【Kafka】Java实现数据的生产和消费

Kafka介绍

Kafka 是由 LinkedIn 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

Kafka术语

Broker：消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个Broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群；
Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）；
Partition：Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition；
Producer：负责发布消息到Kafka Broker；
Consumer：消息消费者，向Kafka Broker读取消息的客户端；
Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定Groupname，若不指定Groupname则属于默认的Group）；
Consumer Offset：消费者在消费消息的过程中，记录消费者在分区中消费进度的字段，就是消息位移，它是一个偏移量，随着消费者不断消费分区中的消息而递增；
Replica：Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica），副本的数量是可以配置的，Kafka 定义了两类副本，领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica），前者对外提供服务，后者只是被动跟随；
Rebalance：当 Kafka 的某个主题的消费者组中，有一个消费者不可用后，其他消费者会自动重新分配订阅的主题分区，这个过程叫做 Rebalance，是 Kafka 实现消费者端高可用的重要手段。

Kafka特性

高吞吐、低延迟：kakfa 最大的特点就是收发消息非常快，kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的最低延迟只有几毫秒；
高伸缩性：每个主题(topic) 包含多个分区(partition)，主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中；
持久性、可靠性： Kafka 能够允许数据的持久化存储，消息被持久化到磁盘，并支持数据备份防止数据丢失，Kafka 底层的数据存储是基于 Zookeeper 存储的，Zookeeper 的数据能够持久存储；
容错性：允许集群中的节点失败，某个节点宕机，Kafka 集群能够正常工作；
高并发：支持数千个客户端同时读写。

Kafka应用场景

活动跟踪：Kafka 可以用来跟踪用户行为，比如你经常回去App购物，你打开App的那一刻，你的登陆信息，登陆次数都会作为消息传输到 Kafka ，当你浏览购物的时候，你的浏览信息，你的搜索指数，你的购物爱好都会作为一个个消息传递给 Kafka ，这样就可以生成报告，可以做智能推荐，购买喜好等；
传递消息：Kafka 另外一个基本用途是传递消息，应用程序向用户发送通知就是通过传递消息来实现的，这些应用组件可以生成消息，而不需要关心消息的格式，也不需要关心消息是如何发送的；
度量指标：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；
日志记录：Kafka 的基本概念来源于提交日志，比如可以把数据库的更新发送到 Kafka 上，用来记录数据库的更新时间，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；
流式处理：流式处理是有一个能够提供多种应用程序的领域；
限流削峰：Kafka 多用于互联网领域某一时刻请求特别多的情况下，可以把请求写入Kafka 中，避免直接请求后端程序导致服务崩溃。

以上介绍参考Kafka官方文档。

Kafka核心API

Kafka有4个核心API

应用程序使用Producer API发布消息到1个或多个Topics中；
应用程序使用ConsumerAPI来订阅1个或多个Topics，并处理产生的消息；
应用程序使用Streams API充当一个流处理器，从1个或多个Topics消费输入流，并产生一个输出流到1个或多个Topics，有效地将输入流转换到输出流；
Connector API允许构建或运行可重复使用的生产者或消费者，将Topic链接到现有的应用程序或数据系统。

Kafka为何如此之快

Kafka 实现了零拷贝原理来快速移动数据，避免了内核之间的切换。Kafka 可以将数据记录分批发送，从生产者到文件系统（Kafka 主题日志）到消费者，可以端到端的查看这些批次的数据。批处理能够进行更有效的数据压缩并减少 I/O 延迟，Kafka 采取顺序写入磁盘的方式，避免了随机磁盘寻址的浪费。

总结一下其实就是四个要点：

顺序读写；
零拷贝；
消息压缩；
分批发送。

案例

项目创建：

dependencies：

构建工具为Maven，Maven的依赖如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.12</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

Kafka Producer

package cn.com.codingce.module;

import java.util.Properties;
import java.util.Random;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

public class Producer {
    
    

    // 定义主题
    public static String topic = "codingce_test";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    
    
        Properties p = new Properties();
        // bootstrap.servers: kafka的地址, 多个地址用逗号分割
        p.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.31.150:9092");
        // acks:消息的确认机制，默认值是0. acks=0: 如果设置为0，生产者不会等待kafka的响应; acks=1: 这个配置意味着kafka会把这条消息写到本地日志文件中，但是不会等待集群中其他机器的成功响应
        // acks=all: 这个配置意味着leader会等待所有的follower同步完成. 这个确保消息不会丢失, 除非kafka集群中所有机器挂掉. 这是最强的可用性保证. 
        p.put("acks", "all");
        // retries: 配置为大于0的值的话, 客户端会在消息发送失败时重新发送.
        p.put("retries", 0);
        // batch.size: 当多条消息需要发送到同一个分区时，生产者会尝试合并网络请求. 这会提高client和生产者的效率.
        p.put("batch.size", 16384);
        // key.serializer: 键序列化，默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer. 
        p.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        // value.deserializer:值序列化，默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer. 
        p.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(p);
        try {
    
