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文章目录
- 一、Docker安装Kafka
- 1. 创建网络
- 2. 安装zookeeper
- 3. 安装Kafka
- 二、Kafka介绍
- 1. Kafka简介
- 三、SpringBoot整合Kafka
- 1. 引入pom依赖
- 2. application.propertise配置
- 3. Hello Kafka(Producer)
- 4. Consumer Kafka
- 5. 带回调的生产者
- 6. 自定义分区器
- 7. kafka事务提交
- 8. 指定topic、partition、offset消费
- 9. ConsumerAwareListenerErrorHandler 异常处理器
- 10. 消息过滤器
- 11. 消息转发
- 12. 定时启动、停止监听器
一、Docker安装Kafka
1. 创建网络
app-tier：网络名称
–driver：网络类型为bridge
docker network create app-tier --driver bridge
2. 安装zookeeper
Kafka依赖zookeeper所以先安装zookeeper
-p：设置映射端口（默认2181）
-d：后台启动
docker run -d --name zookeeper-server \--network app-tier \-e ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes \bitnami/zookeeper:latest
3. 安装Kafka
安装并运行Kafka，
–name：容器名称
-p：设置映射端口（默认9092 ）
-d：后台启动
ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER任何人可以访问
KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT链接的zookeeper
KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME当前主机IP或地址（重点：如果是服务器部署则配服务器IP或域名否则客户端监听消息会报地址错误）
-e KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.0.101:9092 \
docker run -d --name kafka-server \--network app-tier \-p 9092:9092 \-e ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes \-e KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper-server:2181 \-e KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 \bitnami/kafka:latest
二、Kafka介绍
1. Kafka简介
Kafka是一种消息队列，主要用来处理大量数据状态下的消息队列，一般用来做日志的处理。既然是消息队列，那么Kafka也就拥有消息队列的相应的特性了。
消息队列的好处
解耦合
- 耦合的状态表示当你实现某个功能的时候，是直接接入当前接口，而利用消息队列，可以将相应的消息发送到消息队列，这样的话，如果接口出了问题，将不会影响到当前的功能。
异步处理
- 异步处理替代了之前的同步处理，异步处理不需要让流程走完就返回结果，可以将消息发送到消息队列中，然后返回结果，剩下让其他业务处理接口从消息队列中拉取消费处理即可。
流量削峰
- 高流量的时候，使用消息队列作为中间件可以将流量的高峰保存在消息队列中，从而防止了系统的高请求，减轻服务器的请求处理压力。
Kafka像其他Mq一样，也有自己的基础架构，主要存在生产者Producer、Kafka集群Broker、消费者Consumer、注册消息Zookeeper.
- Producer：消息生产者，向Kafka中发布消息的角色。
- Consumer：消息消费者，即从Kafka中拉取消息消费的客户端。
- Consumer Group：消费者组，消费者组则是一组中存在多个消费者，消费者消费Broker中当前Topic的不同分区中的消息，消费者组之间互不影响，所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。某一个分区中的消息只能够一个消费者组中的一个消费者所消费
- Broker：经纪人，一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic。
- Topic：主题，可以理解为一个队列，生产者和消费者都是面向一个Topic
- Partition：分区，为了实现扩展性，一个非常大的Topic可以分布到多个Broker上，一个Topic可以分为多个Partition，每个Partition是一个有序的队列(分区有序，不能保证全局有序)
- Replica：副本Replication，为保证集群中某个节点发生故障，节点上的Partition数据不丢失，Kafka可以正常的工作，Kafka提供了副本机制，一个Topic的每个分区有若干个副本，一个Leader和多个Follower
- Leader：每个分区多个副本的主角色，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。
- Follower：每个分区多个副本的从角色，实时的从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步，Leader发生故障的时候，某个Follower会成为新的Leader。
Kafka 基础概念
生产者与消费者
对于 Kafka 来说客户端有两种基本类型：生产者（Producer）和消费者（Consumer）。除此之外，还有用来做数据集成的 Kafka Connect API 和流式处理的 Kafka Streams 等高阶客户端，但这些高阶客户端底层仍然是生产者和消费者API，它们只不过是在上层做了封装。
这很容易理解，生产者（也称为发布者）创建消息，而消费者（也称为订阅者）负责消费or读取消息。
主题（Topic）与分区（Partition）
在 Kafka 中，消息以主题（Topic）来分类，每一个主题都对应一个「消息队列」，这有点儿类似于数据库中的表。但是如果我们把所有同类的消息都塞入到一个“中心”队列中，势必缺少可伸缩性，无论是生产者/消费者数目的增加，还是消息数量的增加，都可能耗尽系统的性能或存储。
我们使用一个生活中的例子来说明：现在 A 城市生产的某商品需要运输到 B 城市，走的是公路，那么单通道的高速公路不论是在「A 城市商品增多」还是「现在 C 城市也要往 B 城市运输东西」这样的情况下都会出现「吞吐量不足」的问题。所以我们现在引入分区（Partition）的概念，类似“允许多修几条道”的方式对我们的主题完成了水平扩展。
Broker 和集群（Cluster）
一个 Kafka 服务器也称为 Broker，它接受生产者发送的消息并存入磁盘；Broker 同时服务消费者拉取分区消息的请求，返回目前已经提交的消息。使用特定的机器硬件，一个 Broker 每秒可以处理成千上万的分区和百万量级的消息。（现在动不动就百万量级…我特地去查了一把，好像确实集群的情况下吞吐量挺高的…摁…）
