一、Kafka 简介
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Kafka 是一种分布式的、基于发布 / 订阅的消息系统，由 LinkedIn 公司开发，并于 2011 年开源，后来成为 Apache 基金会的顶级项目。它最初的设计目标是处理 LinkedIn 公司的海量数据，如用户活动跟踪、消息传递和日志聚合等场景。随着时间的推移，Kafka 凭借其卓越的性能和强大的功能，逐渐成为大数据和实时数据处理领域的首选工具。
1.1 Kafka 的特性
- 高吞吐量：Kafka 采用了高效的磁盘 I/O 和批量处理机制，能够在普通硬件上实现每秒数百万的消息处理能力，轻松应对海量数据的传输和处理需求。例如，在电商平台的订单处理场景中，Kafka 可以快速处理大量的订单消息，确保订单数据的及时流转和处理。
- 可扩展性：Kafka 集群可以通过添加更多的节点（Broker）来实现水平扩展，从而应对不断增长的数据量和吞吐量需求。这种灵活的扩展方式使得 Kafka 能够适应不同规模的应用场景，从小型项目到大型企业级系统都能游刃有余。
- 持久性：Kafka 将消息持久化存储在磁盘上，并通过副本机制来确保数据的可靠性。即使部分节点发生故障，数据也不会丢失，因为 Kafka 会自动将消息复制到其他可用的节点上。以金融交易系统为例，Kafka 可以可靠地存储交易记录，保证数据的完整性和安全性。
- 低延迟：Kafka 在设计上注重低延迟，能够快速地处理和传递消息，满足实时数据处理的需求。在实时监控系统中，Kafka 可以实时接收和处理传感器数据，及时发出警报，以便管理员能够及时采取措施。
- 分布式架构：Kafka 的分布式架构使得它能够在多个节点之间进行数据分区和负载均衡，提高系统的整体性能和可用性。同时，Kafka 还支持跨数据中心的部署，为全球化的应用提供了强大的支持。
1.2 Kafka 的应用场景
- 日志收集与管理：Kafka 可以作为一个集中式的日志聚合平台，收集和管理来自不同系统和服务的日志数据。这些日志数据可以用于故障排查、性能分析、安全审计等。以大型互联网公司为例，每天都会产生海量的日志数据，如用户的访问记录、系统操作日志等。Kafka 可以高效地收集这些日志，将不同来源、不同格式的日志数据汇聚到一起，再统一传输给后续的处理系统，比如 Hadoop、Elasticsearch 等，为数据分析和故障排查提供坚实的数据基础。
- 消息队列：Kafka 可以作为一个高性能的消息队列，用于解耦应用程序的不同组件，实现异步通信和流量控制。在电商系统中，订单处理、库存管理、支付系统等组件之间可以通过 Kafka 进行消息传递，从而提高系统的灵活性和可扩展性。
- 用户行为分析：Kafka 可以实时收集和处理用户在网站或移动应用上的各种行为数据，如点击、浏览、购买等，帮助企业深入了解用户需求和行为模式，实现精准营销和个性化推荐。以短视频平台为例，通过 Kafka 收集用户的点赞、评论、转发等行为数据，平台可以分析出用户的兴趣偏好，为用户推荐更符合其口味的视频内容，提高用户的粘性和活跃度。
- 实时数据处理与流计算：Kafka 与流计算框架（如 Apache Flink、Apache Storm 等）结合，可以实现对实时数据流的处理和分析，用于实时报表、实时监控、欺诈检测等场景。在金融领域，Kafka 可以用于实时处理交易数据，实现风险监控和交易决策；在物联网领域，Kafka 能够处理海量的设备传感器数据，为智能设备的管理和优化提供支持。
二、Kafka 核心概念
在深入了解 Kafka 的消息模式实战之前，我们先来熟悉一下 Kafka 的核心概念。这些概念是理解 Kafka 工作原理和应用场景的基础，对于我们后续的实战操作至关重要。
2.1 主题（Topic）
主题是消息的逻辑分类，就像是数据库中的表名，用于标识一类相关的消息。生产者将消息发送到特定的主题，消费者则从感兴趣的主题中订阅并获取消息。例如，在一个电商系统中，我们可以创建 “订单”“库存”“物流” 等主题，分别用于存储和处理相关的业务消息。每个主题都可以有多个生产者和消费者，生产者无需关心消费者的存在，它们只负责将消息发送到指定的主题即可，这种解耦的设计使得系统具有更高的灵活性和可扩展性。
2.2 生产者（Producer）
生产者负责向 Kafka 集群发送消息。在发送消息时，生产者首先会将消息封装成 ProducerRecord 对象，然后经过序列化器将其转换为字节数组，以便在网络中传输。接着，消息会通过分区器确定要发送到主题的哪个分区。如果没有指定分区，分区器会根据消息的键（Key）或采用轮询（Round - Robin）算法来选择分区 。最后，消息会被发送到 Kafka 集群中的相应分区。
生产者的关键配置参数包括：
- bootstrap.servers：指定 Kafka 集群的地址列表，生产者通过这些地址与集群建立连接。例如 “hadoop102:9092,hadoop103:9092”。
- key.serializer和value.serializer：指定消息的键和值的序列化器，用于将消息转换为字节数组。常见的序列化器有 StringSerializer、ByteArraySerializer 等。
- acks：指定生产者在发送消息后等待的确认级别。acks=0 表示生产者发送消息后不等待任何确认；acks=1 表示生产者等待分区的领导者（Leader）副本确认消息已写入；acks=-1 或 acks=all 表示生产者等待分区的所有同步副本（ISR）确认消息已写入 ，这提供了最高的数据可靠性，但也会增加消息发送的延迟。
- retries：当消息发送失败时，生产者重试的次数。默认情况下，生产者会在每次重试之间等待一段时间（由 retry.backoff.ms 参数指定），以避免无效的频繁重试。
- batch.size：生产者将消息批量发送时，每个批次的最大大小（以字节为单位）。当批次达到这个大小时，生产者会将其发送到 Kafka 集群。适当增加 batch.size 可以提高吞吐量，但也会增加消息的延迟。
