消息队列_kafka简介

Kafka简介

kafka是一种消息队列,主要用来处理大量数据状态下的消息队列,一般用来做日志的处理,既然是消息队列,那么kafka必然有消息队列通用的特性

消息队列的优点

• 解耦合:耦合的状态表示当你实现某个功能的时候，是直接接入当前接口，而利用消息队列，可以将相应的消息发送到消息队列，这样的话，如果接口出了问题，将不会影响到当前的功能

• 异步处理:异步处理代替了之前的同步处理,异步处理不需要让整个流程走完就直接返回结果,可以将消息发送到消息队列中,然后返回结果,剩下让其他业务处理接口从消息队列中订阅消息消费处理即可
• 流量削峰:大流量的时候,使用消息队列当做中间件可以将流量的高峰保存到消息队列中,从而防止了系统的高请求,减轻服务器的压力

kafka消费模式

kafka的消费模式有两种

• 点对点:生产者生产消息到队列,消费者消费完队列里面即删除消息

  

• 发布订阅:生产者发布消息到topic中,一个或者多个消费者订阅消息,消息会在topic中保留一段时间,然后再删除

kafka基础架构

Kafka像其他Mq一样，也有自己的基础架构，主要存在生产者Producer、Kafka集群Broker、消费者Consumer、注册消息Zookeeper

• Producer：消息生产者，向Kafka中发布消息的角色。
• Consumer：消息消费者，即从Kafka中拉取消息消费的客户端。
• Consumer Group：消费者组，消费者组则是一组中存在多个消费者，消费者消费Broker中当
• Topic的不同分区中的消息，消费者组之间互不影响，所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。某一个分区中的消息只能够一个消费者组中的一个消费者所消费
  Broker：经纪人，一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic。
• Topic：主题，可以理解为一个队列，生产者和消费者都是面向一个Topic
• Partition：分区，为了实现扩展性，一个非常大的Topic可以分布到多个Broker上，一个Topic可以分为多个Partition，每个Partition是一个有序的队列(分区有序，不能保证全局有序)
• Replica：副本Replication，为保证集群中某个节点发生故障，节点上的Partition数据不丢失，Kafka可以正常的工作，Kafka提供了副本机制，一个Topic的每个分区有若干个副本，一个Leader和多个Follower
• Leader：每个分区多个副本的主角色，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。
• Follower：每个分区多个副本的从角色，实时的从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步，Leader发生故障的时候，某个Follower会成为新的Leader。

上述一个Topic会产生多个分区Partition，分区中分为Leader和Follower，消息一般发送到Leader，Follower通过数据的同步与Leader保持同步，消费的话也是在Leader中发生消费，如果多个消费者，则分别消费Leader和各个Follower中的消息，当Leader发生故障的时候，某个Follower会成为主节点，此时会对齐消息的偏移量。
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kafka的安装与使用

docker:

# docker直接拉取kafka和zookeeper的镜像
docker pull wurstmeister/kafka
docker pull wurstmeister/zookeeper 
# 首先需要启动zookeeper，如果不先启动，启动kafka没有地方注册消息
docker run -it --name zookeeper -p 12181:2181 -d wurstmeister/zookeeper:latest
# 启动kafka容器，注意需要启动三台,注意端口的映射，都是映射到9092
# 第一台
docker run -it --name kafka01 -p 19092:9092 -d -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.233.129:12181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.233.129:19092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 wurstmeister/kafka:latest
# 第二台
docker run -it --name kafka02 -p 19093:9092 -d -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.233.129:12181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.233.129:19093 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 wurstmeister/kafka:latest
# 第三台
docker run -it --name kafka03 -p 19094:9092 -d -e KAFKA_BROKER_ID=2 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.233.129:12181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.233.129:19094 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 wurstmeister/kafka:latest

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具体命令学习:

# 创建topic名称为first，3个分区，1个副本
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.233.129:12181 --create --topic first --replication-factor 1 --partitions 3
# 查看first此topic信息
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.233.129:12181 --describe --topic first
Topic: first	PartitionCount: 3	ReplicationFactor: 1	Configs: 
	Topic: first	Partition: 0	Leader: 2	Replicas: 2	Isr: 2
	Topic: first	Partition: 1	Leader: 0	Replicas: 0	Isr: 0
	Topic: first	Partition: 2	Leader: 1	Replicas: 1	Isr: 1
# 调用生产者生产消息
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.233.129:19092,192.168.233.129:19093,192.168.233.129:19094 --topic first
# 调用消费者消费消息，from-beginning表示读取全部的消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.233.129:19092,192.168.233.129:19093,192.168.233.129:19094 --topic first --from-beginning
# 删除topic
./kafka-topic.sh --zookeeper 192.168.233.129:12181 --delete --topic second
#删除的时候只是被标记为删除marked for deletion并没有真正的删除，如果需要真正的删除，需要再config/server.properties中设置delete.topic.enable=true
#修改分区数
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.233.129:12181 --alter --topic test2 --partitions 3
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