kafka流处理平台

Kafka

Apache Kafka起源于LinkedIn，后来于2011年成为开源Apache项目，然后于2012年成为First-class Apache项目。Kafka是用Scala和Java编写的。 Apache Kafka是基于发布订阅的容错消息系统。 它是快速，可扩展和设计分布。

kafka介绍

主要功能

根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：

  1. 发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka归类为消息队列框架的原因

  2. 以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流

  3. 可以再消息发布的时候进行处理

使用场景

  • 在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，消息队列功能
  • 构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能

基本概念

Producer: 消息和数据的生产者，向kafka的一个Topic发布消息的进程/代码/服务

Consumer:消息和数据的消费者，订阅数据（topic）并且处理其发布的消息的进程/代码/服务

Consumer Group:逻辑概念，对于同一个topic，会广播给不同的group，一个group中，只有一个consumer可以消费该消息

Broker:物理概念，kafka集群中的每个kafka节点

Topic:逻辑概念，kafka消息的类别，对数据进行区分、隔离

Partition:物理概念，kafka下数据存储的基本单元。一个topic数据，会被分散存储到多个Partition，每一个Partition是有序的

Replication:同一个Partition可能会多个Replica，多个Replica之间数据是一样的

Replication Leader:一个Partition的多个Replica上，需要一个Leader负责该Partition上与Producer和Consumer交互

ReplicaManager:负责管理当前broker所有分区和副本的信息，处理KafkaController发起的一些请求，副本状态的切换、添加/读取消息等

基本概念延伸

Partition

  • 每一个Topic被切分为多个Partitions
  • 消费者数目少于或等于Partition的数目
  • Broker Group中的每一个Broker保存Topic的一个或多个Partitions
  • Consumer Group中的仅有一个Consumer读取Topic的一个或多个Partitions，并且是唯一的Consumer

Replication

  • 当集群中有Broker挂掉的情况，系统可以主动地使Replicas提供服务
  • 系统默认设置每一个Topic的Replication系数为1，可以在创建Topic时单独设置

Replication特点

  • Replication的基本单位是Topic的Partition
  • 所有的读和写都从Leader进，Followers只是作为备份
  • Follower必须能够及时复制Leader的数据
  • 增加容错性和可扩展性

kafka基本结构

消息传输流程

消息传输流程
  • Producers API
  • Consumers API
  • Streams API

  • Connectors API
    下图更好的展示了kafka消息队列模式的运作


    kafka消息队列模式

kafka的消息结构

消息结构

kafka特点

分布式

  • 多分区
  • 多副本
  • 多订阅者
  • 基于ZooKeeper调度

高性能

  • 高吞吐量
  • 低延迟
  • 高并发
  • 时间复杂度为O(1)

持久性和扩展性

  • 数据可持久化
  • 容错性
  • 支持水平在线扩展
  • 消息自动平衡

应用场景

  • 消息队列
  • 行为跟踪
  • 元信息监控
  • 日志收集
  • 流处理
  • 事件源
  • 持久性日志（commit log）
  • 等

kafka简单案例

下载与安装

ZooKeeper下载

http://zookeeper.apache.org/releases.html#download

Kafka下载

http://kafka.apache.org/downloads

安装

解压、配置环境变量
PS：如果是Mac的话，有一个便捷安装方法，brew install kafka

启动

运行Zookeeper

运行cmd命令窗口，输入zkServer回车，出现下图的就表示zookeeper启动成功，也表明安装成功了。


Zookeeper

启动kafka

在新的cmd命令行用cd命令切换到kafka根目录..\kafka_2.11-2.2.0，输入命令

.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties
kafka

出现started (kafka.server.KafkaServer)字样表示启动成功

创建一个Topic

运行新的cmd命令行，进入..\kafka_2.11-2.2.0\bin\windows，创建主题：test，输入命令

kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

创建一个Producer

运行新的cmd命令行，进入..\kafka_2.11-2.2.0\bin\windows，输入命令

kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test

创建一个Consumer

运行新的cmd命令行，进入..\kafka_2.11-2.2.0\bin\windows，输入命令

kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

测试

在Producer窗口下输入信息进行测试 ，输入的消息立马就会出现在Consumer中，表明kafka已经安装测试成功


success

kafka代码案例

项目结构

结构

pom.xml

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    <artifactId>kafka</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
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    <description>kafka_learning</description>

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            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
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            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
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            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
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            <groupId>com.google.code.gson</groupId>
            <artifactId>gson</artifactId>
            <version>2.8.5</version>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId>
            <version>1.3.5.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

application.properties

kafka.consumer.zookeeper.connect=127.0.0.1:2181
kafka.consumer.servers=127.0.0.1:9092
kafka.consumer.enable.auto.commit=true
kafka.consumer.session.timeout=6000
kafka.consumer.auto.commit.interval=100
kafka.consumer.auto.offset.reset=latest
kafka.consumer.topic=kafkaTestTopic
kafka.consumer.group.id=kafkaTest
kafka.consumer.concurrency=10

kafka.producer.servers=127.0.0.1:9092
kafka.producer.retries=0
kafka.producer.batch.size=4096
kafka.producer.linger=1
kafka.producer.buffer.memory=40960

kafka.topic.default=kafkaTestTopic

log4j.properties

log4j.rootLogger=DEBUG, stdout
# Console output...
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p [%t] - %m%n

