kafka是什么

在回答这个问题之前
    
    
    
 ，我们需要先了解另一个东西--event streaming    
    
    
    
。

什么是event streaming

我觉得     


     


     


     ，event streaming 是一个动态的概念 




 




 




 




，它描述了一个个 event ( "something happened" in the world ) 在不同主体间连续地    
    
    
    
、正确地流动的状态 


     


     


     


 。（这里我想搞个动图的

   

   

   

，不过 plantuml 不支持     

     

     

     ，所以只能靠想象了

 




 




 




 。   

   

   

   

。）

event source 产生 event  




  




  




  



，event source 可以是数据库 


     


     


     


 、传感器

 




 




 




 、移动设备   

   

   

   

、应用程序


  


  


  


，等等  

     

     

     

。

event broker 持久化 event     
     
     
    ，以备 event sink 可以随时获取它们


  




  




  




  。

event sink 实时或回顾性地从 broker 中获取 event 进行处理  


  


  


  

。

有的人可能会问   




   




   




   


，为什么需要 broker



 



 



 



，event 从 source 直接流到 sink 不行吗？当然可以                  ，但是不够解耦    




    




    




    

，要么 event source 需要事先知道谁需要这些 event



















，要么 event sink 需要知道 event 从哪里来   
     
     
     
。

现在                 ，我们可以在脑子里想象出 event streaming 的样子：event 由 source 产生     



     



     



     
，然后流向 broker



















，在 broker 被持久化
    
    
    
 ，再流到 sink



   




   




   




  。并不复杂对吧？

event streaming用来干嘛

我们可以在很多的应用场景中找到 event streaming 的身影     


     


     


     ，例如：

实时处理支付  

     

     

     

、金融交易


  




  




  




  、客户订单等等；

实时跟踪和监控物流进度；

持续捕获和分析来自物联网设备或其他设备的传感器数据；

不同数据源的数据连接；

作为数据平台  


  


  


  

、事件驱动架构和微服务等的技术基础；

等等 



 



 



 

。

kafka是什么

现在我们回过头来回答问题：kafka 是什么？

我认为 




 




 




 




，如果说 event streaming 是一种规范的话

   

   

   

，那么 kafka 就是 event streaming 的一种具体实现                   。

kafka的架构

概念视图

从最上层的抽象看     

     

     

     ，kafka 由三个部分组成：

其中  




  




  




  



，producer 发布 event


  


  


  


，broker 持久化 even     
     
     
    ，consumer 订阅 event




    




    




    




  。其中   




   




   




   


，producer 和 consumer 完全解耦



 



 



 



，互不知晓
















。

不过                  ，这是概念视图    




    




    




    

，不是物理视图                    。具体实现会因为 source 或 sink 的不同而有所不同



     



     



     



  。

物理视图

Producer/Consumer API

当 event source 为普通应用程序时



















，可以在程序中引入 Producer API 和 Consumer API 来完成与 broker 的交互
















。这些 API 涵盖了大部分主流语言                 ，例如 Java   
     
     
     
、Scala



   




   




   




  、Go 



 



 



 

、Python                   、C/C++     



     



     



     
，除此之外



















，我们也可以直接使用 REST API 调用    
    
    
    
。

Connector

但是
    
    
    
 ，并不是所有 source 或 sink 都能使用 API 的方式     


     


     


     ，例如 




 




 




 




，实时捕获数据库的更改




    




    




    




  、文件的更改

   

   

   

，从 RabbitMQ 导入导出消息     

     

     

     ，等等 


     


     


     


 。

这个时候就需要使用 connector 来完成集成

 




 




 




 。通常情况下  




  




  




  



，connector 并不需要我们自己开发


  


  


  


，kafka 社区为我们提供了大量的 connector 来满足我们的使用需求   

   

   

   

。

topic&partition

接下来我们再来补充下 broker 的一些细节  

     

     

     

。//zzs001

通常情况下     
     
     
    ，我们的 broker 会接收到很多不同类型的 event    




   




   




   


，broker 需要区分它们



 



 



 



