Kafka(二)使用

一.kafka使用

这里我使用的dokcer做的集群

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/1.1.0/kafka_2.11-1.1.0.tgz

进入到config目录

cd /usr/local/hadoop/kafka_2.11-1.1.0/config

主要关注：server.properties

有很多文件，这里可以发现有Zookeeper文件，我们可以根据Kafka内带的zk集群来启动，但是建议使用独立的zk集群

修改配置文件：

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=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.100 #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=/opt/kafka/kafkalogs/ #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=172.17.0.2:2181,172.17.0.3:2181,172.17.0.4:2181 #设置zookeeper的连接端口

启动服务

#从后台启动Kafka集群（3台都需要启动）
cd usr/local/hadoop/kafka_2.11-1.1.0/bin
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
#执行命令jps
20348 Jps
4233 QuorumPeerMain
18991 Kafka

二.kafka无消息丢失配置

Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会，但有些情况下的确有可能会发生。下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off，牺牲了吞吐量)。笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论，有兴趣的同学可以看下后面的分析。

block.on.buffer.full = true
acks = all
retries = MAX_VALUE
max.in.flight.requests.per.connection = 1
使用KafkaProducer.send(record, callback)
callback逻辑中显式关闭producer：close(0) 
unclean.leader.election.enable=false
replication.factor = 3 
min.insync.replicas = 2
replication.factor > min.insync.replicas
enable.auto.commit=false
消息处理完成之后再提交位移

给出列表之后，我们从两个方面来探讨一下数据为什么会丢失：

1. Producer端

　　目前比较新版本的Kafka正式替换了Scala版本的old producer，使用了由Java重写的producer。新版本的producer采用异步发送机制。KafkaProducer.send(ProducerRecord)方法仅仅是把这条消息放入一个缓存中(即RecordAccumulator，本质上使用了队列来缓存记录)，同时后台的IO线程会不断扫描该缓存区，将满足条件的消息封装到某个batch中然后发送出去。显然，这个过程中就有一个数据丢失的窗口：若IO线程发送之前client端挂掉了，累积在accumulator中的数据的确有可能会丢失。

　　Producer的另一个问题是消息的乱序问题。假设客户端代码依次执行下面的语句将两条消息发到相同的分区

producer.send(record1);
producer.send(record2);

如果此时由于某些原因(比如瞬时的网络抖动)导致record1没有成功发送，同时Kafka又配置了重试机制和max.in.flight.requests.per.connection大于1(默认值是5，本来就是大于1的)，那么重试record1成功后，record1在分区中就在record2之后，从而造成消息的乱序。很多某些要求强顺序保证的场景是不允许出现这种情况的。

　　鉴于producer的这两个问题，我们应该如何规避呢？？对于消息丢失的问题，很容易想到的一个方案就是：既然异步发送有可能丢失数据， 我改成同步发送总可以吧？比如这样：

producer.send(record).get();

这样当然是可以的，但是性能会很差，不建议这样使用。因此特意总结了一份配置列表。个人认为该配置清单应该能够比较好地规避producer端数据丢失情况的发生：(特此说明一下，软件配置的很多决策都是trade-off，下面的配置也不例外：应用了这些配置，你可能会发现你的producer/consumer 吞吐量会下降，这是正常的，因为你换取了更高的数据安全性)

• block.on.buffer.full = true  尽管该参数在0.9.0.0已经被标记为“deprecated”，但鉴于它的含义非常直观，所以这里还是显式设置它为true，使得producer将一直等待缓冲区直至其变为可用。否则如果producer生产速度过快耗尽了缓冲区，producer将抛出异常
• acks=all  很好理解，所有follower都响应了才认为消息提交成功，即"committed"
• retries = MAX 无限重试，直到你意识到出现了问题:)
• max.in.flight.requests.per.connection = 1 限制客户端在单个连接上能够发送的未响应请求的个数。设置此值是1表示kafka broker在响应请求之前client不能再向同一个broker发送请求。注意：设置此参数是为了避免消息乱序
• 使用KafkaProducer.send(record, callback)而不是send(record)方法   自定义回调逻辑处理消息发送失败
• callback逻辑中最好显式关闭producer：close(0) 注意：设置此参数是为了避免消息乱序
• unclean.leader.election.enable=false   关闭unclean leader选举，即不允许非ISR中的副本被选举为leader，以避免数据丢失
• replication.factor >= 3   这个完全是个人建议了，参考了Hadoop及业界通用的三备份原则
• min.insync.replicas > 1 消息至少要被写入到这么多副本才算成功，也是提升数据持久性的一个参数。与acks配合使用
• 保证replication.factor > min.insync.replicas  如果两者相等，当一个副本挂掉了分区也就没法正常工作了。通常设置replication.factor = min.insync.replicas + 1即可

2. Consumer端

　　consumer端丢失消息的情形比较简单：如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有可能造成数据的丢失。由于Kafka consumer默认是自动提交位移的，所以在后台提交位移前一定要保证消息被正常处理了，因此不建议采用很重的处理逻辑，如果处理耗时很长，则建议把逻辑放到另一个线程中去做。为了避免数据丢失，现给出两点建议：

• enable.auto.commit=false  关闭自动提交位移
• 在消息被完整处理之后再手动提交位移

二.kafka集成

1. pom.xml

<!--kafka-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-json</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

2. application.yml

#kafka相关配置
spring:
  kafka:
      bootstrap-servers: 192.168.10.20:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092
      producer:
        key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

        value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      consumer:
        key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

        value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

        group-id: test
        auto-offset-reset: earliest

public class Message {
    private Integer id;
    private String msg;

    public Message() {
    }

    public Message(Integer id, String msg) {
        this.id = id;
        this.msg = msg;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getMsg() {
        return msg;
    }

    public void setMsg(String msg) {
        this.msg = msg;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Message{" +
                "id=" + id +
                ", msg='" + msg + '\'' +
                '}';
    }
}

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class Producer {
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(Producer.class);

    @Autowired
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;

    public void send(String topic, Message message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message);
        log.info("Producer->topic:{}, message:{}", topic, message);
    }

}

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;


@Component
public class Consumer {
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(Consumer.class);

    @KafkaListener(topics = "test_topic")
    public void receive(ConsumerRecord<String, Message> consumerRecord) {
        log.info("Consumer->topic:{}, value:{}", consumerRecord.topic(), consumerRecord.value());
    }

}

• 通过KafkaTemplate模板类发送数据。kafkaTemplate.send(String topic, V data),第一个入参是主题，第二个入参是发送的对象。通过@KafkaListener注解配置用户监听topics。

@RestController
@RequestMapping("/v1/kafka")
public class TestKafka {

    @Autowired
    private Producer producer;

    @RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET)
    public void skuWmTypes() throws InterruptedException {
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            producer.send("test_topic", new Message(i, "test topic message " + i));
            Thread.sleep(2000);
        }

    }
}