3分钟带你彻底搞懂 Kafka

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 一、认识kafka

Kafka到底是个啥?用来干嘛的?

官方定义如下：

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.

翻译过来，大致的意思就是，这是一个实时数据处理系统，可以横向扩展，并高可靠!

实时数据处理，从名字上看，很好理解，就是将数据进行实时处理，在现在流行的微服务开发中，最常用实时数据处理平台有 RabbitMQ、RocketMQ 等消息中间件。

这些中间件，最大的特点主要有两个：

• 服务解耦
• 流量削峰

在早期的 web 应用程序开发中，当请求量突然上来了时候，我们会将要处理的数据推送到一个队列通道中，然后另起一个线程来不断轮训拉取队列中的数据，从而加快程序的运行效率。

但是随着请求量不断的增大，并且队列通道的数据一致处于高负载，在这种情况下，应用程序的内存占用率会非常高，稍有不慎，会出现内存不足，造成程序内存溢出，从而导致服务不可用。

随着业务量的不断扩张，在一个应用程序内，使用这种模式已然无法满足需求，因此之后，就诞生了各种消息中间件，例如 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等中间件。

采用这种模型，本质就是将要推送的数据，不在存放在当前应用程序的内存中，而是将数据存放到另一个专门负责数据处理的应用程序中，从而实现服务解耦。

消息中间件：主要的职责就是保证能接受到消息，并将消息存储到磁盘，即使其他服务都挂了，数据也不会丢失，同时还可以对数据消费情况做好监控工作。

应用程序：只需要将消息推送到消息中间件，然后启用一个线程来不断从消息中间件中拉取数据，进行消费确认即可!

引入消息中间件之后，整个服务开发会变得更加简单，各负其责。

Kafka 本质其实也是消息中间件的一种，Kafka 出自于 LinkedIn 公司，与 2010 年开源到 github。

LinkedIn 的开发团队，为了解决数据管道问题，起初采用了 ActiveMQ 来进行数据交换，大约是在 2010 年前后，那时的 ActiveMQ 还远远无法满足 LinkedIn 对数据传递系统的要求，经常由于各种缺陷而导致消息阻塞或者服务无法正常访问，为了能够解决这个问题，LinkedIn 决定研发自己的消息传递系统，Kafka 由此诞生。

在 LinkedIn 公司，Kafka 可以有效地处理每天数十亿条消息的指标和用户活动跟踪，其强大的处理能力，已经被业界所认可，并成为大数据流水线的首选技术。

二、架构介绍

先来看一张图，下面这张图就是 kafka 生产与消费的核心架构模型!

如果你看不懂这些概念没关系，我会带着大家一起梳理一遍!

• Producer：Producer 即生产者，消息的产生者，是消息的入口
• Broker：Broker 是 kafka 一个实例，每个服务器上有一个或多个 kafka 的实例，简单的理解就是一台 kafka 服务器，kafka cluster表示集群的意思
• Topic：消息的主题，可以理解为消息队列，kafka的数据就保存在topic。在每个 broker 上都可以创建多个 topic 。
• Partition：Topic的分区，每个 topic 可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高 kafka 的吞吐量。同一个 topic 在不同的分区的数据是不重复的，partition 的表现形式就是一个一个的文件夹!
• Replication：每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎，主分区(Leader)会将数据同步到从分区(Follower)。当主分区(Leader)故障的时候会选择一个备胎(Follower)上位，成为 Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本
• Message：每一条发送的消息主体。
• Consumer：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。
• Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在 kafka 的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量!
• Zookeeper：kafka 集群依赖 zookeeper 来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。

简而言之，kafka 本质就是一个消息系统，与大多数的消息系统一样，主要的特点如下：

• 使用推拉模型将生产者和消费者分离
• 为消息传递系统中的消息数据提供持久性，以允许多个消费者
• 提供高可用集群服务，主从模式，同时支持横向水平扩展

与 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 不同的地方在于，它有一个**分区Partition**的概念。

这个分区的意思就是说，如果你创建的topic有5个分区，当你一次性向 kafka 中推 1000 条数据时，这 1000 条数据默认会分配到 5 个分区中，其中每个分区存储 200 条数据。

这样做的目的，就是方便消费者从不同的分区拉取数据，假如你启动 5 个线程同时拉取数据，每个线程拉取一个分区，消费速度会非常非常快!

这是 kafka 与其他的消息系统最大的不同!