，以便正确地路由


  




  




  




  。topic 就发挥了作用                  ，它有点类似文件系统的目录    




    




    




    

，而 event 就类似于目录里的文件



















，sink 想要什么 event                 ，只要找到对应的 topic 就行了  


  


  


  

。

同一 topic 可以有零个或多个 producer 和 consumer     



     



     



     
，不同于传统 MQ



















，kafka 的 event 消费后并不删除
    
    
    
 ，为什么这么做呢？这个我们后续的博客会说的   
     
     
     
。

除此之外     


     


     


     ，一个 topic 会划分成一个或多个 partition 




 




 




 




，这些 partition 一般分布在不同的 broker 实例



   




   




   




  。producer 发布的 event 会根据某种策略分配到不同的 partition

   

   

   

，这样做的好处是     

     

     

     ，consumer 可以同时从多台 broker 读取 event  




  




  




  



，从而大大提高吞吐量 



 



 



 

。另外


  


  


  


，为了高可用     
     
     
    ，同一个 partition 还会有多个副本   




   




   




   


，它们分布在不同的 broker 实例                   。

需要注意一下



 



 



 



，当同一 topic 的 event 被分发到多个 partition 时                  ，写入和读取的顺序就不能保证了    




    




    




    

，对于需要严格控制顺序的 topic



















，partition 需要设置为 1




    




    




    




  。

Streams

kafka 那么受欢迎                 ，还有一个很重要的原因     



     



     



     
，就是它提供了流式处理类库



















，支持对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析
















。这部分内容
    
    
    
 ，我也是刚入门而已     


     


     


     ，后续博客再好好研究                    。

如何使用kafka

环境说明

kafka：3.2.1

os：CentOS Linux release 8.3.2011

JDK：1.8.0_291

注意 




 




 




 




，kafka 3.2.1 要求本地环境安装 Java 8 及以上版本

下载安装

从 下载页面下载安装包



     



     



     



  。

解压安装包
















。

tar -xzf kafka_2.13-3.2.1.tgz

启动broker

进入到解压目录

   

   

   

，我们看看 kafka 的目录结构    
    
    
    
。

cd kafka_2.13-3.2.1 ls -al

接下来     

     

     

     ，我们启动 broker 的部分  




  




  




  



，需要按照顺序依次启动 zookeeper 和 kafka server 


     


     


     


 。

先启动 zookeeper（后续版本可能不再需要 zookeeper）

 




 




 




 。

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

打开另一个会话


  


  


  


，再启动 kafka server   

   

   

   

。

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

现在     
     
     
    ，单机版 broker 已经就绪   




   




   




   


，我们可以开始使用了  

     

     

     

。

创建topic

producer 发布的 event 会持久化在对应的 topic 中



 



 



 



，才能路由给正确的 consumer


  




  




  




  。所以                  ，在读写 event 之前    




    




    




    

，我们需要先创建 topic  


  


  


  

。

打开另一个会话



















，执行以下命令   
     
     
     
。

# 创建topic zzs001 bin/kafka-topics.sh --create --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092 # 查询topic bin/kafka-topics.sh --describe --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092

简单的读写event

接下来我们用 kafka 自带的 console-consumer 和 console-producer 读写 event



   




   




   




  。

使用 console-producer 写 event 时                 ，我们每输入一行并回车     



     



     



     
，就会向 topic 写入一个 event 



 



 



 

。

bin/kafka-console-producer.sh --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092

写完之后我们可以按 Ctrl + C 退出                   。

接着



















，我们使用 console-consumer 读 event




    




    




    




  。可以看到
    
    
    
 ，刚写的 event 被读到了
















。

bin/kafka-console-consumer.sh --topic quickstart-events --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092

读完我们按 Ctrl + C 退出                    。

我们可以在两个会话中保持 producer 和 consumer 不退出     


     


     


     ，当我们在 producer 写入 event 时 




 




 




 




， consumer 将实时读取到



     



     



     



  。

前面提到过

   

   

   

，topic 的 event 会被持久化下来     

     

     