- linger.ms：生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间（以毫秒为单位）。如果设置为非零值，生产者会在 linger.ms 时间内等待更多消息，以便将它们合并成一个批次发送，从而提高传输效率。例如，将 linger.ms 设置为 5，表示生产者最多等待 5 毫秒，即使批次未达到 batch.size，也会发送消息。
2.3 消费者（Consumer）
消费者从 Kafka 集群拉取消息。消费者通过订阅主题来接收感兴趣的消息。Kafka 支持两种消费模式：单消费者模式和消费者组模式。在单消费者模式下，一个消费者消费主题的所有分区；在消费者组模式下，一个消费者组内的多个消费者共同消费主题的所有分区，每个分区只能被组内的一个消费者消费 ，这样可以实现消息的并行消费，提高消费效率。
消费者组是 Kafka 实现消息广播和单播的关键机制。如果所有消费者都属于同一个消费者组，那么消息会被均衡地分发给组内的各个消费者，实现单播；如果每个消费者都属于不同的消费者组，那么消息会被广播给所有消费者。
消费者消费消息的方式是通过拉取（Poll）操作。消费者定期调用 poll 方法从 Kafka 集群获取消息，每次调用会返回一批消息。消费者在处理完消息后，需要提交消费位移（Offset），表示已经成功消费到了哪个位置。Kafka 提供了自动提交和手动提交两种方式：自动提交是消费者在一定时间间隔内自动提交消费位移；手动提交则由开发者根据业务逻辑在合适的时机调用 commitSync 或 commitAsync 方法来提交位移，手动提交可以更精确地控制消息的消费进度，避免重复消费或消息丢失。
消费者的关键配置参数包括：
- group.id：指定消费者所属的消费者组 ID，同一消费者组内的消费者共享消费进度和分区分配。
- auto.offset.reset：当消费者首次启动或找不到已提交的消费位移时，指定从哪里开始消费消息。可以设置为 “earliest”（从最早的消息开始消费）、“latest”（从最新的消息开始消费）或 “none”（如果没有找到已提交的位移，则抛出异常）。
- enable.auto.commit：控制是否自动提交消费位移。设置为 true 时，消费者会按照 auto.commit.interval.ms 参数指定的时间间隔自动提交位移；设置为 false 时，需要手动调用提交方法。
- fetch.min.bytes：消费者从 Kafka 集群拉取消息时，期望的最小字节数。如果拉取的消息不足这个数量，Kafka 会等待更多消息到达，直到满足这个条件或等待超时（由 fetch.max.wait.ms 参数控制）。
- max.poll.records：每次调用 poll 方法时，消费者最多拉取的消息数量。通过合理设置这个参数，可以控制每次拉取的消息量，避免一次性处理过多消息导致内存溢出或处理时间过长。
2.4 分区（Partition）
分区是主题的物理划分，每个主题可以包含一个或多个分区。分区的主要作用是提高并发处理能力和实现数据的分布式存储。当生产者发送消息到主题时，消息会被分配到主题的某个分区中。分区的分配策略可以根据消息的键、轮询算法或自定义策略来确定。例如，如果消息的键不为空，Kafka 会根据键的哈希值将消息分配到特定的分区，这样可以保证具有相同键的消息总是被发送到同一个分区，从而实现按键的有序性。
每个分区在 Kafka 集群中都是一个独立的日志文件，消息按照顺序追加到分区日志中，并且每个消息都有一个唯一的偏移量（Offset），用于标识消息在分区中的位置。消费者通过偏移量来跟踪自己的消费进度，确保不会重复消费或遗漏消息。
分区的存在使得 Kafka 能够处理大量的数据，并支持水平扩展。通过增加分区数量，可以提高系统的并发处理能力，因为不同的分区可以被不同的消费者并行消费。同时，分区还可以分布在不同的 Broker 节点上，实现数据的分布式存储，提高系统的容错性和可靠性。例如，在一个大规模的日志收集系统中，通过将日志主题划分为多个分区，并将这些分区分布在多个 Broker 上，可以有效地处理海量的日志数据，并且在某个 Broker 出现故障时，其他 Broker 上的分区仍然可以正常提供服务，保证数据的可用性。
2.5 副本（Replica）
副本用于数据备份，每个分区可以有多个副本，其中一个副本被选举为领导者（Leader）副本，其他副本为追随者（Follower）副本。领导者副本负责处理生产者和消费者的读写请求，追随者副本则从领导者副本同步数据，保持与领导者副本的一致性。
当领导者副本发生故障时，Kafka 会从追随者副本中选举出一个新的领导者副本，确保服务的连续性和数据的可用性。这种多副本机制大大提高了 Kafka 集群的数据安全性和高可用性，即使部分节点出现故障，数据也不会丢失。
副本的同步机制是基于一种称为 ISR（In - Sync Replicas）的概念。ISR 是指与领导者副本保持一定程度同步的追随者副本集合。只有在 ISR 中的副本才被认为是可靠的，当生产者发送消息并等待 acks=-1 或 acks=all 的确认时，Kafka 会等待 ISR 中的所有副本都确认收到消息后才向生产者返回成功响应。如果某个追随者副本与领导者副本的同步滞后过多，它会被从 ISR 中移除，当它重新追上领导者副本的进度时，会再次被加入到 ISR 中。通过这种机制，Kafka 能够在保证数据可靠性的同时，提高系统的性能和稳定性。例如，在一个金融交易系统中，Kafka 的副本机制可以确保交易数据的安全存储，即使某个 Broker 节点出现故障，也不会影响交易的正常进行和数据的完整性。
2.6 Broker
Broker 是 Kafka 集群的服务器节点，每个 Broker 负责存储和管理一部分主题的分区和副本。当生产者发送消息时，消息会被发送到某个 Broker 上的分区；当消费者拉取消息时，也是从 Broker 上获取消息。
