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Kafka

概述

• 对比
  
• 选择
  
• 介绍
  
  • producer: 发布消息的对象称之为主题生产者 (Kafka topic producer)
  • topic: Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题 (Topic)
  • consumer:订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者 (consumers)
  • broker:已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群，集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker)。消费者可以订阅个或多个主题 (topic)，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息

安装配置

• 安装zookeeper

  // 下载zookeeper镜像
  docker pull zookeeper:3.4.14
  // 创建容器
  docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14
  

• 安装kafka

  // 下载kafka镜像
  docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
  // 创建容器
  docker run -d --name kafka \
  --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.174.133 \
  --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.174.133:2181 \
  --env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.174.133:9092 \
  --env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
  --env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
  --net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1// 解释
  --net=host，直接使用容器宿主机的网络命名空间，即没有独立的网络环境。它使用宿主机的ip和端口(云主机会不好使)
  

kafka入门

• 依赖

  <dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId>
  </dependency>
  

• Producer

  public class ProducerQuickStart {public static void main(String[] args) {// 1. kafka链接配置信息Properties prop = new Properties();// 1.1 kafka链接地址prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.174.133:9092");// 1.2 key和value的序列化prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 2. 创建kafka生产者对象KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(prop);// 3. 发送信息// 参数列表: topic, key, valueProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic-first", "key1", "Hello Kafka!");producer.send(record);// 4. 关闭消息通道// 必须关闭, 否则消息发送bucgproducer.close();}
  }
  

• Consumer

  public class ConsumerQuickStart {public static void main(String[] args) {// 1. kafka的配置信息Properties prop = new Properties();// 1.1 链接地址prop.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.174.133:9092");// 1.2 key和value的反序列化器prop.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");prop.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");// 1.3 设置消费者组prop.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group1");// 2. 创建消费者对象KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(prop);// 3. 订阅主题consumer.subscribe(Collections.singleton("topic-first"));// 4. 拉取信息while(true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println(record.key());System.out.println(record.value());}}}
  }
  

• 总结
  • 同一组只有一个消费者能够接收到消息, 如果需要所有消费者都能接收到消息, 需要消费者在不同的组

kafka高可用方案

• 集群
  

• 备份
  
  kafka定义了两类副本:

  • 领导者副本
  • 追随者副本

  数据在领导者副本存储后, 会同步到追随者副本
  
  同步方式
  leader失效后, 选择leader的原则

  1. 优先从ISR中选取, 因为ISR的数据和leader是同步的.
  2. ISR中的follower都不行了, 就从其他的follower中选取.
  3. 当所有的follower都失效了, 第一种是等待ISR中的follower活过来, 数据可靠, 但等待时间不确定, 第二种是等待任意follower活过来, 最快速度恢复可用性, 但数据不一定完整.

kafka详解

生产者同步异步发送消息

// 同步发送
RecordMetadata metadata = producer.send(record).get();
System.out.println(metadata.offset());// 异步发送
producer.send(record, new Callback(){@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if(e != null) {System.out.println("记录异常信息到日志表中");}System.out.println(recordMetadata.offset());}
});

生产者参数配置

• 消息确认

  确认机制	说明
  acks=0	生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险，但是速度最快
  acks=1(默认值)	只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
  acks=all	只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应

  prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
  

• 消息重传
  设置消息重传次数, 默认每次重试之间等待100ms

  prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
  

• 消息压缩
  默认情况, 消息发送不会压缩
  使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销, 而这往往是向kafka发送消息的瓶颈所在

  压缩算法	说明
  snappy	占用较少的 CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果看重性能和网络带宽，建议采用
  lz4	占用较少的 CPU，压缩和解压缩速度较快，压缩比也很客观
  gzip	占用较多的CPU，但会提供更高的压缩比，网络带宽有限，可以使用这种算法

  prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
  

消费者同步异步提交偏移量

// 同步提交偏移量
consumer.commitSync();// 异步提交偏移量
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback(){@Overridepublic void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {if(e!=null){System.out.println("记录错误的提交偏移量"+map+", 异常信息为"+e);}}
});// 同步异步提交
try {while(true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println(record.key());System.out.println(record.value());System.out.println(record.partition());System.out.println(record.offset());}// 异步提交偏移量consumer.commitAsync();}
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();System.out.println("记录错误的信息:"+e);
}finally {// 同步consumer.commitSync();
}

SpringBoot集成kafka

• 依赖

  <dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId>
  </dependency>
  <dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId>
  </dependency>
  

• 配置

  server:port: 9991
  spring:application:name: kafka-demokafka:bootstrap-servers: 192.168.174.133:9092producer:retries: 10key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerconsumer:group-id: ${spring.application.name}-testkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  

• Producer

  @RestController
  public class HelloController {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;@GetMapping("/hello")public String hello(){kafkaTemplate.send("itcast-topic", "黑马程序员");return "ok";}
  }
  

• Consumer

  @Component
  public class HelloListener {@KafkaListener(topics = "itcast-topic")public void onMessage(String message){if(!StringUtils.isEmpty(message)){System.out.println(message);}}
  }
  

• 传递对象

  // Producer
  User user = new User();
  user.setName("tom");
  user.setAge(18);
  kafkaTemplate.send("itcast-topic", JSON.toJSONString(user));// Consumer
  System.out.println(JSON.parseObject(message, User.class));
  

自媒体文章上下架

实现思路

具体实现

• Producer

  public ResponseResult downOrUp(WmNewsDto dto) {// 1. 检验参数// 1.0 检查文章dto是否为空if(dto == null){return ResponseResult.errorRe(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, "不可缺少");}// 1.1 检查文章上架参数是否合法if(dto.getEnable() != 0 && dto.getEnabl!= 1){// 默认上架dto.setEnable((short) 1);}// 2. 查询文章WmNews news = getById(dto.getId());if(news == null){return ResponseResult.errorRe(AppHttpCodeEnum.DATA_NOT_EXIST, 存在");}// 3. 查询文章状态if(news.getStatus() != WmNews.StaPUBLISHED.getCode()){return ResponseResult.errorRe(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, 章不是发布状态, 不能上下架");}// 4. 上下架news.setEnable(dto.getEnable());updateById(new// 5. 发送消息, 通知article修改文章的配置if(news.getArticleId() != null){HashMap<String, Object> map = HashMap<>();map.put("articleId", news.getArtic());map.put("enable", news.getEnable());kafkaTemplate.(WmNewsMessageConstaWM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC, JtoJSONString(map));return ResponseResult.okRe(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
  }
  

• Consumer

// Listener
@KafkaListener(topics = WmNewsMessageConstants.WM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC)
public void onMessage(String message)
{if(StringUtils.isNotBlank(message)){Map map = JSON.parseObject(message, Map.class);apArticleConfigService.updateByMap(map);}
}// Service
public void updateByMap(Map map) {// 0 下架, 1 上架Object enable = map.get("enable");boolean isDown = true;if(enable.equals(1)){isDown = false;}// 修改文章update(Wrappers.<ApArticleConfig>lambdaUpdate().eq(ApArticleConfig::getArticleId, map.get("articleId")).set(ApArticleConfig::getIsDown, isDown));
}

来源

黑马程序员. 黑马头条

Gitee

https://gitee.com/yu-ba-ba-ba/leadnews