Kafka技术第一课

1，课程回顾 zk 分布式协调框架 2，本章重点 消息队列的概念 消息队列的特点和作用 常见的MQ框架有哪些 kafka的简介 基本术语 集群搭建，启动和关闭 常用命令

3，具体内容

3.1 消息队列（message queue）的概念

消息是在两台计算机之间传递的数据单位，它可以是简单的字符串，也可以是复杂的嵌入对象。消息队列是消息传递过程中保存消息的容器，将消息从源头中继到目标时充当中间人的角色。

3.2 消息队列的作用

Kafka技术第一课_大数据

解耦： A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统 产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ，A 系统产生一 条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统 压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超 时等情况。 就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但 是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦。 异步： A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库 要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应 给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms。 削峰： 减少高峰时期对服务器压力。 上游系统性能好，压力突然增大，下游系统性能稍差，承受不了突然增大的压力，这时候消息中间件就起到了削峰的作用。

使用场景：

当系统中出现生产和消费的速度和稳定性等因素不一致的时候，使用消息队列，作为中间层，来弥合双方的差异。

例子：业务系统中存在短信发送业务，处理定时任务等等

3.3 消息队列的两种模式

3.3.1 点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）

消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。

消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

Kafka技术第一课_数据_02

        3.3.2 发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息） 
   消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。  

Kafka技术第一课_数据_03

3.4 常见的MQ框架有哪些 kafka activeMQ rabbitMQ zeroMQ metaMQ rocketMQ等等。。。

3.5 kafka简介 ​​​ https://kafka.apachecn.org/​​​ http://kafka.apache.org/ kafka是由apache软件基金会开发的一个开源流处理框架，由JAVA和scala语言编写。是一个高吞吐量的分布式的发布和订阅消息的一个系统。Kafka® 用于构建实时的数据管道和流式的app.它可以水平扩展，高可用，速度快，并且已经运行在数千家公司的生产环境。 3.6 基本术语 topic（话题）：kafka将消息分门别类，每一类的消息称之话题，是逻辑上的一个概念，如果是真正到磁盘上，映射的是一个partition的一个目录。 生产者（producer）: 发布消息的对象称之为生产者，只负责数据的产生，生产的来源，可以不在kafka集群上，而是来自其他的业务系统。 消费者(consumer):订阅消息并处理发布消息的对象，称为消费者。 消费者组（consumerGroup）:多个消费者可以构成消费者组，同一个消费者组的消费者，只能消费一个topic数据，不能重复消费。 broker : kafka本身可以是一个集群，集群中的每一个服务器都是一个代理，这个代理称为broker。只负责消息的存储，不管生产者和消费者,和他们没有任何关系。在集群中每个broker有唯一个ID，不能重复。 3.7 kafka集群的搭建，启动和关闭 3.7.1 搭建单机的zookeeper(集群最好) 使用现有的zookeeper集群 3.7.2 搭建kafka集群 在现有cluster1,2,3上搭建 上传kafka压缩包，到linux系统上 解压缩： tar -xzvf /root/software/kafka_2.12-2.7.0.tgz -C /usr/ 修改名称： mv /usr/kafka_2.12-2.7.0/ /usr/kafka 配置环境变量： vim /etc/profile 复制下面内容： export KAFKA_HOME=/usr/kafka

export PATH=P A T H : PATH:PATH:JAVA_HOME/bin:Z K H O M E / b i n : / u s r / a p a c h e − t o m c a t − 9.0.52 / b i n : ZK_HOME/bin:/usr/apache-tomcat-9.0.52/bin:ZKH​OME/bin:/usr/apache−tomcat−9.0.52/bin:KAFKA_HOME/bin 让配置文件生效： source /etc/profile 测试： echo $KAFKA_HOME 进入kafka目录： cd /usr/kafka 创建目录（存放消息），为后面配置做准备 mkdir logs 修改配置server.properties文件： vim /usr/kafka/config/server.properties 修改下面内容： #broker的全局唯一编号，不能重复 21行 broker.id=0 #是否允许删除topic 22行 delete.topic.enable=true #处理网络请求和响应的线程数量 42行 num.network.threads=3 #用来处理磁盘IO的线程数量 45 num.io.threads=8 #发送套接字的缓冲区大小 48 socket.send.buffer.bytes=102400 #接收套接字的缓冲区大小 51 socket.receive.buffer.bytes=102400 #请求套接字的最大缓冲区大小 54 socket.request.max.bytes=104857600 #kafka运行日志存放的路径 60 log.dirs=/usr/kafka/logs #topic在当前broker上的分区个数 65 num.partitions=1 #用来恢复和清理data下数据的线程数量 69 num.recovery.threads.per.data.dir=1 #以下配置控制日志段的处理。可以将策略设置为在一段时间后或在给定大小累积后删除段。只要满足这些条件中的任一项，就会删除段。删除总是从日志的末尾开始。 #segment文件保留的最长时间，超时将被删除，单位小时，默认是168小时，也就是7天 103 log.retention.hours=168 #基于大小的日志保留策略。除非剩余的段低于log.retention.bytes，否则将从日志中删除段。独立于log.retention.hours的功能 #log.retention.bytes=1073741824 #日志段文件的最大大小。当达到此大小时，将创建一个新的日志段。 log.segment.bytes=1073741824 #检查日志段以查看是否可以根据保留策略删除日志段的间隔 log.retention.check.interval.ms=300000 #配置连接Zookeeper集群地址 123 zookeeper.connect=hdcluster1:2181,hdcluster2:2181,hdcluster3:2181 因为配置文件中使用的zk主机名称链接，所以配置本地域名： vim /etc/hosts 完整的hosts： 192.168.170.41 cluster1 192.168.170.42 cluster2 192.168.170.43 cluster3