Broker 在集群中扮演着至关重要的角色，它负责处理生产者和消费者的请求，维护分区和副本的状态，以及与其他 Broker 进行通信和协调。多个 Broker 组成的集群可以实现高可用性、可扩展性和负载均衡。在集群中，每个 Broker 都有一个唯一的 ID，通过 Zookeeper（Kafka 早期版本依赖 Zookeeper 进行集群管理和协调，新版本也有一些元数据管理依赖 Zookeeper）来管理 Broker 的注册、发现和状态监控。例如，当一个新的 Broker 加入集群时，它会向 Zookeeper 注册自己的信息，其他 Broker 和客户端可以通过 Zookeeper 获取到新 Broker 的地址和状态，从而实现集群的动态扩展和管理。同时，Kafka 集群会根据各个 Broker 的负载情况，自动将分区和副本分配到不同的 Broker 上，实现负载均衡，提高整个集群的性能和资源利用率。
三、Kafka 简单队列实战
3.1 环境搭建
在开始 Kafka 简单队列实战之前，我们需要先搭建好 Kafka 和 Zookeeper 的运行环境。这里以 Linux 系统为例进行介绍。
步骤一：下载 Kafka 和 Zookeeper 安装包
你可以从 Apache Kafka 官网（https://kafka.apache.org/downloads）下载最新版本的 Kafka 安装包，例如kafka_2.13-3.5.1.tgz。Zookeeper 是 Kafka 运行所依赖的分布式协调服务，通常 Kafka 安装包中会自带 Zookeeper，无需单独下载。
步骤二：解压安装包
将下载好的 Kafka 安装包解压到指定目录，比如/usr/local/kafka。使用以下命令：
tar -zxvf kafka_2.13-3.5.1.tgz -C /usr/local/
mv /usr/local/kafka_2.13-3.5.1 /usr/local/kafka
步骤三：配置环境变量
编辑~/.bashrc文件，添加 Kafka 的安装目录到PATH环境变量中：
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
然后执行以下命令使配置生效：
source ~/.bashrc
步骤四：启动 Zookeeper
进入 Kafka 的安装目录，执行以下命令启动 Zookeeper：
cd /usr/local/kafka
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
Zookeeper 启动后，会监听默认端口 2181，等待 Kafka 集群的连接。
步骤五：启动 Kafka
在另一个终端窗口中，同样进入 Kafka 安装目录，执行以下命令启动 Kafka：
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
Kafka 启动后，会监听默认端口 9092，开始接收生产者和消费者的请求。
3.2 创建主题
主题（Topic）是 Kafka 中消息的逻辑分类，我们可以使用 Kafka 提供的命令行工具来创建主题。
执行以下命令创建一个名为test-topic的主题，指定分区数为 3，副本数为 1：
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test-topic
- --bootstrap-server：指定 Kafka 集群的地址和端口。
- --replication-factor：指定每个分区的副本数，这里设置为 1，表示每个分区只有一个副本。
- --partitions：指定主题的分区数，这里设置为 3，表示主题test-topic将包含 3 个分区。
- --topic：指定要创建的主题名称。
创建成功后，你可以使用以下命令查看当前 Kafka 集群中所有的主题：
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092
如果test-topic主题创建成功，你将在输出中看到该主题的名称。
3.3 生产者发送消息
接下来，我们使用 Java 代码来实现 Kafka 生产者发送消息。首先，需要在项目中引入 Kafka 客户端依赖。如果使用 Maven 项目，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>3.5.1</version>
</dependency>
下面是一个简单的 Kafka 生产者示例代码，展示了如何同步和异步发送消息：
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class KafkaProducerExample {
public static void main(String[] args) {
// 配置生产者属性
Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 设置acks参数，确保消息被成功写入
props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// 创建Kafka生产者实例
try (KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props)) {
// 同步发送消息
ProducerRecord<String, String> syncRecord = new ProducerRecord<>("test-topic", "key1", "value1");
try {
RecordMetadata metadata = producer.send(syncRecord).get();
System.out.println("同步发送消息成功，分区: " + metadata.partition() + ", 偏移量: " + metadata.offset());
