1. Kafka 简介
Kafka 是一个高吞吐量、低延迟分布式的消息队列系统。kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。Kafka 也是一个高度可扩展的消息系统，它在LinkedIn 的中央数据管道总扮演着十分重要的角色。
1.1 Kafka 的主要设计目标
Kafka 作为一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统，其主要设计目标如下：
- 以时间复杂度为O（1）的方式提供消息持久能力，即使对TB级别以上的数据也能保证常数时间的访问的性能；
- 高吞吐率，即使在非常廉价的商用机上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输；
- 支持 Kafka Server 间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个分区内的消息顺序传输；
- 支持离线数据处理和实时数据处理；
- 支持在线水平处理。
1.2 消息队列的特点
解耦、冗余、扩展性、灵活性和峰值处理能力、可恢复性、顺序保证、缓冲、异步通信。
2. Kafka 的架构
2.1 Kafka 的基本组成
在 Kafka 集群中生产者将消息发送给以Topic命名的消息队列Queue中，消费者订阅发往以某个Topic命名的消息队列Queue中的消息。其中Kafka集群由若干个Broker组成，Topic由若干个Partition组成，每个Partition里面的消息通过Offset来获取。
- Broker：一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群有多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic，Broker 于Broker之间没有Master和Standby的概念，它们之间的地位基本是平等的；
- Topic：每条发送到Kafka集群的消息都属于某个主题，这个主题就称为Topic。物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存在一个或多个Broker上，但是用户只需制定消息的主题Topic即可生产或消费数据而不需要关心数据存放在何处；
- Partition：为了实现可扩展性，一个非常大的Topic可以被分为多个Partition，从而分布在多台Broker上。Partition中的每条消息都会被分配一个自增Id（offset）。Kafka只保证一个Partition中的顺序将消息发送给消费者，但不保证单个Topic中的多个Partition之间的顺序；
- Offset：消息在Topic的Partition中的位置，同一个Partition中的消息随着消息的写入，其对应的Offset也自增；
- Replica：副本；Topic的Partition含有N个Replica，N为副本因子。其中一个Replica为Leader，其他都为Follower，Leader处理Partition可以向一个Topic发布一些消息；
- Consumer：消息消费者，即向指定的Topic获取消息，根据指定Topic的分区索引及其对应分区上的消息偏移量来过去消息；
- ConsumerGroup：消费者组；每个消费者属于一个消费者组，如果所有的消费者都具有相同的消费者组，那么消息将会在该消费者之间进行负载均衡。也就是说一个Partition中的消息只会被相同ConsumerGroup中的某个Consumer消费，每个ConsumerGroup消息消费是互相独立的；
- Zookeeper：存放Kafka集群相关元数据的组件。在Zookeeper集群中会保存Topic的状态信息、Broker的状态信息、消费者的消费信息。
3. Kafka 的使用场景
- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过 kafka 以统一接口服务的方式开放给各种 consumer，例如hadoop、Hbase、Solr 等。
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：Kafka 经常被用来记录 web 用户或者 app 用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到 kafka 的 topic 中，然后订阅者通过订阅这些topic 来做实时的监控分析，或者装载到 hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：Kafka 也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
- 流式处理：比如 spark streaming 和 storm。
4. Kafka 集群部署
这里准备了Zookeeper和Kafka集群的三台服务器节点：node01、node02、node03；
1）、kafka 是一个分布式消息队列，需要依赖 ZooKeeper，请先安装好 ZK集群；
2）、下载压缩包（官网地址：http://kafka.apache.org/downloads.html），上传至服务器并解压：
tar zxvf kafka_2.10-0.9.0.1.tgz -C /home/
3）、修改配置文件，根目录config/server.properties：
broker.id=0;
zookeeper.connect=node01,node02,node03
核心配置参数说明：
-
broker.id: broker 集群中唯一标识 id，0、1、2、3 依次增长（broker即 Kafka 集群中的一台服务器）
注：当前 Kafka 集群共三台节点，分别为：node1、node2、node3。对应的 broker.id 分别为 0、1、2。
-
zookeeper.connect: ZK集群地址列表。
4）、将当前 node01 服务器上的 Kafka 目录同步到其他 node02、node03 服务器上。
5）、启动 Kafka 集群
6）、测试
bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic mytest
参数说明：
--replication-factor ：指定每个分区的复制因子个数，默认 1 个；
--partitions ：指定当前创建的 kafka 分区数量，默认为 1 个；
--topic ：指定新建 topic 的名称；
bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --list
bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --describe --topic mytest
如：
[root@node01 kafka_2.10-0.9.0.1]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --describe --topic mytest
Topic:mytest PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: mytest Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,0 Isr: 2,0
Topic: mytest Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 0,1 Isr: 1
Topic: mytest Partition: 2 Leader: 1 Replicas: 1,2 Isr: 1,2
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic mytest
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --from-beginning --topic mytest
生产者终端命令行键入字符，消费者终端将打印收到的消息。
5. Kafka 的 Java API
public class MyProducer extends Thread {
private String topic;
private Producer<Integer, String> producerForKafka;
public MyProducer(String topic) {
this.topic = topic;
Properties conf = new Properties();
conf.put("metadata.broker.list", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
conf.put("serializer.class", StringEncoder.class.getName());
conf.put("acks",1);
