Kafka體系架構、命令、Go案例
原文地址://github.com/WilburXu/blog/blob/master/kafka/Kafka基本架構和命令.md
Kafka體系架構
Broker服務代理節點
服務代理節點。對於Kafka而言,Broker可以簡單地看作一個獨立的Kafka服務節點或Kafka服務實例。大多數情況下也可以將Broker看作一台Kafka服務器,前提是這台服務器上只部署了一個Kafka實例,一個或多個Broker組成了一個Kafka集群。
Producer和Consumer
Producer生產者
生產者,也就是發送消息的一方。生產者負責創建消息,然後將其投遞到Kafka中。
一個正常的生產邏輯需要具備以下幾個步驟:
- 創建生產者實例
- 構建待發送的消息
- 發送消息到指定的
Topic
、Partition
、Key
- 關閉生產者實例
Consumer消費者
消費者,也就是接收消息的一方。消費者連接到Kafka上並接收消息,從而進行相應的業務邏輯處理。
消費一般有三種消費模式:
單線程模式
單個線程消費多個Partition
問題:
- 效率低,並發上不去
- 可用性差,單個線程掛了,將無法消費
多線程模式
獨立消費者模式
和單線程模式類似,區別就是為每一個Partition
單獨起一個線程進行消費。
問題:
- 線程和並發增加了,但是單線程掛了,該線程的分區還是無法消費。
消費組模式
也是目前最常用的消費模式,我們可以創建多個消費實例並設置同一個group-id
來區分消費組,同一個消費組可以指定一個或多個Topic
進行消費:
- 消費組自平衡(Rebalance),kafka會根據消費組實例數量和分區數量自平衡分配
- 不會重複消費,同個組內kafka確保一個分區只會發往一個消費實例,避免重複消費
- 高可用,當一個消費實例掛了,kafka會自動調整消費實例和分區的關係
Topic主題
Kafka中的消息以主題為單位進行歸類(邏輯概念,生產者負責將消息發送到特定的主題(發送到Kafka集群中的每一條消息都要指定一個主題),而消費者負責訂閱主題並進行消費。
Partition分區
物理分區,主題細分為了1或多個分區,一個分區只能屬於單個主題,一般也會把分區稱為主題分區(Topic-Partition)。
Segment
實際存儲數據的地方,Segment
包含一個數據文件和一個索引文件。一個Partition
有多個大小相同的Segment
,可以理解為Partition
是在Segment
之上進行的邏輯抽象。
Kafka基本命令
zookeeper
broker節點保存在zookeeper,所有需要:
-
進入zookeeper,然後
./bin/zkCli.sh
-
執行
ls /brokers/ids
查看broker詳情
kafka-log-dirs.sh --describe --bootstrap-server kafka:9092 --broker-list 1
topic
查看列表
kafka-topics.sh --list --zookeeper zookeeper:2181
創建
kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic [topic_name]
查看詳情
kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper:2181 --topic [topic_name]
刪除
kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --delete --topic [topic_name]
topic消費情況
topic offset 最小
kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic [topic_name] --time -2
topic offset最大
kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic [topic_name] --time -1
生產
添加數據
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic [topic_name]
消費
從頭部開始消費
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --from-beginning
從尾部開始消費,必需要指定分區
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset latest --partition 0
從某個位置開始消費(–offset [n])
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset 100 --partition 0
消費指定個數(–max-messages [n])
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset latest --partition 0 --max-messages 2
消費組
查看消費組列表
kafka-consumer-groups.sh --list --bootstrap-server localhost:9092
查看消費組情況
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka:9092 --describe --group [group_id]
offset 偏移設置為最早
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-earliest --all-topics --execute
offset 偏移設置為新
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-latest --all-topics --execute
offset 偏移設置為指定位置
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-offset 2000 --all-topics --execute
offset 偏移設置某個時間之後最早位移
kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-datetime 2020-12-28T00:00:00.000 --all-topics --execute
Go案例
基於//github.com/Shopify/sarama
的生產和消費案例
生產者
InitKafka.go
package kafka
var (
kafkaClient *Client
)
func InitKafka() {
var err error
var config = Config{
Host: []string{"kafka:9092"},
}
kafkaClient, err = NewClient(config)
if err != nil {
panic(err)
}
}
func GetClient() *Client {
return kafkaClient
}
Producer.go
package kafka
import (
"errors"
"github.com/Shopify/sarama"
)
type Client struct {
sarama.AsyncProducer
msgPool chan *sarama.ProducerMessage
}
type Config struct {
