架构师系列- 消息中间件（13）-kafka深入应用

发布于：2024-04-27 ⋅ 阅读:(22) ⋅ 点赞:(0)

4、深入应用

4.1 springboot-kafka

1）配置文件

 kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.10.30:10903,192.168.10.30:10904
    producer: # producer 生产者
      retries: 0 # 重试次数
      acks: 1 # 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)
      batch-size: 16384 # 一次最多发送数据量
      buffer-memory: 33554432 # 生产端缓冲区大小
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

    consumer: # consumer消费者
      group-id: javagroup # 默认的消费组ID
      enable-auto-commit: true # 是否自动提交offset
      auto-commit-interval: 100 # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)
      auto-offset-reset: latest  #earliest，latest
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

 2）启动信息

4.2 消息发送

4.2.1 发送类型

KafkaTemplate调用send时默认采用异步发送，如果需要同步获取发送结果，调用get方法

详细代码参考：AsyncProducer.java

消费者使用：KafkaConsumer.java

1）同步发送

     ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send("test", JSON.toJSONString(message));
                //注意，可以设置等待时间，超出后，不再等候结果
        SendResult<String, Object> result = future.get(3,TimeUnit.SECONDS);
        logger.info("send result:{}",result.getProducerRecord().value());

通过swagger发送，控制台可以正常打印send result

swagger访问地址：http://localhost:8080/doc.html

2）阻断

在服务器上，将kafka暂停服务

docker-compose -f km.yml pause kafka-1 kafka-2

在swagger发送消息

调同步发送：请求被阻断，一直等待，超时后返回错误

而调异步发送的（默认发送接口），请求立刻返回。

那么，异步发送的消息怎么确认发送情况呢？？？往下看！

3）注册监听

代码参考： KafkaListener.java (释放注解)

可以给kafkaTemplate设置Listener来监听消息发送情况，实现内部的对应方法

 kafkaTemplate.setProducerListener(new ProducerListener<String, Object>() {});

查看控制台，等待一段时间后，异步发送失败的消息会被回调给注册过的listener

com.itheima.demo.config.KafkaListener:error!message={"message":"1","sendTime":1609920296374}

 启动kafka

docker-compose unpause kafka-1 kafka-2

 再次发送消息时，同步异步均可以正常收发，并且监听进入success回调

com.itheima.demo.config.KafkaListener$1:ok,message={"message":"1","sendTime":1610089315395}
com.itheima.demo.controller.PartitionConsumer:patition=1,message:[{"message":"1","sendTime":1610089315395}]

可以看到，在内部类 KafkaListener$1 中，即注册的Listener的消息。

4.2.2 序列化

消费者使用：KafkaConsumer.java

1）序列化详解

  • 前面用到的是Kafka自带的字符串序列化器（org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer）
  • 除此之外还有：ByteArray、ByteBuffer、Bytes、Double、Integer、Long 等
  • 这些序列化器都实现了接口 （org.apache.kafka.common.serialization.Serializer）
  • 基本上，可以满足绝大多数场景

2）自定义序列化

自己实现，实现对应的接口即可，有以下方法：

public interface Serializer<T> extends Closeable {
    default void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
    }

    //理论上，只实现这个即可正常运行
    byte[] serialize(String var1, T var2);

    //默认调上面的方法
    default byte[] serialize(String topic, Headers headers, T data) {
        return this.serialize(topic, data);
    }

    default void close() {
    }
}

案例，参考: MySerializer.java

在yaml中配置自己的编码器

value-serializer: com.test.demo.config.MySerializer

 重新发送，发现：消息发送端编码回调一切正常。但是消费端消息内容不对！

com.itheima.demo.controller.KafkaListener$1:ok,message={"message":"1","sendTime":1609923570477}
com.itheima.demo.controller.KafkaConsumer:message:"{\"message\":\"1\",\"sendTime\":1609923570477}"

3）解码

发送端有编码并且我们自己定义了编码，那么接收端自然要配备对应的解码策略

代码参考：MyDeserializer.java，实现方式与编码器几乎一样！

在yaml中配置自己的解码器

value-deserializer: com.itheima.demo.config.MyDeserializer

再次收发，消息正常

com.itheima.demo.controller.AsyncProducer$1:ok,message={"message":"1","sendTime":1609924855896}
com.itheima.demo.controller.KafkaConsumer:message:{"message":"1","sendTime":1609924855896}