修改producer.properties: vim /usr/kafka/config/producer.properties 修改21行为： bootstrap.servers=cluster1:9092,cluster2:9092,cluster3:9092 修改consumer.properties: vim /usr/kafka/config/consumer.properties 修改19行为： bootstrap.servers=cluster1:9092,cluster2:9092,cluster3:9092 发送配置好的kafka到另外两台机子（先做免密登录）： ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id cluster2 ssh-copy-id cluster3 scp -r /usr/kafka/ cluster2:/usr/ scp -r /usr/kafka/ cluster3:/usr/ 检查发送是否成功,在all session执行： ls /usr 修改broker.id（切记） 在cluster2和cluster3上修改broker.id vim /usr/kafka/config/server.properties 修改21行为 broker.id=1 broker.id=2 发送环境变量配置文件： scp -r /etc/profile cluster2:/etc/ scp -r /etc/profile cluster3:/etc/ 在all session执行： source /etc/profile echo $KAFKA_HOME 发送hosts配置文件： scp -r /etc/hosts cluster2:/etc/ scp -r /etc/hosts cluster3:/etc/ 测试是否成功： 在all session执行： cat /etc/hosts 3.7.3 集群的启动和关闭 启动kafka之前一定要保证zk在启动，并且可用： 启动zk: /root/shelldir/zk-start-stop.sh 测试是否启动: jps //在all session执行： 启动kafka: //在all session执行 kafka-server-start.sh -daemon /usr/kafka/config/server.properties jps 停止kafka: kafka-server-stop.sh jps 3.8 常用命令 查看当前服务器中的所有topic主题： kafka-topics.sh --zookeeper cluster1:2181 --list 如果是zk集群可以使用这样的命令： kafka-topics.sh --zookeeper cluster1:2181,cluster2:2181,cluster3:2181 --list 创建topic: list kafka-topics.sh --zookeeper cluster2:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 5 --topic ordertopic kafka-topics.sh --zookeeper cluster2:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 2 --topic goodstopic 参数说明： –zookeeper 链接zk –replication-factor 指定副本数目（副本数目不能大于总的brokers数目） –partitions 指定分区数 –topic 指定topic名称 删除topic: kafka-topics.sh --zookeeper cluster1:2181 --delete --topic tp3 This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true 生产消息： kafka-console-producer.sh --broker-list cluster2:9092 --topic goodstopic 消费消息： kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server cluster2:9092 --from-beginning --topic goodstopic 同组消费者消费消息（多个窗口）： kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka1:9092 --consumer-property group.id=gtest --from-beginning --topic tp1 查看一个topic详情： kafka-topics.sh --zookeeper cluster2:2181,cluster1:2181 --describe --topic tp1

图片: https://uploader.shimo.im/f/qxOF7yGzME5lSY0F.png

      partitioncount   分区总数量
      replicationfactor    副本数量
      partition 分区
      leader  每个分区有3个副本，每个副本都有leader
      replicas   所有副本节点，不管leader follower
      isr: 正在服务中的节点

4，知识点总结 5，本章面试题

kafka的分区中，有leader和follower如何同步数据，ISR（In Sync Replica）是什么意思？ 5 个broker为例 leader follower 2 3 4 0 1 kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种特殊的ISR（In Sync Replica） 1.leader会维持一个与其保持同步的replica集合，该集合就是ISR，每一个partition都有一个ISR，它是由leader动态维护。 2.我们要保证kafka不丢失message，就要保证ISR这组集合存活（至少有一个存活），并且消息commit成功。 所以我们判定存活的概念是什么呢？分布式消息系统对一个节点是否存活有这样两个条件判断： 第一个，节点必须维护和zookeeper的连接，zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接； 第二个，如果节点时follower，它必要能及时同步与leader的写操作，不是延时太久。 如果满足上面2个条件，就可以说节点时“in-sync“（同步中的）。leader会追踪”同步中的“节点，如果有节点挂了，卡了，或延时太久，那么leader会它移除，延时的时间由参数replica.log.max.messages决定，判断是不是卡住了，由参数replica.log.time.max.ms决定。