若干个 Broker 组成一个集群（Cluster），其中集群内某个 Broker 会成为集群控制器（Cluster Controller），它负责管理集群，包括分配分区到 Broker、监控 Broker 故障等。在集群内，一个分区由一个 Broker 负责，这个 Broker 也称为这个分区的 Leader；当然一个分区可以被复制到多个 Broker 上来实现冗余，这样当存在 Broker 故障时可以将其分区重新分配到其他 Broker 来负责。下图是一个样例：
Kafka 的一个关键性质是日志保留（retention），我们可以配置主题的消息保留策略，譬如只保留一段时间的日志或者只保留特定大小的日志。当超过这些限制时，老的消息会被删除。我们也可以针对某个主题单独设置消息过期策略，这样对于不同应用可以实现个性化。
多集群
随着业务发展，我们往往需要多集群，通常处于下面几个原因：
基于数据的隔离；
基于安全的隔离；
多数据中心（容灾）
当构建多个数据中心时，往往需要实现消息互通。举个例子，假如用户修改了个人资料，那么后续的请求无论被哪个数据中心处理，这个更新需要反映出来。又或者，多个数据中心的数据需要汇总到一个总控中心来做数据分析。
上面说的分区复制冗余机制只适用于同一个 Kafka 集群内部，对于多个 Kafka 集群消息同步可以使用 Kafka 提供的 MirrorMaker 工具。本质上来说，MirrorMaker 只是一个 Kafka 消费者和生产者，并使用一个队列连接起来而已。它从一个集群中消费消息，然后往另一个集群生产消息。
三、SpringBoot整合Kafka
1. 引入pom依赖
<dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
2. application.propertise配置
###########【Kafka集群】###########
spring.kafka.bootstrap-servers=112.126.74.249:9092,112.126.74.249:9093
###########【初始化生产者配置】###########
# 重试次数
spring.kafka.producer.retries=0
# 应答级别:多少个分区副本备份完成时向生产者发送ack确认(可选0、1、all/-1)
spring.kafka.producer.acks=1
# 批量大小
spring.kafka.producer.batch-size=16384
# 提交延时
spring.kafka.producer.properties.linger.ms=0
# 当生产端积累的消息达到batch-size或接收到消息linger.ms后,生产者就会将消息提交给kafka
# linger.ms为0表示每接收到一条消息就提交给kafka,这时候batch-size其实就没用了
# 生产端缓冲区大小
spring.kafka.producer.buffer-memory = 33554432
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 自定义分区器
# spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.felix.kafka.producer.CustomizePartitioner
###########【初始化消费者配置】###########
# 默认的消费组ID
spring.kafka.consumer.properties.group.id=defaultConsumerGroup
# 是否自动提交offset
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true
# 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
spring.kafka.consumer.auto.commit.interval.ms=1000
# 当kafka中没有初始offset或offset超出范围时将自动重置offset
# earliest:重置为分区中最小的offset;
# latest:重置为分区中最新的offset(消费分区中新产生的数据);
# none:只要有一个分区不存在已提交的offset,就抛出异常;
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest
# 消费会话超时时间(超过这个时间consumer没有发送心跳,就会触发rebalance操作)
spring.kafka.consumer.properties.session.timeout.ms=120000
# 消费请求超时时间
spring.kafka.consumer.properties.request.timeout.ms=180000
# Kafka提供的序列化和反序列化类
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 消费端监听的topic不存在时，项目启动会报错(关掉)
spring.kafka.listener.missing-topics-fatal=false
# 设置批量消费
# spring.kafka.listener.type=batch
# 批量消费每次最多消费多少条消息
# spring.kafka.consumer.max-poll-records=50
3. Hello Kafka(Producer)
创建生产者，用于给Kafka发送消息
@RestController
public class KafkaProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;
// 发送消息@GetMapping("/kafka/normal/{message}")public void sendMessage1(@PathVariable("message") String normalMessage) {kafkaTemplate.send("topic1", normalMessage);}
}
4. Consumer Kafka
消费者
@Component
public class KafkaConsumer {// 消费监听@KafkaListener(topics = {"topic1"})public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){// 消费的哪个topic、partition的消息,打印出消息内容System.out.println("简单消费："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());}
}
上面示例创建了一个生产者，发送消息到topic1，消费者监听topic1消费消息。监听器用@KafkaListener注解，topics表示监听的topic，支持同时监听多个，用英文逗号分隔。启动项目，postman调接口触发生产者发送消息，
5. 带回调的生产者
kafkaTemplate提供了一个回调方法addCallback，我们可以在回调方法中监控消息是否发送成功 或 失败时做补偿处理.
