Kafka从0到消费者开发

安装ZK

Index of /zookeeper/zookeeper-3.9.2

1. 下载安装包

一定要下载-bin的，不带bin的是源码，没有编译的，无法执行。-bin的才可以执行。

1. 解压

tar -zxvf apache-zookeeper-3.9.2-bin.tar.gz

1. 备份配置

cp zoo_sample.cfg zoo_sample.cfg-back

1. 配置命名并修改配置

# 创建zk数据路径
mkdir -p /data/zk
# 修改配置
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg  && vim zoo.cfg

1. 配置变更内容

###########################  变更区
# 将数据目录变更为新的路径
# dataDir=/tmp/zookeeper
dataDir=/data/zk
###########################  变更区


##########################################配置原文件
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
# dataDir=/tmp/zookeeper
dataDir=/data/zk
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1

## Metrics Providers
#
# https://prometheus.io Metrics Exporter
#metricsProvider.className=org.apache.zookeeper.metrics.prometheus.PrometheusMetricsProvider
#metricsProvider.httpHost=0.0.0.0
#metricsProvider.httpPort=7000
#metricsProvider.exportJvmInfo=true

1. 启动zk

./bin/zkServer.sh start

1. 常用命令

# 启动
./zkServer.sh start

# 停止
./zkServer.sh stop

# 状态
./zkServer.sh status

1. 集群改造

集群需要多台机器

每台机器的配置，都要配置上下面的内容

• 配置

server.2=173.16.250.31:12888:13888
server.1=173.16.250.32:12888:13888

# 配置解析
# server.2=173.16.250.31:12888:13888
## server 是固定前缀
## 2 代表当前节点id，可以自定义，数字或字母标识，只要唯一标识一个节点即可。
## 173.16.250.31 节点id
## 12888 master和slave通信端口 默认2888
## 13888 leader选举端口，默认3888

注意，自己当前节点，及其他的节点，均要配置。

• 创建当前节点id=》myid

注意：myid需要创建在dataDir目录下，看配置的dataDir目录是什么，否则会起不来

# 这里的2 就是当前节点的id，等于 server.2=xxxx:2888:3888 ,中的2
echo "2" > /data/zk/myid

1. 验证集群状态

# 集群状态下，登录每一台zk服务器，查看状态，会显示当前的节点是否为leader

./zkServer.sh status


# 非主节点显示
[root@localdomain bin]# ./zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zk/apache-zookeeper-3.9.2-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower

# 主节点显示
[root@localdomain bin]# ./zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zk/apache-zookeeper-3.9.2-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: leader

安装kafka

kafka首页：Apache Kafka

点击下载即可

1. 解压安装包

tar -zxvf kafka_2.13-3.7.0.tgz

1. 修改配置

vim /${KAFKA_HOME}/config/server.properties

broker.id=0 //初始是0，每个 server 的broker.id 都应该设置为不一样的，就和 myid 一样 我的三个服务分别设置的是 1,2,3
log.dirs=/usr/local/kafka/kafka_2.12-2.3.0/log

#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880

#设置zookeeper的连接端口
zookeeper.connect=192.168.1.7:2181,192.168.1.8:2181,192.168.1.9:2181

# 设置局域网内其他机器可以访问，如果不设置，只能localhost能访问，会导致后面写消费者时，java程序连接不上。这里写自己的服务ip即可。
advertised.listeners=PLAINTEXT://173.16.250.32:9092

配置解释

broker.id=0  #当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样
port=9092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.1.7 #这个参数默认是关闭的，在0.8.1有个bug，DNS解析问题，失败率的问题。
num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
log.dirs=/usr/local/kafka/kafka_2.12-2.3.0/log #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天
message.max.byte=5242880  #消息保存的最大值5M
default.replication.factor=2  #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
replica.fetch.max.bytes=5242880  #取消息的最大直接数
log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
zookeeper.connect=192.168.1.7:2181,192.168.1.8:2181,192.168.1.9:2181 #设置zookeeper的连接端口

