[[438966]]

一、認識kafka

面試官提問：什么是 Kafka ?用來干嘛的?

官方定義如下：

Kafka is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It is horizontally scalable, fault-tolerant, wicked fast, and runs in production in thousands of companies.

翻譯過來，大致的意思就是，這是一個實時數據處理系統，可以橫向擴展，并高可靠!

實時數據處理，從名字上看，很好理解，就是將數據進行實時處理，在現在流行的微服務開發中，最常用實時數據處理平臺有 RabbitMQ、RocketMQ 等消息中間件。

這些中間件，最大的特點主要有兩個：

• 服務解耦
• 流量削峰

在早期的 web 應用程序開發中，當請求量突然上來了時候，我們會將要處理的數據推送到一個隊列通道中，然后另起一個線程來不斷輪訓拉取隊列中的數據，從而加快程序的運行效率。

但是隨著請求量不斷的增大，并且隊列通道的數據一致處于高負載，在這種情況下，應用程序的內存占用率會非常高，稍有不慎，會出現內存不足，造成程序內存溢出，從而導致服務不可用。

隨著業務量的不斷擴張，在一個應用程序內，使用這種模式已然無法滿足需求，因此之后，就誕生了各種消息中間件，例如 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 等中間件。

采用這種模型，本質就是將要推送的數據，不在存放在當前應用程序的內存中，而是將數據存放到另一個專門負責數據處理的應用程序中，從而實現服務解耦。

消息中間件：主要的職責就是保證能接受到消息，并將消息存儲到磁盤，即使其他服務都掛了，數據也不會丟失，同時還可以對數據消費情況做好監控工作。

應用程序：只需要將消息推送到消息中間件，然后啟用一個線程來不斷從消息中間件中拉取數據，進行消費確認即可!

引入消息中間件之后，整個服務開發會變得更加簡單，各負其責。

Kafka 本質其實也是消息中間件的一種，Kafka 出自于 LinkedIn 公司，與 2010 年開源到 github。

LinkedIn 的開發團隊，為了解決數據管道問題，起初采用了 ActiveMQ 來進行數據交換，大約是在 2010 年前后，那時的 ActiveMQ 還遠遠無法滿足 LinkedIn 對數據傳遞系統的要求，經常由于各種缺陷而導致消息阻塞或者服務無法正常訪問，為了能夠解決這個問題，LinkedIn 決定研發自己的消息傳遞系統，Kafka 由此誕生。

在 LinkedIn 公司，Kafka 可以有效地處理每天數十億條消息的指標和用戶活動跟蹤，其強大的處理能力，已經被業界所認可，并成為大數據流水線的首選技術。

二、架構介紹

先來看一張圖，下面這張圖就是 kafka 生產與消費的核心架構模型!

如果你看不懂這些概念沒關系，我會帶著大家一起梳理一遍!

• Producer：Producer 即生產者，消息的產生者，是消息的入口
• Broker：Broker 是 kafka 一個實例，每個服務器上有一個或多個 kafka 的實例，簡單的理解就是一臺 kafka 服務器，kafka cluster表示集群的意思
• Topic：消息的主題，可以理解為消息隊列，kafka的數據就保存在topic。在每個 broker 上都可以創建多個 topic 。
• Partition：Topic的分區，每個 topic 可以有多個分區，分區的作用是做負載，提高 kafka 的吞吐量。同一個 topic 在不同的分區的數據是不重復的，partition 的表現形式就是一個一個的文件夾!
• Replication：每一個分區都有多個副本，副本的作用是做備胎，主分區(Leader)會將數據同步到從分區(Follower)。當主分區(Leader)故障的時候會選擇一個備胎(Follower)上位，成為 Leader。在kafka中默認副本的最大數量是10個，且副本的數量不能大于Broker的數量，follower和leader絕對是在不同的機器，同一機器對同一個分區也只可能存放一個副本
• Message：每一條發送的消息主體。
• Consumer：消費者，即消息的消費方，是消息的出口。
• Consumer Group：我們可以將多個消費組組成一個消費者組，在 kafka 的設計中同一個分區的數據只能被消費者組中的某一個消費者消費。同一個消費者組的消費者可以消費同一個topic的不同分區的數據，這也是為了提高kafka的吞吐量!
• Zookeeper：kafka 集群依賴 zookeeper 來保存集群的的元信息，來保證系統的可用性。

簡而言之，kafka 本質就是一個消息系統，與大多數的消息系統一樣，主要的特點如下：

• 使用推拉模型將生產者和消費者分離
• 為消息傳遞系統中的消息數據提供持久性，以允許多個消費者
• 提供高可用集群服務，主從模式，同時支持橫向水平擴展

與 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 不同的地方在于，它有一個分區Partition的概念。

這個分區的意思就是說，如果你創建的topic有5個分區，當你一次性向 kafka 中推 1000 條數據時，這 1000 條數據默認會分配到 5 個分區中，其中每個分區存儲 200 條數據。

這樣做的目的，就是方便消費者從不同的分區拉取數據，假如你啟動 5 個線程同時拉取數據，每個線程拉取一個分區，消費速度會非常非常快!

這是 kafka 與其他的消息系統最大的不同!

2.1、發送數據

和其他的中間件一樣，kafka 每次發送數據都是向Leader分區發送數據，并順序寫入到磁盤，然后Leader分區會將數據同步到各個從分區Follower，即使主分區掛了，也不會影響服務的正常運行。

那 kafka 是如何將數據寫入到對應的分區呢?kafka中有以下幾個原則：

• 1、數據在寫入的時候可以指定需要寫入的分區，如果有指定，則寫入對應的分區
• 2、如果沒有指定分區，但是設置了數據的key，則會根據key的值hash出一個分區
• 3、如果既沒指定分區，又沒有設置key，則會輪詢選出一個分區

2.2、消費數據

與生產者一樣，消費者主動的去kafka集群拉取消息時，也是從Leader分區去拉取數據。

這里我們需要重點了解一個名詞：消費組!

