kafka 命令行timeout

一、简介

Kafka 是最初由 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，也是一个开源【分布式流处理平台】，由 Scala 和 Java 编写，（也当做 MQ 系统，但不是纯粹的消息系统）。一句话概括：Kafka 是一种高吞吐量的分布式流处理平台，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。比如网页浏览，搜索和其他用户的行为等，应用于大数据实时处理领域。

二、认识概念

Broker

• Kafka 的服务端程序，可以认为一个 mq 节点就是一个Broker
• Broker 存储 Topic 的数据

Producer 生产者

• 创建消息 Message，然后发布到 MQ 中
• 该角色将消息发布到 Kafka 的 Topic 中

Consumer 消费者

• 消费队列里面的消息

1、核心概念

ConsumerGroup 消费者组

• 同个Topic，广播发送给不同的Group，一个 Group 中只有一个 Consumer 可以消费此消息

Topic

• 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic，主题的意思

Partition 分区

• Kafka 数据存储的基本单元，Topic 中的数据分割为一个或多个Partition，每个 Topic 至少有一个Partition，是有序的
• 一个 Topic 的多个Partitions，被分布在 Kafka 集群中的多个 Server 上
• 消费者数量 <=小于或者等于 Partition 数量

Replication 副本（备胎）

• 同个 Partition 会有多个副本Replication ，多个副本的数据是一样的，当其他 Broker 挂掉后，系统可以主动用副本提供服务
• 默认每个 Topic 的副本都是1（默认是没有副本，节省资源），也可以在创建 Topic 的时候指定
• 如果当前 Kafka 集群只有3个 Broker 节点，则 Replication-Factor 最大就是3了，如果创建副本为4，则会报错

ReplicationLeader、ReplicationFollower

• Partition 有多个副本，但只有一个 ReplicationLeader 负责该 Partition 和生产者消费者交互
• ReplicationFollower 只是做一个备份，从 ReplicationLeader 进行同步

ReplicationManager

• 负责 Broker 所有分区副本信息，Replication 副本状态切换

Offset

• 每个 Consumer 实例需要为他消费的 Partition 维护一个记录自己消费到哪里的偏移Offset
• Kafka 把 Offset 保存在消费端的消费者组里

 

2、特点总结

• 多订阅者

• 一个 Topic 可以有一个或者多个订阅者
• 每个订阅者都要有一个Partition，所以订阅者数量要少于等于 Partition 数量

• 高吞吐量、低延迟: 每秒可以处理几十万条消息
• 高并发：几千个客户端同时读写
• 容错性：多副本、多分区，允许集群中节点失败，如果副本数据量为n，则可以n-1个节点失败
• 扩展性强：支持热扩展

3、基于消费者组可以实现

• 基于队列的模型：所有消费者都在同一消费者组里，每条消息只会被一个消费者处理
• 基于发布订阅模型：消费者属于不同的消费者组，假如每个消费者都有自己的消费者组，这样 Kafka 消息就能广播到所有消费者实例上

三、安装 Zookeeper

步骤一：下载安装包并解压

步骤二：复制配置文件

将 zoo_sample.cfg 复制一份并命名为 zoo.cfg

步骤三：启动

进入 bin 目录，使用命令启动

./zkServer.sh start

默认2181端口
默认配置文件 zoo.cfg

四、安装Kafka 

步骤一：下载安装包并解压

步骤二：修改server.properties

 

#标识broker编号，集群中有多个broker，则每个broker的编号需要设置不同
broker.id=0

#修改下面两个配置（listeners 配置的ip和advertised.listeners相同时启动kafka会报错）
listeners(内网Ip)
advertised.listeners(公网ip)

#修改zk地址，默认地址，因为zookeeper和kafka部署在一起，可以这样，否则需要具体的IP
zookeeper.connection=localhost:2181

默认端口是 9092 端口

步骤三：启动

进入 bin 目录

#启动
./kafka-server-start.sh  ../config/server.properties &

#启动：守护进程方式
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties &

#停止
kafka-server-stop.sh

五、命令行生产者发送消息和消费者消费消息实战

1、创建topic

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 112.74.55.160:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic xdclass-topic

2、查看topic

./kafka-topics.sh --list --zookeeper 112.74.55.160:2181

3、生产者发送消息

./kafka-console-producer.sh --broker-list 112.74.55.160:9092 --topic version1-topic

4、消费者消费消息

--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来, 重启后会有这个重复消费，实际上不加
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 112.74.55.160:9092 --from-beginning --topic t1

5、删除topic

./kafka-topics.sh --zookeeper 112.74.55.160:2181 --delete --topic t1

6、查看broker节点topic状态信息

./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 112.74.55.160:2181 --topic xdclass-topic

六、实现点对点消费

步骤一：编辑消费者配置

确保同个名称 group.id 一样，这里我们使用默认的就可以了，当然也可以改成自己喜欢的名称，编辑config/consumer.properties，

步骤二：启动两个消费者试验

#创建topic, 1个分区
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 112.74.55.160:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic t1

#下面的命令用两个窗口运行，指定配置文件启动两个消费者
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 112.74.55.160:9092 --from-beginning --topic t1 --consumer.config ../config/consumer.properties

只有一个消费者可以消费到数据，一个分区只能被同个消费者组下的某个消费者进行消费

七、实现发布订阅消费

步骤一：编辑消费者配置

确保group.id 不一样

• 编辑 config/consumer-1.properties
• 编辑 config/consumer-2.properties

步骤二：启动两个消费者试验

#创建topic, 2个分区
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 112.74.55.160:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic t2

#指定配置文件启动两个消费者
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 112.74.55.160:9092 --from-beginning --topic t1 --consumer.config ../config/consumer-1.properties

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 112.74.55.160:9092 --from-beginning --topic t1 --consumer.config ../config/consumer-2.properties

两个不同消费者组的节点，都可以消费到消息，实现发布订阅模型

八、Kafka 数据存储流程、原理、LEO+HW讲解

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
• 是以文件夹的形式存储在具体 Broker 本机上

LEO（LogEndOffset）

• 表示每个 Partition 的 log 最后一条 Message 的位置。

HW（HighWatermark）

• 表示 Partition 各个 Replicas 数据间同步且一致的 offset 位置，即表示 allreplicas 已经 commit 的位置
• HW 之前的数据才是 Commit 后的，对消费者才可见
• ISR 集合里面最小leo

offset

• 每个 Partition 都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到 Partition 中
• Partition 中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用于 Partition 唯一标识一条消息
• 可以认为 offset 是 Partition 中 Message 的 id

Segment：每个 Partition 又由多个 segment file 组成；

• segment file 由2部分组成，分别为 index file 和 data file（log file），
• 两个文件是一一对应的，后缀“.index”和“.log”分别表示索引文件和数据文件
• 命名规则：Partition 的第一个 segment 从0开始，后续每个 segment 文件名为上一个 segment 文件最后一条消息的offset+1

Kafka 高效文件存储设计特点：

• Kafka 把 Topic 中一个 Parition 大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
• 通过索引信息可以快速定位message
• Producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程中一直追加到文件末尾，为顺序写，官网数据表明。同样的磁盘，顺序写能到600M/S，而随机写只有100K/S