@GetMapping("/kafka/callbackOne/{message}")
public void sendMessage2(@PathVariable("message") String callbackMessage) {kafkaTemplate.send("topic1", callbackMessage).addCallback(success -> {// 消息发送到的topicString topic = success.getRecordMetadata().topic();// 消息发送到的分区int partition = success.getRecordMetadata().partition();// 消息在分区内的offsetlong offset = success.getRecordMetadata().offset();System.out.println("发送消息成功:" + topic + "-" + partition + "-" + offset);}, failure -> {System.out.println("发送消息失败:" + failure.getMessage());});
}
6. 自定义分区器
我们知道，kafka中每个topic被划分为多个分区，那么生产者将消息发送到topic时，具体追加到哪个分区呢？这就是所谓的分区策略，Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。其路由机制为：
① 若发送消息时指定了分区（即自定义分区策略），则直接将消息append到指定分区；
② 若发送消息时未指定 patition，但指定了 key（kafka允许为每条消息设置一个key），则对key值进行hash计算，根据计算结果路由到指定分区，这种情况下可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区；
③ patition 和 key 都未指定，则使用kafka默认的分区策略，轮询选出一个 patition；
※ 我们来自定义一个分区策略，将消息发送到我们指定的partition，首先新建一个分区器类实现Partitioner接口，重写方法，其中partition方法的返回值就表示将消息发送到几号分区
public class CustomizePartitioner implements Partitioner {@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {// 自定义分区规则(这里假设全部发到0号分区)// ......return 0;}
@Overridepublic void close() {
}
@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {
}
}
在application.propertise中配置自定义分区器，配置的值就是分区器类的全路径名
spring.kafka.producer.properties.partitioner.class=com.example.kafkademo.conf.CustomizePartitioner
7. kafka事务提交
如果在发送消息时需要创建事务，可以使用 KafkaTemplate 的 executeInTransaction 方法来声明事务.
@GetMapping("/kafka/transaction")
public void sendMessage7(){// 声明事务：后面报错消息不会发出去kafkaTemplate.executeInTransaction(operations -> {operations.send("topic1","test executeInTransaction");throw new RuntimeException("fail");});
// 不声明事务：后面报错但前面消息已经发送成功了kafkaTemplate.send("topic1","test executeInTransaction");throw new RuntimeException("fail");
}
8. 指定topic、partition、offset消费
/*** @Title 指定topic、partition、offset消费* @Description 同时监听topic1和topic2，监听topic1的0号分区、topic2的 "0号和1号" 分区，指向1号分区的offset初始值为8* @Author long.yuan* @Date 2020/3/22 13:38* @Param [record]* @return void**/
@KafkaListener(id = "consumer1",groupId = "felix-group",topicPartitions = {@TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0" }),@TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0", partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "8"))
})
public void onMessage2(ConsumerRecord<?, ?> record) {System.out.println("topic:"+record.topic()+"|partition:"+record.partition()+"|offset:"+record.offset()+"|value:"+record.value());
}
9. ConsumerAwareListenerErrorHandler 异常处理器
通过异常处理器，我们可以处理consumer在消费时发生的异常。
新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法，用@Bean注入,BeanName默认就是方法名，然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面，当监听抛出异常的时候，则会自动调用异常处理器
// 新建一个异常处理器，用@Bean注入
@Bean
public ConsumerAwareListenerErrorHandler consumerAwareErrorHandler() {return (message, exception, consumer) -> {System.out.println("消费异常："+message.getPayload());return null;};
}
// 将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面
@KafkaListener(topics = {"topic1"},errorHandler = "consumerAwareErrorHandler")
public void onMessage4(ConsumerRecord<?, ?> record) throws Exception {throw new Exception("简单消费-模拟异常");
}
// 批量消费也一样，异常处理器的message.getPayload()也可以拿到各条消息的信息