ErrorCode.java

package com.cxy.kafka.common;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
public class ErrorCode {
    public final static int SUCCESS = 200;
    public final static int EXCEPTION = 500;
}

MessageEntity.java

package com.cxy.kafka.common;

import lombok.EqualsAndHashCode;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Getter
@Setter
@EqualsAndHashCode
public class MessageEntity {
    private String title;
    private String body;

    @Override
    public String toString(){
        return "MessageEntity{" +
                "title='" + title + '\'' +
                ",body='" + body + '\'' +
                '}';
    }
}

Response.java

package com.cxy.kafka.common;

import lombok.Getter;
import lombok.Setter;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Getter
@Setter
public class Response {
    private int code;
    private String message;

    public Response(int code, String message){
        this.code = code;
        this.message = message;
    }
}

KafkaProducerConfig.java

package com.cxy.kafka.config;

import com.cxy.kafka.common.MessageEntity;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer;

import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaProducerConfig {
    @Value("${kafka.producer.servers}")
    private String servers;

    @Value("${kafka.producer.retries}")
    private int retries;

    @Value("${kafka.producer.batch.size}")
    private int batchSize;

    @Value("${kafka.producer.linger}")
    private int linger;

    @Value("${kafka.producer.buffer.memory}")
    private int bufferMemory;

    public Map<String,Object> producerConfigs() {
        Map<String,Object> props = new HashMap<String, Object>(16);
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, linger);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }

    public ProducerFactory<String, MessageEntity> producerFactory(){
        return new DefaultKafkaProducerFactory<String, MessageEntity>(
                producerConfigs(),
                new StringSerializer(),
                new JsonSerializer<MessageEntity>());
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, MessageEntity> kafkaTemplate(){
        return new KafkaTemplate<String, MessageEntity>(producerFactory());
    }
}

KafkaConsumerConfig.java

package com.cxy.kafka.config;

import com.cxy.kafka.common.MessageEntity;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConsumerConfig {
    @Value("${kafka.consumer.servers}")
    private String servers;

    //服务是否自动提交
    @Value("${kafka.consumer.enable.auto.commit}")
    private boolean enableAutoCommit;

    //session超时时间
    @Value("${kafka.consumer.session.timeout}")
    private String sessionTimeout;

    //提交的间隔
    @Value("${kafka.consumer.auto.commit.interval}")
    private String autoCommitInterval;

    //生产者groupId
    @Value("${kafka.consumer.group.id}")
    private String groupId;

    //自动将offset重置到某位置
    @Value("${kafka.consumer.auto.offset.reset}")
    private String autoOffsetReset;

    //并发数目
    @Value("${kafka.consumer.concurrency}")
    private int concurrency;

    private Map<String,Object> consumerConfigs() {
        Map<String,Object> props = new HashMap<String, Object>(16);
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeout);
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitInterval);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return props;
    }

    private ConsumerFactory<String, MessageEntity> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<String, MessageEntity>(
                consumerConfigs(),
                new StringDeserializer(),
                new JsonDeserializer<MessageEntity>(MessageEntity.class));
    }

    @Bean
    public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, MessageEntity>> kafkaListenerContainerFactory(){
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, MessageEntity> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, MessageEntity>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        factory.setConcurrency(concurrency);
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(1500);
        return factory;
    }
}

ProducerCallback.java

package com.cxy.kafka.producer;

import com.cxy.kafka.common.MessageEntity;
import com.google.gson.Gson;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.lang.Nullable;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Slf4j
public class ProducerCallback implements ListenableFutureCallback<SendResult<String, MessageEntity>> {
    public static final Logger logger = Logger.getLogger(ProducerCallback.class);

    private final long startTime;

    private final String key;

    private final MessageEntity messageEntity;

    private final Gson gson = new Gson();

    public ProducerCallback(long startTime, String key, MessageEntity messageEntity){
        this.startTime = startTime;
        this.key = key;
        this.messageEntity = messageEntity;
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable throwable) {
        throwable.printStackTrace();
    }

    @Override
    public void onSuccess(@Nullable SendResult<String, MessageEntity> stringMessageEntitySendResult) {
        if(stringMessageEntitySendResult == null){
            return;
        }
        long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;

        RecordMetadata metadata = stringMessageEntitySendResult.getRecordMetadata();
        if(metadata!=null){
            StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
            stringBuilder.append("message(")
                    .append("key= ").append(key).append(",")
                    .append("message= ").append(gson.toJson(messageEntity)).append(")")
                    .append("sent to partition(").append(metadata.partition()).append(")")
                    .append("with offset(").append(metadata.offset()).append(")")
                    .append("in ").append(elapsedTime).append(" ms");
            logger.info(stringBuilder.toString());
        }
    }
}

