Java分布式学习之Kafka消息队列
目录
- 介绍
- Kafka核心相关名称
- kafka集群安装
- kafka使用
- kafka文件存储
- Springboot整合kafka
介绍
Apache Kafka 是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务。
注意:Kafka并没有遵循JMS规范(),它只提供了发布和订阅通讯方式。
kafka中文官网:http://kafka.apachecn.org/quickstart.html
Kafka核心相关名称
- Broker:Kafka节点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群
- Topic:一类消息,消息存放的目录即主题,例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够同时负责多个topic的分发
- massage: Kafka中最基本的传递对象。
- Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。Kafka里面实现分区,一个broker就是表示一个区域。
- Segment:partition物理上由多个segment组成,每个Segment存着message信息
- Producer : 生产者,生产message发送到topic
- Consumer : 消费者,订阅topic并消费message, consumer作为一个线程来消费
- Consumer Group:消费者组,一个Consumer Group包含多个consumer
- Offset:偏移量,理解为消息 partition 中消息的索引位置
主题和队列的区别:
队列是一个数据结构,遵循先进先出原则
kafka集群安装
参考官方文档:https://kafka.apachecn.org/quickstart.html
- 每台服务器上安装jdk1.8环境
- 安装Zookeeper集群环境
- 安装kafka集群环境
- 运行环境测试
安装jdk环境和zookeeper这里不详述了。
kafka为什么依赖于zookeeper:kafka会将mq信息存放到zookeeper上,为了使整个集群能够方便扩展,采用zookeeper的事件通知相互感知。
kafka集群安装步骤:
1、下载kafka的压缩包,下载地址:https://kafka.apachecn.org/downloads.html
2、解压安装包
tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz
3、修改kafka的配置文件 config/server.properties
配置文件修改内容:
- zookeeper连接地址:
zookeeper.connect=192.168.1.19:2181
- 监听的ip,修改为本机的ip
listeners=PLAINTEXT://192.168.1.19:9092
- kafka的brokerid,每台broker的id都不一样
broker.id=0
4、依次启动kafka
./kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
kafka使用
kafka文件存储
topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念,每个partition对应于一个log文件,该log文件中存储的就是Producer生成的数据。Producer生成的数据会被不断追加到该log文件末端,为防止log文件过大导致数据定位效率低下,Kafka采取了分片和索引机制,将每个partition分为多个segment,每个segment包括:“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件。这些文件位于一个文件夹下,该文件夹的命名规则为:topic名称+分区序号。
例如:执行命令新建一个主题,分三个区存放放在三个broker中:
./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic kaico
- 一个partition分为多个segment
- .log 日志文件
- .index 偏移量索引文件
- .timeindex 时间戳索引文件
- 其他文件(partition.metadata,leader-epoch-checkpoint)
Springboot整合kafka
maven依赖
<dependencies> <!-- springBoot集成kafka --> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <!-- SpringBoot整合Web组件 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> </dependencies>
yml配置
# kafka spring: kafka: # kafka服务器地址(可以多个) # bootstrap-servers: 192.168.212.164:9092,192.168.212.167:9092,192.168.212.168:9092 bootstrap-servers: www.kaicostudy.com:9092,www.kaicostudy.com:9093,www.kaicostudy.com:9094 consumer: # 指定一个默认的组名 group-id: kafkaGroup1 # earliest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费 # latest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 # none:topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常 auto-offset-reset: earliest # key/value的反序列化 key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer producer: # key/value的序列化 key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 批量抓取 batch-size: 65536 # 缓存容量 buffer-memory: 524288 # 服务器地址 bootstrap-servers: www.kaicostudy.com:9092,www.kaicostudy.com:9093,www.kaicostudy.com:9094
生产者
@RestController public class KafkaController { /** * 注入kafkaTemplate */ @Autowired private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate; /** * 发送消息的方法 * * @param key * 推送数据的key * @param data * 推送数据的data */ private void send(String key, String data) { // topic 名称 key data 消息数据 kafkaTemplate.send("kaico", key, data); } // test 主题 1 my_test 3 @RequestMapping("/kafka") public String testKafka() { int iMax = 6; for (int i = 1; i < iMax; i++) { send("key" + i, "data" + i); } return "success"; } }
消费者
@Component public class TopicKaicoConsumer { /** * 消费者使用日志打印消息 */ @KafkaListener(topics = "kaico") //监听的主题 public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) { System.out.println("topic名称:" + consumer.topic() + ",key:" + consumer.key() + "," + "分区位置:" + consumer.partition() + ", 下标" + consumer.offset()); //输出key对应的value的值 System.out.println(consumer.value()); } }
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