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
System.err.println("同步发送消息失败: " + e.getMessage());
}
// 异步发送消息
ProducerRecord<String, String> asyncRecord = new ProducerRecord<>("test-topic", "key2", "value2");
producer.send(asyncRecord, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
if (e != null) {
System.err.println("异步发送消息失败: " + e.getMessage());
} else {
System.out.println("异步发送消息成功，分区: " + metadata.partition() + ", 偏移量: " + metadata.offset());
}
}
});
}
}
}
在上述代码中：
- 首先配置了 Kafka 生产者的基本属性，包括 Kafka 集群地址、键和值的序列化器以及acks参数。
- 然后创建了KafkaProducer实例，并分别演示了同步和异步发送消息的方式。
- 同步发送时，调用send方法并通过get方法等待发送结果；异步发送时，通过Callback接口来处理发送结果。
3.4 消费者接收消息
同样地，我们使用 Java 代码实现 Kafka 消费者接收消息。在 Maven 项目中，继续使用之前引入的kafka-clients依赖。
以下是一个 Kafka 消费者示例代码，展示了如何自动提交和手动提交偏移量：
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class KafkaConsumerExample {
public static void main(String[] args) {
// 配置消费者属性
Properties props = new Properties();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group");
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 自动提交偏移量
props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "5000");
// 创建Kafka消费者实例
try (KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props)) {
// 订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
// 持续拉取消息
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("自动提交: 偏移量 = %d, 键 = %s, 值 = %s%n",
record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
}
}
上述代码实现了一个自动提交偏移量的 Kafka 消费者：
- 配置了消费者的基本属性，包括 Kafka 集群地址、消费者组 ID、键和值的反序列化器，以及自动提交偏移量的相关配置。
- 使用subscribe方法订阅了test-topic主题。
- 通过poll方法持续从 Kafka 集群拉取消息，并打印消息的偏移量、键和值。
如果需要手动提交偏移量，可以将ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG设置为false，并在合适的时机调用commitSync或commitAsync方法来提交偏移量，示例代码如下：
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class KafkaConsumerManualCommitExample {
public static void main(String[] args) {
// 配置消费者属性
Properties props = new Properties();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group");
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 关闭自动提交偏移量
props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
// 创建Kafka消费者实例
try (KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props)) {
// 订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));
// 持续拉取消息
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("手动提交: 偏移量 = %d, 键 = %s, 值 = %s%n",
record.offset(), record.key(), record.value());
}
// 手动同步提交偏移量
consumer.commitSync();
}
}
}
}
在这个示例中，将ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG设置为false，关闭了自动提交偏移量功能。在处理完消息后，调用commitSync方法手动同步提交偏移量，确保消息处理的准确性和可靠性。