详细说明

常规配置
这些参数是 kafka 中最基本的配置

broker.id

每个 broker 都需要有一个标识符，使用 broker.id 来表示。它的默认值是 0，它可以被设置成其他任意整数，在集群中需要保证每个节点的 broker.id 都是唯一的。

port

如果使用配置样本来启动 kafka ，它会监听 9092 端口，修改 port 配置参数可以把它设置成其他任意可用的端口。

zookeeper.connect

用于保存 broker 元数据的地址是通过 zookeeper.connect 来指定。localhost:2181 表示运行在本地 2181 端口。该配置参数是用逗号分隔的一组 hostname:port/path 列表，每一部分含义如下：

hostname 是 zookeeper 服务器的服务名或 IP 地址

port 是 zookeeper 连接的端口

/path 是可选的 zookeeper 路径，作为 Kafka 集群的 chroot 环境。如果不指定，默认使用跟路径

log.dirs

Kafka 把消息都保存在磁盘上，存放这些日志片段的目录都是通过 log.dirs 来指定的。它是一组用逗号分隔的本地文件系统路径。如果指定了多个路径，那么 broker 会根据 "最少使用" 原则，把同一分区的日志片段保存到同一路径下。要注意，broker 会向拥有最少数目分区的路径新增分区，而不是向拥有最小磁盘空间的路径新增分区。

num.recovery.threads.per.data.dir

对于如下 3 种情况，Kafka 会使用可配置的线程池来处理日志片段

服务器正常启动，用于打开每个分区的日志片段；

服务器崩溃后启动，用于检查和截断每个分区的日志片段；

服务器正常关闭，用于关闭日志片段

默认情况下，每个日志目录只使用一个线程。因为这些线程只是在服务器启动和关闭时会用到，所以完全可以设置大量的线程来达到井行操作的目的。特别是对于包含大量分区的服务器来说，一旦发生崩愤，在进行恢复时使用井行操作可能会省下数小时的时间。设置此参数时需要注意，所配置的数字对应的是 log.dirs 指定的单个日志目录。也就是说，如果 num.recovery.threads.per.data.dir 被设为 8，并且 log.dir 指定了 3 个路径，那么总共需要 24 个线程。

auto.create.topics.enable

默认情况下，Kafka 会在如下 3 种情况下创建主题

当一个生产者开始往主题写入消息时

当一个消费者开始从主题读取消息时

当任意一个客户向主题发送元数据请求时

delete.topic.enable

如果你想要删除一个主题，你可以使用主题管理工具。默认情况下，是不允许删除主题的，delete.topic.enable 的默认值是 false 因此你不能随意删除主题。这是对生产环境的合理性保护，但是在开发环境和测试环境，是可以允许你删除主题的，所以，如果你想要删除主题，需要把 delete.topic.enable 设为 true。

主题默认配置
Kafka 为新创建的主题提供了很多默认配置参数，下面就来一起认识一下这些参数

num.partitions

num.partitions 参数指定了新创建的主题需要包含多少个分区。如果启用了主题自动创建功能（该功能是默认启用的），主题分区的个数就是该参数指定的值。该参数的默认值是 1。要注意，我们可以增加主题分区的个数，但不能减少分区的个数。

default.replication.factor

这个参数比较简单，它表示 kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务default.replication.factor 的默认值为1，这个参数在你启用了主题自动创建功能后有效。

log.retention.ms

Kafka 通常根据时间来决定数据可以保留多久。默认使用 log.retention.hours 参数来配置时间，默认是 168 个小时，也就是一周。除此之外，还有两个参数 log.retention.minutes 和 log.retentiion.ms 。这三个参数作用是一样的，都是决定消息多久以后被删除，推荐使用 log.retention.ms。

log.retention.bytes

另一种保留消息的方式是判断消息是否过期。它的值通过参数 log.retention.bytes 来指定，作用在每一个分区上。也就是说，如果有一个包含 8 个分区的主题，并且 log.retention.bytes 被设置为 1GB，那么这个主题最多可以保留 8GB 数据。所以，当主题的分区个数增加时，整个主题可以保留的数据也随之增加。

log.segment.bytes

上述的日志都是作用在日志片段上，而不是作用在单个消息上。当消息到达 broker 时，它们被追加到分区的当前日志片段上，当日志片段大小到达 log.segment.bytes 指定上限（默认为 1GB）时，当前日志片段就会被关闭，一个新的日志片段被打开。如果一个日志片段被关闭，就开始等待过期。这个参数的值越小，就越会频繁的关闭和分配新文件，从而降低磁盘写入的整体效率。

