通信心跳信息，此broker为该群组的群组协调器。
当topic分区数量发生变化，或者消费者数量发生变化时，每个消费者跟topic的partition的对应关系会发生，分区消费权利从一个consumer转移变化的过程称之为 再均衡。第一个加入该消费组的consumer是“群主”，群主consumer保有该群组每个其他成员consumer的消费partition的具体信息，当发生再均衡时，群主consumer会重新分配每个分区归于的consumer，确定后会发送给群组协调器。

consumer消费消息，发送心跳等等一系列同数据交互，都是通过对Kafka对应API的轮训完成，对应启动消费者时会有诸多的参数配置：

fetch.min.bytes – 消费者从服务端获取数据的最小字节数
fetch.max.wa it.ms – 消费者最大等待时间，毫秒，该参数与fetch.min.bytes对应，在python sdk中对应 fetch_max_wait_ms 默认为500ms，当500ms内服务端对应的topic的partition内没有累计足够的数据量，则返回当前所有的消息
max.pa内ition.fetch.bytes – 指定服务器从每个分区中返回给消费者的最大字节数，默认1MB
session.timeout.ms – consumer 在被判定死亡前能够与服务器断开链接的时间
auto.offset.reset – 指定没有偏移量的分区或者偏移量失效时，从何处获取数据，通常默认为latest
enable.auto.commit – 消费者是否开启自动提交偏移量，默认为True

更多consumer的参数可以参数见 Consumer 配置

Kafka Command

常用的查看Kafka信息的命令

# 先docker进入kafka broker 的container中
# zookeeper 换做对应container 的名称
# 查看kafka版本信息
$ find / -name \*kafka_\* | head -1 | grep -o '\kafka[^\n]*'
# 查看名称为 test的topic详细信息
$ kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper:2181  --topic test
# 查看消息数量
$ kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic test
# 查看kafka group列表
$ kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --all-groups --list
# 创建名称为 test 的topic，并且指定topic包含3个partition，每个partition包含 3 个副本
$ kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test

修改生产者代码：

import time
import json
from kafka import KafkaProducer

def send_callback(*args, **kwargs):
    print('in send_callback')
    print('args --- ', args)
    print('kwargs --- ', kwargs)
    
topic = 'test'
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:32790'])  # 根据实际修改
for i in range(2):
    v = json.dumps(f'content -- {i}')
    print(f'producer send message: {v}')
    r = producer.send(topic, value=v.encode(), key=b'my_key')
    # 指定partition发送消息
    # r = producer.send(topic, value=v.encode(), partition=1)
    r.add_callback(send_callback)  # 添加发送成功后的callback
    time.sleep(2)

修改生产者代码

topic = 'test'
consumer = KafkaConsumer(topic, group_id='group1', bootstrap_servers=['localhost:32790'])
for msg in consumer:
    print('consumer get message: ', msg)

通过修改不同的生产者参数运行后，broker中消息数量：
在这里插入图片描述

上述consumer的介绍中，有enable.auto.commit的设置，正常情况下，消费者消费完批量获取的消息后，提交offset偏移量后，继续获取尚未消费的消息，但是如果期间发生了在均衡，会发生何种情况？
对于Kafka服务，如何保证数据的完整性，不会丢失生产者发送来的数据，当broker出现故障时？
demo中的数据为简单json序列化，多数使用Avro，后续再行梳理。

来源：CSDN

作者：Inevitable-Neo

链接：https://blog.csdn.net/duxiangwushirenfei/article/details/103424327

标签

Kafka