一、kafka 介绍

1.1、kafka 介绍

Kafka 是一个分布式消息引擎与流处理平台，经常用做企业的消息总线、实时数据管道，有的还把它当做存储系统来使用。
早期 Kafka 的定位是一个高吞吐的分布式消息系统，目前则演变成了一个成熟的分布式消息引擎，以及流处理平台。

Kafka 主要起到削峰填谷（缓冲）、系统解构以及冗余的作用，主要特点有：

• 高吞吐、低延时：这是 Kafka 显著的特点，Kafka 能够达到百万级的消息吞吐量，延迟可达毫秒级；
• 持久化存储：Kafka 的消息最终持久化保存在磁盘之上，提供了顺序读写以保证性能，并且通过 Kafka 的副本机制提高了数据可靠性。
• 分布式可扩展：Kafka 的数据是分布式存储在不同 broker 节点的，以 topic 组织数据并且按 partition 进行分布式存储，整体的扩展性都非常好。
• 高容错性：集群中任意一个 broker 节点宕机，Kafka 仍能对外提供服务。

使用消息队列的好处：
解耦、冗余（每个分区都有副本）、提高扩展性、灵活性 & 峰值处理能力、可恢复性（有副本）、顺序保证、缓冲、异步通信

1.2、kafka术语

• 生产者(Producer)：

  • 向 broker 发布消息的应用程序。
  • 生产者也负责选择发布到Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择。也可以根据某种算法依照权重选择分区。

• 消费者(Consumer)：

  • 从消息队列中获取消息的客户端应用程序。

  • 一个 topic 可以让若干个消费者进行消费，若干个消费者组成一个 Consumer Group 即消费组，一条消息只能被消费组中一个 Consumer 消费。

  • 假如所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了 queue 模型。 假如所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型。

  • 更通用的，我们可以创建一些消费者组作为逻辑上的订阅者。每个组包含数目不等的消费者，一个组内多个消费者可以用来扩展性能和容错。如下图所示：

  • 

  • 2个 kafka 集群托管4个分区（P0-P3），2个消费者组，消费组 A 有2个消费者实例，消费组 B 有4个。

  • kafka 中消费者组有两个概念：队列：消费者组（consumer group）允许消费者组成员瓜分处理。发布订阅：允许你广播消息给多个消费者组（不同名）。

  • 传统的消息有两种模式：队列和发布订阅。

  • 在队列模式中，消费者池从服务器读取消息（每个消息只被其中一个读取），优点是允许多个消费者瓜分处理数据，这样可以扩展处理。;

  • 发布订阅模式：消息广播给所有的消费者。允许你广播数据到多个消费者，由于每个订阅者都订阅了消息，所以没办法缩放处理。

• broker：

  • Kafka 实例，多个 broker 组成一个 Kafka 集群，Kafka 以集群方式运行，集群中每个服务器称为 broker。
  • 通常一台机器部署一个 Kafka 实例，一个实例挂了不影响其他实例

• 主题(Topic)：

  • 一组消息的归纳（代表不同的业务，如超市办会员，付款）。
  • 服务端消息的逻辑存储单元。一个 topic 通常包含若干个 Partition 分区。

• 分区(Partition)：

  • 一个 Topic 中的消息数据按照多个分区组织，分区是 Kafka 消息队列组织的最小单位，一个分区可以看作是一个队列。
  • 分布式存储在各个 broker 中， 实现发布与订阅的负载均衡。
  • 若干个分区可以被若干个 Consumer 同时消费，达到消费者高吞吐量。
  • 单个 partition 有序，整体无序，整体有序就将数据都放到一个 partition 中，但是效率极低。
  • 每个分区有一个 leader，零或多个 follower。Leader 处理此分区的所有的读写请求，而follower被动的复制数据。如果leader宕机，其它的一个follower会被推举为新的leader。
  • 一台服务器可能同时是一个分区的 leader，另一个分区的 follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。

• message：

  • 消息，或称日志消息，是 Kafka 服务端实际存储的数据，每一条消息都由一个 key、一个 value 以及消息时间戳 timestamp 组成。

• offset：

  • 偏移量，分区中的消息位置，由 Kafka 自身维护，Consumer 消费时也要保存一份 offset 以维护消费过的消息位置。

1.3、四个核心 API

• Producer API 发布消息到1个或多个 topic（主题）中。
• Consumer API 来订阅一个或多个topic，并处理产生的消息。
• Streams API 充当一个流处理器，从1个或多个 topic 消费输入流，并生产一个输出流到1个或多个输出 topic，有效地将输入流转换到输出流。
• Connector API 可构建或运行可重用的生产者或消费者，将 topic 连接到现有的应用程序或数据系统。例如，连接到关系数据库的连接器可以捕获表的每个变更。

二、kafka 客户端

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>${kafka.version}</version>
</dependency>

2.1、 KafkaProduce

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

/**
 * @author xiandongxie  2020-06-04
 */
public class KafkaProducerTest {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "nn1.hadoop:9092,nn2.hadoop:9092,s1.hadoop:9092");
        // 判别请求是否为完整的条件（判断是不是成功发送了）。指定了“all”将会阻塞消息，这种设置性能最低，但是是最可靠的
        props.put("acks", "all");
        // 如果请求失败，生产者会自动重试，我们指定是0次，如果启用重试，则会有重复消息的可能性
        props.put("retries", 0);
        // 生产者缓存每个分区未发送的消息。缓存的大小是通过 batch.size 配置指定的。值较大的话将会产生更大的批。并需要更多的内存（每个“活跃”的分区都有1个缓冲区）
        props.put("batch.size", 16384);
        // 默认缓冲可立即发送，即便缓冲空间还没有满，但是，如果想减少请求的数量，可以设置 linger.ms 大于0。
        // 这将指示生产者发送请求之前等待一段时间，希望更多的消息填补到未满的批中。这类似于TCP的算法，例如，可能100条消息在一个请求发送，因为我们设置了linger(逗留)时间为1毫秒，然后，如果我们没有填满缓冲区，这个设置将增加1毫秒的延迟请求以等待更多的消息。需要注意的是，在高负载下，相近的时间一般也会组成批，即使是 linger.ms=0。在不处于高负载的情况下，如果设置比0大，以少量的延迟代价换取更少的，更有效的请求。
        props.put("linger.ms", 1);
        // 控制生产者可用的缓存总量，如果消息发送速度比其传输到服务器的快，将会耗尽这个缓存空间。当缓存空间耗尽，其他发送调用将被阻塞，阻塞时间的阈值通过 max.block.ms 设定，之后它将抛出一个TimeoutException。
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // key.serializer 和 value.serializer，将用户提供的 key 和 value 对象 ProducerRecord 转换成字节，可以使用附带的ByteArraySerializaer或StringSerializer处理简单的string或byte类型。
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 100; i < 500; i++)
            // send()方法是异步的，添加消息到缓冲区等待发送，并立即返回。生产者将单个的消息批量在一起发送来提高效率
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));

        producer.close();

    }
}

2.2、KafkaConsumer

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;

/**
 * 【自动提交偏移量】的简单的kafka消费者API
 *
 * @author xiandongxie
 */
public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "nn1.hadoop:9092,nn2.hadoop:9092,s1.hadoop:9092");
        // 消费者组名称
        props.put("group.id", "test");
        // 设置 enable.auto.commit,偏移量由 auto.commit.interval.ms 控制自动提交的频率。
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        // 指定订阅 topic 名称
        consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
        }

    }
}