考慮到多個消費者的場景，kafka 在設計的時候，可以由多個消費者組成一個消費組，同一個消費組者的消費者可以消費同一個 topic 下不同分區的數據，同一個分區只會被一個消費組內的某個消費者所消費，防止出現重復消費的問題!

但是不同的組，可以消費同一個分區的數據!

你可以這樣理解，一個消費組就是一個客戶端，一個客戶端可以由很多個消費者組成，以便加快消息的消費能力。

但是，如果一個組下的消費者數量大于分區數量，就會出現很多的消費者閑置。

如果分區數量大于一個組下的消費者數量，會出現一個消費者負責多個分區的消費，會出現消費性能不均衡的情況。

因此，在實際的應用中，建議消費者組的consumer的數量與partition的數量保持一致!

三、kafka 安裝

光說理論可沒用，下面我們就以 centos7 為例，介紹一下 kafka 的安裝和使用。

kafka 需要 zookeeper 來保存服務實例的元信息，因此在安裝 kafka 之前，我們需要先安裝 zookeeper。

3.1、安裝zookeeper

zookeeper 安裝環境依賴于 jdk，因此我們需要事先安裝 jdk

# 安裝jdk1.8 
 
yum -y install java-1.8.0-openjdk 

下載zookeeper，并解壓文件包

#在線下載zookeeper 
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.12/zookeeper-3.4.12.tar.gz 
 
#解壓 
tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz 

創建數據、日志目錄

#創建數據和日志存放目錄 
cd /usr/zookeeper/ 
mkdir data 
mkdir log 
 
#把conf下的zoo_sample.cfg備份一份，然后重命名為zoo.cfg 
cd conf/ 
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 

配置zookeeper

#編輯zoo.cfg文件 
vim zoo.cfg 

重新配置dataDir和dataLogDir的存儲路徑

最后，啟動 Zookeeper 服務

#進入Zookeeper的bin目錄 
cd zookeeper/zookeeper-3.4.12/bin 
 
#啟動Zookeeper 
./zkServer.sh start 
 
#查詢Zookeeper狀態 
./zkServer.sh status 
 
#關閉Zookeeper狀態 
./zkServer.sh stop 

3.2、安裝kafka

到官網http://kafka.apache.org/downloads.html下載想要的版本，我這里下載是最新穩定版2.8.0。

#下載kafka 安裝包 
wget https://apache.osuosl.org/kafka/2.8.0/kafka-2.8.0-src.tgz 
 
#解壓文件包 
tar -xvf kafka-2.8.0-src.tgz 

按需修改配置文件server.properties(可選)

#進入配置文件夾 
cd  kafka-2.8.0-src/config 
 
#編輯server.properties 
vim server.properties 

server.properties文件內容如下：

broker.id=0 
listeners=PLAINTEXT://localhost:9092 
num.network.threads=3 
num.io.threads=8 
socket.send.buffer.bytes=102400 
socket.receive.buffer.bytes=102400 
socket.request.max.bytes=104857600 
log.dirs=/tmp/kafka-logs 
num.partitions=1 
num.recovery.threads.per.data.dir=1 
offsets.topic.replication.factor=1 
transaction.state.log.replication.factor=1 
transaction.state.log.min.isr=1 
log.retention.hours=168 
log.segment.bytes=1073741824 
log.retention.check.interval.ms=300000 
zookeeper.connect=localhost:2181 
zookeeper.connection.timeout.ms=6000 
group.initial.rebalance.delay.ms=0 

其中有四個重要的參數：

• broker.id：唯一標識ID
• listeners=PLAINTEXT://localhost:9092：kafka服務監聽地址和端口
• log.dirs：日志存儲目錄
• zookeeper.connect：指定zookeeper服務地址

可根據自己需求修改對應的配置!

3.3、啟動 kafka 服務

# 進入bin腳本目錄 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 

啟動 kafka 服務

nohup kafka-server-start.sh ../config/server.properties server.log 2> server.err & 

3.4、創建主題topics

創建一個名為testTopic的主題，它只包含一個分區，只有一個副本：

# 進入bin腳本目錄 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#創建topics 
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testTopic 

運行list topic命令，可以看到該主題。

# 進入bin腳本目錄 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#查詢當前kafka上所有的主題 
kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 

輸出內容：

testTopic 

3.5、發送消息

Kafka 附帶一個命令行客戶端，它將從文件或標準輸入中獲取輸入，并將其作為消息發送到 Kafka 集群。默認情況下，每行將作為單獨的消息發送。

運行生產者，然后在控制臺中鍵入一些消息以發送到服務器。

# 進入bin腳本目錄 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#運行一個生產者，向testTopic主題中發消息 
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testTopic 

輸入兩條內容并回車：

Hello kafka! 
 
This is a message 

3.5、接受消息

Kafka 還有一個命令行使用者，它會將消息轉儲到標準輸出。

# 進入bin腳本目錄 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#運行一個消費者，從testTopic主題中拉取消息 
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic testTopic --from-beginning 

輸出結果如下：

Hello kafka! 
This is a message 

四、小結

本文主要圍繞 kafka 的架構模型和安裝環境做了一些初步的介紹，難免會有理解不對的地方，歡迎網友批評、吐槽。

由于篇幅原因，會在下期文章中詳細介紹 java 環境下 kafka 應用場景!

五、參考

1、知乎 - Java團長 - 再過半小時，你就能明白kafka的工作原理了