log.segment.ms

上面提到日志片段经关闭后需等待过期，那么 log.segment.ms 这个参数就是指定日志多长时间被关闭的参数和，log.segment.ms 和 log.retention.bytes 也不存在互斥问题。日志片段会在大小或时间到达上限时被关闭，就看哪个条件先得到满足。

message.max.bytes

broker 通过设置 message.max.bytes 参数来限制单个消息的大小，默认是 1000 000， 也就是 1MB，如果生产者尝试发送的消息超过这个大小，不仅消息不会被接收，还会收到 broker 返回的错误消息。跟其他与字节相关的配置参数一样，该参数指的是压缩后的消息大小，也就是说，只要压缩后的消息小于 mesage.max.bytes，那么消息的实际大小可以大于这个值

这个值对性能有显著的影响。值越大，那么负责处理网络连接和请求的线程就需要花越多的时间来处理这些请求。它还会增加磁盘写入块的大小，从而影响 IO 吞吐量。

1. 启动kafka

./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties

1. 检查服务是否启动

# 执行命令 jps
6201 QuorumPeerMain
7035 Jps
6972 Kafka

1. 验证

• 创建topic

bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic test

--replication-factor 2   复制两份

--partitions 1 创建1个分区

--topic 创建主题

• 查看topic是否创建成功

bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 127.0.0.1:9092

• 创建生产者

./kafka-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic test

• 创建消费者

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic test --from-beginning

• 查看topic状态

bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic test


# 下面是显示的详细信息
Topic:cxuantopic PartitionCount:1 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: cxuantopic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2 Isr: 1,2

# 分区为为1  复制因子为2   主题 cxuantopic 的分区为0 
# Replicas: 0,1   复制的为1，2

1. kafka集群配置

多台机器启动集群环境，配置改动很少，都很简单

• 配置修改

# 这里多台服务器，改成不一样的
broker.id=1
# 改为自己的ip地址
advertised.listeners=PLAINTEXT://173.16.250.32:9092
# 配置所有zk节点
zookeeper.connect=173.16.250.32:2181,173.16.250.31:2181

其他的按照正常上面的流程，重新启动即可。

如果遇到

开发生产者及消费者

1. maven依赖

    <dependency>
      <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
      <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    </dependency>

1. 配置

spring:
  kafka:
    consumer:
      bootstrap-servers: 173.16.250.32:9092
      # 配置消费者消息offset是否自动重置(消费者重连会能够接收最开始的消息)
      auto-offset-reset: earliest
    producer:
      bootstrap-servers: 173.16.250.32:9092
      # 发送的对象信息变为json格式
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer

1. 生产者服务

package cn.huadingyun.bp.tidb.sync.provider;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author rubik
 * created of 2024/4/11 20:24 for cn.huadingyun.bp.tidb.sync.provider
 */
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class KafkaProducerService {

    private final KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate;

    public void send(String topic, Object message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message);
    }

}

1. 生产者接口

package cn.huadingyun.bp.tidb.sync.api;

import cn.huadingyun.bp.tidb.sync.provider.KafkaProducerService;
import cn.huadingyun.framework.dto.model.Result;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author rubik
 * created of 2024/4/11 20:22 for cn.huadingyun.bp.tidb.sync.api
 */
@RestController
@RequestMapping("kafka")
@RequiredArgsConstructor
public class KafkaProvider {

    private final KafkaProducerService kafkaProducerService;

    @GetMapping("send")
    public Result<String> send() {
        kafkaProducerService.send("test", "hello");
        return Result.success("okk");
    }

}

1. 消费者

package cn.huadingyun.bp.tidb.sync.listener;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author rubik
 * created of 2024/4/11 20:01 for cn.huadingyun.bp.tidb.sync.listener
 */
@Component
public class KafkaListenerDemo {


    @KafkaListener(topics = {"test"}, groupId = "test")
    public void listen(String message) {
        System.err.println(message);
    }
}

注意，这里的groupId必须指定，否则启动会报错。可以在配置的时候统一指定。