SimpleProducer.java

package com.cxy.kafka.producer;

import com.cxy.kafka.common.MessageEntity;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Component
public class SimpleProducer {

    @Autowired
    @Qualifier("kafkaTemplate")
    private KafkaTemplate<String, MessageEntity> kafkaTemplate;

    public void send(String topic, MessageEntity messageEntity){
        kafkaTemplate.send(topic,messageEntity);
    }

    public void send(String topic, String key, MessageEntity messageEntity){
        ProducerRecord<String, MessageEntity> record = new ProducerRecord<String, MessageEntity>(topic,key,messageEntity);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        ListenableFuture<SendResult<String, MessageEntity>> future = kafkaTemplate.send(record);
        future.addCallback(new ProducerCallback(startTime,key,messageEntity));
    }
}

SimpleConsumer.java

package com.cxy.kafka.consumer;

import com.cxy.kafka.common.MessageEntity;
import com.google.gson.Gson;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Slf4j
@Component
public class SimpleConsumer {
    public static final Logger logger = Logger.getLogger(SimpleConsumer.class);

    private final Gson gson = new Gson();

    @KafkaListener(topics = "${kafka.topic.default}",containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory")
    public void receive(MessageEntity messageEntity){
        logger.info(gson.toJson(messageEntity));
    }
}

ProducerController.java

package com.cxy.kafka.controller;

import com.cxy.kafka.common.ErrorCode;
import com.cxy.kafka.common.MessageEntity;
import com.cxy.kafka.common.Response;
import com.cxy.kafka.producer.SimpleProducer;
import com.google.gson.Gson;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @Auther: cxy
 * @Date: 2019/4/9
 * @Description:
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/kafka")
public class ProducerController {
    public static final Logger logger = Logger.getLogger(ProducerController.class);

    @Autowired
    private SimpleProducer simpleProducer;

    @Value("${kafka.topic.default}")
    private String topic;

    private Gson gson = new Gson();

    @RequestMapping(value="/hello",method = RequestMethod.GET, produces = {"application/json"})
    public Response sendKafka(){
        return new Response(ErrorCode.SUCCESS,"SUCCESS");
    }

    @RequestMapping(value="/send",method = RequestMethod.POST, produces = {"application/json"})
    public Response sendKafka(@RequestBody MessageEntity messageEntity){
        try{
            logger.info("kafka消息:{}"+gson.toJson(messageEntity));
            simpleProducer.send(topic,"key",messageEntity);
            logger.info("发送kafka成功！");
            return new Response(ErrorCode.SUCCESS,"发送kafka成功！");
        }catch(Exception e){
            logger.error("发送kafka失败！",e);
            return new Response(ErrorCode.EXCEPTION,"发送kafka失败！");
        }
    }
}

启动
启动KafkaApplication.java。(必须打开zookeeper和kafka)
测试
我这边用的是Restlet Client插件，你们也可以根据自己喜好选择测试工具

  • 先测试下http://localhost:8080/kafka/hello
    hello
  • 测试http://localhost:8080/kafka/send
    send

    发送kafka消息成功，去看下控制台，成功接收到kafka消息
    success

源代码

源代码

Kafka高级特性——消息事物

为什么要支持事物

  • 满足“读取-处理-写入”模式
  • 流处理需求不断增强
  • 不准确的数据处理的容忍度

数据传输的事物定义

  • 最多一次：消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次都不传输
  • 最少一次：消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输
  • 精确的一次（Exactly once）：不会被漏发送也不会被重复发送，每个消息都被传输一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的

事物保证

  • 内部重试问题：Procedure幂等处理

  • 多分区原子写入


    多分区原子写入

事物保证-避免僵尸实例

  • 每个事物Producer分配一个transactional.id，在进程重新启动时能识别相同的Producer实例
  • Kafka增加了一个与transactional.id相关的epoch，存储每个transactional.id元数据
  • 一旦epoch被触发，任何具有相同transactional.id和更旧的epoch的Producer被视为僵尸，Kafka会拒绝来自这些Procedure的后续事务性写入

Kafka高级特性——零拷贝

零拷贝简介

  • 网络传输持久性日志块
  • Java Nio channel.transforTo()方法
  • Linux sendfile系统调用

文件传输到网络的公共数据路径

  • 操作系统将数据从磁盘读入到内核空间的页缓存
  • 应用程序将数据从内核空间读入到用户空间缓存中
  • 应用程序将数据写回到内核空间到socket缓存中
  • 操作系统将数据从socket缓存中复制到网卡缓冲区，以便将数据经网络发出

零拷贝路径

  • 操作系统将数据从磁盘读入到内核空间的页缓存
  • 将数据的位置和长度的信息的描述符增加至内核空间（socket缓冲区）

  • 操作系统将数据从内核复制到网卡缓冲区，以便将数据经网络发出
    零拷贝是指内核空间和用户空间的交互的拷贝次数为零


    文件传输到网络的公共数据路径演变
最后编辑于 ：
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