2.1、发送数据

和其他的中间件一样，kafka 每次发送数据都是向Leader分区发送数据，并顺序写入到磁盘，然后Leader分区会将数据同步到各个从分区Follower，即使主分区挂了，也不会影响服务的正常运行。

那 kafka 是如何将数据写入到对应的分区呢?kafka中有以下几个原则：

1、数据在写入的时候可以指定需要写入的分区，如果有指定，则写入对应的分区

2、如果没有指定分区，但是设置了数据的key，则会根据key的值hash出一个分区

3、如果既没指定分区，又没有设置key，则会轮询选出一个分区

2.2、消费数据

与生产者一样，消费者主动的去kafka集群拉取消息时，也是从Leader分区去拉取数据。

这里我们需要重点了解一个名词：消费组!

考虑到多个消费者的场景，kafka 在设计的时候，可以由多个消费者组成一个消费组，同一个消费组者的消费者可以消费同一个 topic 下不同分区的数据，同一个分区只会被一个消费组内的某个消费者所消费，防止出现重复消费的问题!

但是不同的组，可以消费同一个分区的数据!

你可以这样理解，一个消费组就是一个客户端，一个客户端可以由很多个消费者组成，以便加快消息的消费能力。

但是，如果一个组下的消费者数量大于分区数量，就会出现很多的消费者闲置。

如果分区数量大于一个组下的消费者数量，会出现一个消费者负责多个分区的消费，会出现消费性能不均衡的情况。

因此，在实际的应用中，建议消费者组的consumer的数量与partition的数量保持一致!

三、kafka 安装

光说理论可没用，下面我们就以 centos7 为例，介绍一下 kafka 的安装和使用。

kafka 需要 zookeeper 来保存服务实例的元信息，因此在安装 kafka 之前，我们需要先安装 zookeeper。

3.1、安装zookeeper

zookeeper 安装环境依赖于 jdk，因此我们需要事先安装 jdk

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

下载zookeeper，并解压文件包

#在线下载zookeeper 
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.12/zookeeper-3.4.12.tar.gz 
 
#解压 
tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz 

创建数据、日志目录

#创建数据和日志存放目录 
cd /usr/zookeeper/ 
mkdir data 
mkdir log 
 
#把conf下的zoo_sample.cfg备份一份，然后重命名为zoo.cfg 
cd conf/ 
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 

配置zookeeper

#编辑zoo.cfg文件 
vim zoo.cfg 

重新配置dataDir和dataLogDir的存储路径

最后，启动 Zookeeper 服务

#进入Zookeeper的bin目录 
cd zookeeper/zookeeper-3.4.12/bin 
 
#启动Zookeeper 
./zkServer.sh start 
 
#查询Zookeeper状态 
./zkServer.sh status 
 
#关闭Zookeeper状态 
./zkServer.sh stop 

3.2、安装kafka

到官网http://kafka.apache.org/downloads.html下载想要的版本，我这里下载是最新稳定版2.8.0。

#下载kafka 安装包 
wget https://apache.osuosl.org/kafka/2.8.0/kafka-2.8.0-src.tgz 
 
#解压文件包 
tar -xvf kafka-2.8.0-src.tgz 

按需修改配置文件server.properties(可选)

#进入配置文件夹 
cd  kafka-2.8.0-src/config 
 
#编辑server.properties 
vim server.properties 

server.properties文件内容如下：

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 

其中有四个重要的参数：

• broker.id：唯一标识ID
• listeners=PLAINTEXT://localhost:9092：kafka服务监听地址和端口
• log.dirs：日志存储目录
• zookeeper.connect：指定zookeeper服务地址

可根据自己需求修改对应的配置!

3.3、启动 kafka 服务

# 进入bin脚本目录 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 

启动 kafka 服务

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

3.4、创建主题topics

创建一个名为testTopic的主题，它只包含一个分区，只有一个副本：

# 进入bin脚本目录 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#创建topics 
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testTopic 

运行list topic命令，可以看到该主题。

# 进入bin脚本目录 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#查询当前kafka上所有的主题 
kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 

输出内容：

testTopic 

3.5、发送消息

Kafka 附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到 Kafka 集群。默认情况下，每行将作为单独的消息发送。

运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。

# 进入bin脚本目录 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#运行一个生产者，向testTopic主题中发消息 
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testTopic 

输入两条内容并回车：

Hello kafka! 
This is a message 

3.5、接受消息

Kafka 还有一个命令行使用者，它会将消息转储到标准输出。

# 进入bin脚本目录 
cd  kafka-2.8.0-src/bin 
 
#运行一个消费者，从testTopic主题中拉取消息 
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic testTopic --from-beginning 

输出结果如下：

Hello kafka! 
This is a message 

四、小结

本文主要围绕 kafka 的架构模型和安装环境做了一些初步的介绍，难免会有理解不对的地方，欢迎网友批评、吐槽。

由于篇幅原因，会在下期文章中详细介绍 java 环境下 kafka 应用场景!