4.2.3 分区策略

分区策略决定了消息根据key投放到哪个分区，也是顺序消费保障的基石。

  • 给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去
  • 没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取上hashCode进行分区
  • 既没有给定分区号，也没有给定key值，直接轮循进行分区
  • 自定义分区，你想怎么做就怎么做

1）验证默认分区规则

发送者代码参考：PartitionProducer.java

消费者代码使用：PartitionConsumer.java

通过swagger访问setKey：

 

再访问setPartition来设置分区号0来发送

 

2）自定义分区

你想自己定义规则，根据我的要求，把消息投放到对应的分区去？ 可以！

参考代码：MyPartitioner.java , MyPartitionTemplate.java ,

发送使用：MyPartitionProducer.java

使用swagger，发送0开头和非0开头两种key试一试！

备注：

自己定义config参数，比较麻烦，需要打破默认的KafkaTemplate设置

可以将KafkaConfiguration.java中的getTemplate加上@Bean注解来覆盖系统默认bean

这里为了避免混淆，采用@Autowire注入。

4.3 消息消费

4.3.1 消息组别

发送者使用：KafkaProducer.java

1）代码参考：GroupConsumer.java，Listener拷贝3份，分别赋予两组group，验证分组消费：

 

通过swagger发送2条消息

 

  • 同一group下的两个消费者，在group1均分消息
  • group2下只有一个消费者，得到全部消息

4）消费端闲置

注意分区数与消费者数的搭配，如果 （ 消费者数 > 分区数量 ），将会出现消费者闲置，浪费资源！

验证方式：

停掉项目，删掉test主题，重新建一个 ，这次只给它分配一个分区。

重新发送两条消息，试一试

解析：

group2可以消费到1、2两条消息

group1下有两个消费者，但是只分配给了 -1 ， -2这个进程被闲置

4.3.2 位移提交

1）自动提交

前面的案例中，我们设置了以下两个选项，则kafka会按延时设置自动提交

enable-auto-commit: true # 是否自动提交offset
auto-commit-interval: 100  # 提交offset延时(接收到消息后多久提交offset)

2）手动提交

有些时候，我们需要手动控制偏移量的提交时机，比如确保消息严格消费后再提交，以防止丢失或重复。

下面我们自己定义配置，覆盖上面的参数

代码参考：MyOffsetConfig.java

通过在消费端的Consumer来提交偏移量，有如下几种方式：

代码参考：MyOffsetConsumer.java

同步提交、异步提交：manualCommit() ，同步异步的差别，下面会详细讲到。

指定偏移量提交：offset()

3）重复消费问题

如果手动提交模式被打开，一定不要忘记提交偏移量。否则会造成重复消费！

代码参考和对比：manualCommit() , noCommit()

验证过程：

用km将test主题删除，新建一个test空主题。方便观察消息偏移 注释掉其他Consumer的Component注解，只保留当前MyOffsetConsumer.java 启动项目，使用swagger的KafkaProducer发送连续几条消息 留心控制台，都能消费，没问题：

但是！重启试试：

无论重启多少次，不提交偏移量的消费组，会重复消费一遍！！！

再通过命令行查询偏移量试试：

 

4）经验与总结

commitSync()方法，即同步提交，会提交最后一个偏移量。在成功提交或碰到无怯恢复的错误之前，commitSync()会一直重试，但是commitAsync()不会。

这就造成一个陷阱：
如果异步提交，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。只要成功一次，偏移量就会提交上去。

但是！如果这是发生在关闭消费者时的最后一次提交，就要确保能够提交成功，如果还没提交完就停掉了进程。就会造成重复消费！

因此，在消费者关闭前一般会组合使用commitAsync()和commitSync()。
详细代码参考：MyOffsetConsumer.manualOffset()

5、高级特性

5.1 扩展性

5.1.1 broker扩容

1）在yaml中复制kafka-2，拷贝为新的节点，注意以下标注修改的地方！

#修改后的内容参考：cluster.yml

    kafka-3: #改
        container_name: kafka-3 #改
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10905:9092 #改
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 3 #改
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10905 #改
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper

 完整的 cluster.yml

version: '3'
services:
    zookeeper:
        image: zookeeper:3.4.13

    kafka-1:
        container_name: kafka-1
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10903:9092
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 1
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            #docker部署必须设置外部可访问ip和端口，否则注册进zk的地址将不可达造成外部无法连接
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10903
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper
    kafka-2:
        container_name: kafka-2
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10904:9092
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 2
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10904
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper
    km:
        image: liggdocker/km:2002
        ports:
            - 10906:9000
        depends_on:
            - zookeeper
    kafka-3: #改
        container_name: kafka-3 #改
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10905:9092 #改
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 3 #改
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10905 #改
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper

 2）更新docker集群信息

docker-compose -f cluster.yml up -d
#启动消息

kafka_zookeeper_1 is up-to-date
kafka_km_1 is up-to-date
kafka-1 is up-to-date
kafka-2 is up-to-date
Creating kafka-3 ... done

3）进命令行，或打开km查看新的broker信息

5.1.2 分区扩容

1）使用km对test主题增加分区到3个，看分区分配机器情况

 可以指定新分区数量，及分配到的机器

2）注意问题

新加分区或重新调整分区，已经启动的客户端会动态更新对应的分配信息，不需要重启。

但是！！！

在同步变更消息的过程中有可能会丢失消息！想想为什么？（答案在下面）

（注意！以下场景不保证100%会重现！）

答案：

回顾一下消费偏移量的默认提交配置：latest，因为新分区没有任何offset提交记录

所以会在重新分配分区后从末尾开始消费！

那么分配前的那些消息就不会消费到。而分配后再发送的不会受影响，可以正常消费

分区分配正常后，查看偏移量提交信息，没问题：

km的Consumer页签里也可以查看偏移量信息：

5.2 高可用

以上动态扩容操作是怎么实现的呢？集群中必然有一个节点协调了相关操作。

这台协调者，就是controller节点。

controller节点是其中的一台broker，所有broker都有可能成为controller

当前controller宕机后，其他就会参与竞争，选出新的controller，保持集群对外的高可用

5.2.1 节点选举

1）查找controller，找到它所在的broker

1）查找controller，找到它所在的broker

#查找docker进程，找到zookeeper的容器
[root@iZ8vb3a9qxofwannyywl6zZ ~]# docker ps --format "table{{.ID}}\t{{.Names}}\t{{.Ports}}"
CONTAINER ID        NAMES               PORTS
75318748caab        kafka-3             0.0.0.0:10905->9092/tcp
4807d188a180        kafka_km_1          0.0.0.0:10906->9000/tcp
4453eb0b2a36        kafka-2             0.0.0.0:10904->9092/tcp
d6fd814a0851        kafka-1             0.0.0.0:10903->9092/tcp
8c1fc2cc6e9a        kafka_zookeeper_1   2181/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp

#进入容器，连上zk
[root@iZ8vb3a9qxofwannyywl6zZ ~]# docker exec -it kafka_zookeeper_1 sh
/zookeeper-3.4.13 #
/zookeeper-3.4.13 # zkCli.sh
Connecting to localhost:2181

#查询当前controller是哪个节点，发现是2号机器（有可能是其他节点，找到这个brokerid，下面要用！）
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /controller
{"version":1,"brokerid":2,"timestamp":"1610500701187"}

#controller变更的次数
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] get /controller_epoch
1
	

2）docker-compose停掉它！

#docker pause 暂停容器的服务，注意是上面找到的那台broker
[root@iZ8vb3a9qxofwannyywl6zZ ~]# docker pause kafka-2
kafka-2

#查看状态，发现(Paused)
[root@iZ8vb3a9qxofwannyywl6zZ ~]# docker ps | grep kafka-2
4453eb0b2a36        wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2                    "start-kafka.sh"         2 days ago          Up 2 days (Paused)   0.0.0.0:10904->9092/tcp                                                                      kafka-2

#再次按 1）的步骤进入zk容器，查看当前controller，已经变为3号
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] get /controller
{"version":1,"brokerid":3,"timestamp":"1610679583216"}

#变更次数加了1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] get /controller_epoch
2

5.2.2 原理剖析

当控制器被关闭或者与Zookeeper系统断开连接时，Zookeeper系统上的/controller临时节点就会被清除。

Kafka集群中的监听器会接收到变更通知，各个代理节点会尝试到Zookeeper系统中创建它。

第一个成功在Zookeeper系统中创建的代理节点，将会成为新的控制器。

每个新选举出来的控制器，会在Zookeeper系统中递增controller_epoch的值。

附：详细流程图

 

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