Host []string `json:"host"`
ReturnSuccess bool `json:"return_success"`
ReturnErrors bool `json:"return_errors"`
}
func NewClient(cfg Config) (*Client, error) {
// create client
var err error
c := &Client{
msgPool: make(chan *sarama.ProducerMessage, 2000),
}
config := sarama.NewConfig()
config.Producer.Return.Errors = cfg.ReturnErrors
config.Producer.Return.Successes = cfg.ReturnSuccess
config.Version = sarama.V2_0_0_0
c.AsyncProducer, err = sarama.NewAsyncProducer(cfg.Host, config)
if err != nil {
return nil, err
}
return c, nil
}
// run
func (c *Client) Run() {
for {
select {
case msg := <-c.msgPool:
c.Input() <- msg
logger.Info("%+v", msg)
}
}
}
// send msg
func (c *Client) Send(topic string, msg []byte) error {
if topic == "" {
return errors.New("kafka producer send msg topic empty")
}
kafkaMsg := &sarama.ProducerMessage{
Topic: topic,
Value: sarama.ByteEncoder(msg),
}
c.msgPool <- kafkaMsg
return nil
}
生產者初始化:
// kafka init
kafka.InitKafka()
go kafka.GetClient().Run()
消費者
consumer.go
package kafka_consumer
import (
"context"
"github.com/Shopify/sarama"
"os"
"os/signal"
"sync"
"syscall"
)
// Consumer represents a Sarama consumer group consumer
type Consumer struct {
ready chan bool
}
func (c *Consumer) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
//panic("implement me")
return nil
}
func (c *Consumer) Cleanup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
//panic("implement me")
return nil
}
func (c *Consumer) ConsumeClaim(session sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
for message := range claim.Messages() {
logger.Info("Message claimed: value = %s, timestamp = %v, topic = %s", string(message.Value), message.Timestamp, message.Topic)
session.MarkMessage(message, "")
c.Handler(message.Topic, message.Value)
}
return nil
}
func (c *Consumer) Handler(topic string, msg []byte) {
switch topic {
case conscom.KafkaTopicGiftOrder:
GiftOrder(topic, msg)
case conscom.KafkaTopicFollow:
UserFollow(topic, msg)
}
}
func ConsumeInit(topics []string, groupID string) {
consumer := Consumer{
ready: make(chan bool),
}
brokerList := []string{"kafka:9092"}
config := sarama.NewConfig()
config.Version = sarama.V1_0_0_0
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
client, err := sarama.NewConsumerGroup(brokerList, groupID, config)
if err != nil {
log.Printf("kafka consumer err %v", err)
return
}
wg := &sync.WaitGroup{}
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
for {
// server-side rebalance happens, the consumer session will need to be
if err := client.Consume(ctx, topics, &consumer); err != nil {
log.Printf("kafka consumer: %v", err)
}
// check if context was cancelled, signaling that the consumer should stop
if ctx.Err() != nil {
return
}
consumer.ready = make(chan bool)
}
}()
sigterm := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(sigterm, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
select {
case <-ctx.Done():
log.Printf("kafka consume gift terminating: context cancelled")
case <-sigterm:
log.Printf("kafka consume gift terminating: via signal")
}
cancel()
wg.Wait()
if err = client.Close(); err != nil {
log.Printf("kafka consume gift Error closing client: %v", err)
}
}
消費者初始化:
// kafka consumer
go kafka_consumer.ConsumeInit([]string{"topicA", "topicB", "group-name")
參考
《深入理解Kafka:核心設計與實踐原理》作者:朱忠華
//kafka.apache.org/documentation/
//crossoverjie.top/2018/11/20/kafka/kafka-consumer/