@KafkaListener(topics = "topic1",errorHandler="consumerAwareErrorHandler")
public void onMessage5(List<ConsumerRecord<?, ?>> records) throws Exception {System.out.println("批量消费一次...");throw new Exception("批量消费-模拟异常");
}
10. 消息过滤器
消息过滤器可以在消息抵达consumer之前被拦截，在实际应用中，我们可以根据自己的业务逻辑，筛选出需要的信息再交由KafkaListener处理，不需要的消息则过滤掉。
配置消息过滤只需要为 监听器工厂 配置一个RecordFilterStrategy（消息过滤策略），返回true的时候消息将会被抛弃，返回false时，消息能正常抵达监听容器。
@Component
public class KafkaConsumer {@AutowiredConsumerFactory consumerFactory;
// 消息过滤器@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory filterContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();factory.setConsumerFactory(consumerFactory);// 被过滤的消息将被丢弃factory.setAckDiscarded(true);// 消息过滤策略factory.setRecordFilterStrategy(consumerRecord -> {if (Integer.parseInt(consumerRecord.value().toString()) % 2 == 0) {return false;}//返回true消息则被过滤return true;});return factory;}
// 消息过滤监听@KafkaListener(topics = {"topic1"},containerFactory = "filterContainerFactory")public void onMessage6(ConsumerRecord<?, ?> record) {System.out.println(record.value());}
}
11. 消息转发
在实际开发中，我们可能有这样的需求，应用A从TopicA获取到消息，经过处理后转发到TopicB，再由应用B监听处理消息，即一个应用处理完成后将该消息转发至其他应用，完成消息的转发。
在SpringBoot集成Kafka实现消息的转发也很简单，只需要通过一个@SendTo注解，被注解方法的return值即转发的消息内容
/*** @Title 消息转发* @Description 从topic1接收到的消息经过处理后转发到topic2* @Author long.yuan* @Date 2020/3/23 22:15* @Param [record]* @return void**/
@KafkaListener(topics = {"topic1"})
@SendTo("topic2")
public String onMessage7(ConsumerRecord<?, ?> record) {return record.value()+"-forward message";
}
12. 定时启动、停止监听器
默认情况下，当消费者项目启动的时候，监听器就开始工作，监听消费发送到指定topic的消息，那如果我们不想让监听器立即工作，想让它在我们指定的时间点开始工作，或者在我们指定的时间点停止工作，该怎么处理呢——使用KafkaListenerEndpointRegistry，下面我们就来实现：
① 禁止监听器自启动；
② 创建两个定时任务，一个用来在指定时间点启动定时器，另一个在指定时间点停止定时器；
新建一个定时任务类，用注解@EnableScheduling声明，KafkaListenerEndpointRegistry 在SpringIO中已经被注册为Bean，直接注入，设置禁止KafkaListener自启动
@EnableScheduling
@Component
public class CronTimer {
/*** @KafkaListener注解所标注的方法并不会在IOC容器中被注册为Bean，* 而是会被注册在KafkaListenerEndpointRegistry中，* 而KafkaListenerEndpointRegistry在SpringIOC中已经被注册为Bean**/@Autowiredprivate KafkaListenerEndpointRegistry registry;
@Autowiredprivate ConsumerFactory consumerFactory;
// 监听器容器工厂(设置禁止KafkaListener自启动)@Beanpublic ConcurrentKafkaListenerContainerFactory delayContainerFactory() {ConcurrentKafkaListenerContainerFactory container = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory();container.setConsumerFactory(consumerFactory);//禁止KafkaListener自启动container.setAutoStartup(false);return container;}
// 监听器@KafkaListener(id="timingConsumer",topics = "topic1",containerFactory = "delayContainerFactory")public void onMessage1(ConsumerRecord<?, ?> record){System.out.println("消费成功："+record.topic()+"-"+record.partition()+"-"+record.value());}
// 定时启动监听器@Scheduled(cron = "0 42 11 * * ? ")public void startListener() {System.out.println("启动监听器...");// "timingConsumer"是@KafkaListener注解后面设置的监听器ID,标识这个监听器if (!registry.getListenerContainer("timingConsumer").isRunning()) {registry.getListenerContainer("timingConsumer").start();}//registry.getListenerContainer("timingConsumer").resume();}
// 定时停止监听器@Scheduled(cron = "0 45 11 * * ? ")public void shutDownListener() {System.out.println("关闭监听器...");registry.getListenerContainer("timingConsumer").pause();}
}