     ，而且被消费过的 event 并不会删除
















。这一点很容易验证  




  




  




  



，我们可以再开一个 consumer 来读取


  


  


  


，它还是能读到被别人读过的 event    
    
    
    
。

使用connect导入导出

前面提到过     
     
     
    ，有的 source 或 sink 需要依赖 connector 来读写 event   




   




   




   


，接下来我们以文件为例



 



 



 



，演示如何从已有文件中将 event 导入 topic                  ，并从 topic 中导出到另一个文件中 


     


     


     


 。

首先我们需要一个可以导入导出文件的 connector    




    




    




    

，默认情况下



















，在 kafka 的 libs 目录就有这样一个 jar 包--connect-file-3.2.1.jar

 




 




 




 。我们需要在 connect 的配置中引入这个包   

   

   

   

。

vi config/connect-standalone.properties

按 i 进入编辑                 ，添加或修改plugin.path=libs/connect-file-3.2.1.jar  

     

     

     

。

按 ESC 后输入 :wq 保存并退出


  




  




  




  。除此之外     



     



     



     
，这个文件还可以用来配置需要连接哪个 broker



















，以及 event 的序列化方式等  


  


  


  

。

然后
    
    
    
 ，我们创建一个 test.txt 作为 event source     


     


     


     ，并写入 event   
     
     
     
。

echo -e "foo\nbar" > test.txt

现在我们先启动 event source 的 connector 




 




 




 




，将 test.txt 的 event 写入名为 connect-test 的 topic



   




   




   




  。config/connect-file-source.properties 已经配置好了connector 名称
















、event source 的文件                    、topic

   

   

   

，等等 



 



 



 

。

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties

执行片刻后我们可以按 Ctrl + C 退出                   。

这时     

     

     

     ，我们可以先通过 consumer-console 查看 topic 上是否有这些 event




    




    




    




  。可以看到  




  




  




  



，event 已经成功导入


  


  


  


，至于格式为什么是这样的     
     
     
    ，这个以后再说明
















。

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-test --from-beginning

现在我们启动 event sink 的 connector   




   




   




   


，将 topic 的 event 导入到 test.sink.txt                    。connect-file-sink.properties 已经配置好了connector 名称



     



     



     



  、event source 的文件
















、topic



 



 



 



，等等 



     



     



     



  。

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-sink.properties

执行片刻后我们可以按 Ctrl + C 退出
















。

这时查看 test.sink.txt                  ，可以看到 event 成功导出    
    
    
    
。

和前面一样    




    




    




    

，这里我们也可以保持 event source 和 event sink 的 connector 不退出



















，测试实时生产和消费 event 


     


     


     


 。

使用streams处理

这部分内容后续再补充

 




 




 




 。

停止

走到这一步                 ，我们已经完成了 kafka 的入门学习   

   

   

   

。

接下来     



     



     



     
，我们可以通过以下步骤关闭 kafka  

     

     

     

。

如果 producer 或 consumer 还在运行



















，Ctrl + C 退出；

Ctrl + C 退出 kafka server；

Ctrl + C 退出 zookeeper；

如果想清除 kafka 的数据
    
    
    
 ，包括我们创建的 topic 和 event    
    
    
    
、日志等     


     


     


     ，执行以下命令：

rm -rf /tmp/kafka-logs /tmp/zookeeper /tmp/connect.offsets

结语

以上内容是最近学习 kafka 的一些思考和总结（主要参考官方文档） 




 




 




 




，如有错误

   

   

   

，欢迎指正


  




  




  




  。

任何的事物     

     

     

     ，都可以被更简单 


     


     


     


 、更连贯

 




 




 




 、更系统地了解  


  


  


  

。希望我的文章能够帮到你   
     
     
     
。

最后  




  




  




  



，感谢阅读



   




   




   




  。

参考资料

Apache Kafka 官方文档

相关源码请移步：https://github.com/ZhangZiSheng001/kafka-demo

本文为原创文章


  


  


  


，转载请附上原文出处链接：https://www.cnblogs.com/ZhangZiSheng001/p/16641755.html