producerForKafka = new Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(conf));
}
@Override
public void run() {
int counter = 0;
while (true) {
counter++;
String value = "shsxt" + counter;
KeyedMessage<Integer, String> message = new KeyedMessage<>(topic, value);
producerForKafka.send(message);
System.out.println(value + " - -- -- --- -- - -- - -");
if (0 == counter % 2) {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
new MyProducer("testkafka").start();
}
}
public class MyConsumer extends Thread {
private final ConsumerConnector consumer;
private final String topic;
public MyConsumer(String topic) {
consumer = Consumer
.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig());
this.topic = topic;
}
private static ConsumerConfig createConsumerConfig() {
Properties props = new Properties();
props.put("zookeeper.connect", "node01:2181,node02:node03:2181");
props.put("group.id", "group01");
props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
props.put("auto.commit.interval.ms", "100");
props.put("auto.offset.reset","smallest");
return new ConsumerConfig(props);
}
public void run() {
Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
topicCountMap.put(topic, 1);
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer
.createMessageStreams(topicCountMap);
List<KafkaStream<byte[], byte[]>> list = consumerMap.get(topic);
KafkaStream stream = list.get(0);
ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator();
System.out.println("start................");
while (it.hasNext()){
String data = new String(it.next().message());
System.out.println("开始处理数据 ...:"+ data);
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
MyConsumer consumerThread = new MyConsumer("testkafka");
consumerThread.start();
}
}
代码优化
上述代码存在些问题：
- 若设置自动提交的延时过大如：
props.put("auto.commit.interval.ms", "6000");会出现提交不及时而重复消费消息的后果； - 若处理消息的时间过长，会出现提交数据后为完成数据处理的消息丢失现象；
处理上述现象可通过设置手动提交解决：
props.put("auto.commit.enable","false");
consumer.commitOffsets();
6. Flume & Kafka
6.1 Flume 与 Kafka整合
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = avro
a1.sources.r1.bind = node01
a1.sources.r1.port = 41414
# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.topic = testflume
a1.sinks.k1.brokerList = node1:9092,node2:9092,node3:9092
a1.sinks.k1.requiredAcks = 1
a1.sinks.k1.batchSize = 20
a1.sinks.k1.channel = c1
# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 10000
# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf -f conf/fk.conf -Dflume.root.logger=DEBUG,console
- 创建 topic（也可以不去创建，系统默认创建副本数为1、分区数为1的topic）
bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic testflume
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 --from-beginning --topic testflume
- Flume 中 source 类型为 AVRO 类型，此时通过 Java 发送 rpc 请求，测试数据是否传入 Kafka。其中，Java 发送 Rpc 请求 Flume 代码示例如下：
public class RpcClientDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
MyRpcClientFacade client = new MyRpcClientFacade();
client.init("node01", 41414);
for (int i =0; i < 300; i++) {
int number = new Random().nextInt(3);
String sampleData ;
if(number == 0){
sampleData = "Hello Flume! ERROR " + i;
}else if(number==1){
sampleData = "Hello Flume! INFO " + i;
}else {
sampleData = "Hello Flume! WARNING " + i;
}
client.sendDataToFlume(sampleData);
System.out.println("发送数据：" + sampleData);
Thread.sleep(500);
}
client.cleanUp();
}
}
class MyRpcClientFacade {
private RpcClient client;
private String hostname;
private int port;
public void init(String hostname, int port) {
this.hostname = hostname;
this.port = port;
this.client = RpcClientFactory.getDefaultInstance(hostname, port);
}
public void sendDataToFlume(String data) {
Event event = EventBuilder.withBody(data, Charset.forName("UTF-8"));
try {
client.append(event);
} catch (EventDeliveryException e) {
client.close();
client = null;
client = RpcClientFactory.getDefaultInstance(hostname, port);
}
}
public void cleanUp() {
client.close();
}
}
- 运行上述代码，即可完成Flume于Kafka整合的简单流程。
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