一,Kafka介绍
Kafka是最初是由linkedin公司开发,是一个分布式,支持分区的(partition),多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统,低延迟的实时系统,Storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2020年贡献给了Apache基金会并称为顶级开源项目。
1. kafka的应用场景:
千锋教育2. kafka中的基本概念
千锋教育二,kafka的基本知识
1. Kafka的安装
部署一台zookeeper服务器
安装jdk
下载kafka的安装包: Apache Kafka
上传到kafka服务器上: /usr/local/kafka
解压缩压缩包
进入到config目录内,修改server.properties
千锋教育进入到bin目录内,执行以下命令来启动kafka服务器(带着配置文件)
千锋教育校验kafka是否启动成功:
进入到zk内查看是否有kafka的节点:/brokers/ids/0
2. 创建topic
千锋教育Topic是Kafka消息的逻辑划分
3. 发送消息
kafka自带了一个producer命令客户端,可以从本地文件中读取内容,或者我们也可以命令行中直接输入内容,并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下,每一行会被当作成一个独立的消息。使用kafka的发送消息的客户端,指定发送到的kafka服务器地址和topic
千锋教育4. 消费消息
对于consumer,kafka同样也携带了一个命令行客户端,会将获取到内容在命令行中输出,默认是消费最新的消息,使用kafka的消费者消费的客户端,从指定kafka服务器的指定topic中消费消息。
千锋教育几个注意点:
消息会被存储
消息是顺序存储的
消息是有偏移量的
消费时可以指明偏移量进行消费
5. 关于消息的细节
千锋教育生产者将消息发送给broker,broker会将消息保存在本地的日志文件中
千锋教育消息的保存时有序的,通过offset偏移量来描述消息的有序性
消费者消费消息时,也是通过offset来描述当前要消费的那条消息的位置
6. 单播消息
在一个kafka的topic中,启动两个消费者,一个生产者,问:生产者发送消息,这条消息是否同时会被两个消费者订阅?
如果多个消费者在同一个消费组,那么只有一个消费者可以收到消息。换言之,同一个消费组中只能有一个消费者收到一个topic中的消息
千锋教育7. 多播消息
不同的消费组订阅同一个topic,那么不同的消费组中只有一个消费者能收到消息,实际上也是多个消费组中的多个消费者收到了同一个消息。
千锋教育单播与多播消息的区别
千锋教育8. 查看消费组的详细信息
查看消费组中的具体信息:比如当前偏移量,最后一条消息的偏移量,堆积的消息数量
千锋教育Current-offset: 当前消费组已消费偏移量
Log-end-offset: 主题对应分区消息的结束偏移量(HW)
Lag: 当前消费组未消费的消息数
三,Kafka中主题和分区的概念
1. 主题Topic
主题--topic是Kafka中的逻辑概念,kafka通过topic将消息进行分类。不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。但是有一个问题,如果说这个topic中的消息非常多,多到需要几个T来存,因为消息会被保存到log日志文件中。为了解决这个文件过大的问题,kafka提出了partition分区的概念。
2. 分区Partition
1). 分区的概念
通过partition将topic中的消息分区来存储,这样的好处有多个:
分区存储,可以解决统一存储文件过大的问题
提供了读写的吞吐量:读和写可以同时在多个分区中进行
千锋教育2). 创建多分区的主题
千锋教育3. kafka中消息日志中保存的内容
0000000.log:这个文件中保存的就是消息
__consumer_offsets-49: kafka内部自己创建了__consumer_offsets主题包含了50个分区。这个主题用来存放消费者消费某个主题的偏移量,因为每个消费者都会自己维护着消费的主题的偏移量,也就是说每个消费者会把消费的主题的偏移量自主上报给kafka中的默认主题:consumer_offsets。因此kafka为了提升整个主题的并发性,默认设置了50个分区。
提交到哪个分区:通过hash函数:hash(consumerGroupId)%__consumer_offsets主题的分区数
提交到该主题中的内容是:key是consumerGroupId+topic+分区号,value就是当前的offset的值
文件中保存的消息,默认保存7天,七天后消息会被删除。
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