    
            do {
    
    
                String msg = "后端码匠, " + new Random().nextInt(100);
                ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, msg);
                kafkaProducer.send(record);
                System.out.println("======消息发送成功: " + msg + " ======");
                Thread.sleep(1000L);
            } while (true);
        } finally {
    
    
            kafkaProducer.close();
        }

    }
}

output

======消息发送成功: 后端码匠, 97 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 35 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 81 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 46 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 62 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 53 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 42 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 56 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 99 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 46 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 49 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 35 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 17 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 78 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 66 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 4 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 9 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 69 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 52 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 2 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 8 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 86 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 12 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 67 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 91 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 8 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 56 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 89 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 37 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 39 ======
======消息发送成功: 后端码匠, 71 ======

Kafka Consumer

package cn.com.codingce.module;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class Consumer {
    
    
    private static final String GROUPID = "codingce_consumer_a";

    public static void main(String[] args) {
    
    

        Properties p = new Properties();
        // bootstrap.servers: kafka的地址, 多个地址用逗号分割
        p.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.31.150:9092");
        // 消费者所属的分组id, 组名 不同组名可以重复消费.例如你先使用了组名A消费了Kafka的1000条数据, 但是你还想再次进行消费这1000条数据, 
        // 并且不想重新去产生, 那么这里你只需要更改组名就可以重复消费了.
        p.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, GROUPID);
        // 是否自动提交, 默认为true.
        p.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 从poll(拉)的回话处理时长
        p.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 超时时间
        p.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000");
        // 一次最大拉取的条数
        p.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 1000);
        // 消费规则, 默认earliest
        p.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        // key.serializer: 键序列化, 默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer.
        p.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        // value.deserializer:值序列化, 默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer.
        p.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);

        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(p);
        // 订阅消息
        kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList(Producer.topic));
        do {
    
    
            // 订阅之后, 再从kafka中拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    
    
                System.out.printf("-----topic:%s, offset:%d, 消息:%s-----\n", record.topic(), record.offset(), record.value());
            }
        } while (true);
    }
}

output

-----topic:codingce_test, offset:289, 消息:后端码匠, 97-----
-----topic:codingce_test, offset:290, 消息:后端码匠, 35-----
-----topic:codingce_test, offset:291, 消息:后端码匠, 81-----
-----topic:codingce_test, offset:292, 消息:后端码匠, 46-----
-----topic:codingce_test, offset:293, 消息:后端码匠, 62-----
-----topic:codingce_test, offset:294, 消息:后端码匠, 53-----
-----topic:codingce_test, offset:295, 消息:后端码匠, 42-----
-----topic:codingce_test, offset:296, 消息:后端码匠, 56-----
-----topic:codingce_test, offset:297, 消息:后端码匠, 99-----
-----topic:codingce_test, offset:298, 消息:后端码匠, 46-----
-----topic:codingce_test, offset:299, 消息:后端码匠, 49-----
-----topic:codingce_test, offset:300, 消息:后端码匠, 35-----
-----topic:codingce_test, offset:301, 消息:后端码匠, 17-----
-----topic:codingce_test, offset:302, 消息:后端码匠, 78-----
-----topic:codingce_test, offset:303, 消息:后端码匠, 66-----
-----topic:codingce_test, offset:304, 消息:后端码匠, 4-----
-----topic:codingce_test, offset:305, 消息:后端码匠, 9-----
-----topic:codingce_test, offset:306, 消息:后端码匠, 69-----
-----topic:codingce_test, offset:307, 消息:后端码匠, 52-----
-----topic:codingce_test, offset:308, 消息:后端码匠, 2-----
-----topic:codingce_test, offset:309, 消息:后端码匠, 8-----
-----topic:codingce_test, offset:310, 消息:后端码匠, 86-----
-----topic:codingce_test, offset:311, 消息:后端码匠, 12-----
-----topic:codingce_test, offset:312, 消息:后端码匠, 67-----
-----topic:codingce_test, offset:313, 消息:后端码匠, 91-----
-----topic:codingce_test, offset:314, 消息:后端码匠, 8-----
-----topic:codingce_test, offset:315, 消息:后端码匠, 56-----
-----topic:codingce_test, offset:316, 消息:后端码匠, 89-----
-----topic:codingce_test, offset:317, 消息:后端码匠, 37-----
-----topic:codingce_test, offset:318, 消息:后端码匠, 39-----
-----topic:codingce_test, offset:319, 消息:后端码匠, 71-----

本次采用Docker 搭建的单机 Kafka、Zookeeper，Kafka介绍参考官方文档：http://kafka.apache.org/intro

项目地址：https://gitee.com/codingce/codingce-leetcode

【Kafka】Java实现数据的生产和消费

【Kafka】Java实现数据的生产和消费

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Kafka特性

Kafka应用场景

Kafka核心API

Kafka为何如此之快

案例

Kafka Producer

Kafka Consumer

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