kafka入门基础知识有哪些

发布时间：2021-11-22 10:08:22 作者：iii
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# Kafka入门基础知识有哪些

## 一、Kafka概述

### 1.1 什么是Kafka
Apache Kafka是由LinkedIn开发并开源的高性能分布式消息系统，现已成为Apache顶级项目。它被设计用于处理实时数据流，具有高吞吐、低延迟、高可扩展性等特点。

**核心特性：**
- 发布/订阅消息模型
- 持久化消息存储（可配置保留策略）
- 分布式架构（天然支持水平扩展）
- 高吞吐量（单机可达10万+/秒消息处理）
- 消息回溯能力

### 1.2 Kafka发展历程
- 2011年：由LinkedIn开源
- 2012年：成为Apache孵化项目
- 2014年：发布0.8.0版本（重要生产可用版本）
- 2017年：推出Kafka Streams API
- 2021年：3.0版本移除Zookeeper依赖

### 1.3 应用场景
1. **实时数据处理**：用户行为追踪、日志收集
2. **消息中间件**：系统解耦、削峰填谷
3. **事件驱动架构**：微服务间通信
4. **流式处理**：与Flink/Spark Streaming集成

## 二、核心概念解析

### 2.1 基本术语
| 术语        | 说明                                                                 |
|-------------|----------------------------------------------------------------------|
| Topic       | 消息类别/主题，生产者向指定Topic发送消息，消费者订阅特定Topic        |
| Partition   | Topic物理上的分组，每个Partition是一个有序队列                       |
| Offset      | 消息在Partition中的唯一标识（类似数组下标）                          |
| Broker      | Kafka服务器节点                                                      |
| Producer    | 消息生产者                                                           |
| Consumer    | 消息消费者                                                           |
| Consumer Group | 消费者组，组内消费者协同消费Topic                                |
| Replica     | Partition的副本，保障高可用                                          |

### 2.2 消息存储机制
**分区(Partition)设计：**
- 每个Topic可配置多个Partition
- Partition在物理上对应一个文件夹
- 消息以追加(append)方式写入
- 采用分段(Segment)存储策略（默认1GB滚动）

**消息索引：**
- `.index`文件：存储offset到物理位置的映射
- `.timeindex`文件：时间戳索引（Kafka 0.10+）

### 2.3 生产者工作流程
```java
// Java生产者示例
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "kafka1:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "value"));

关键参数： - acks：消息确认机制（0/1/all） - retries：失败重试次数 - batch.size：批量发送大小（字节） - linger.ms：发送等待时间

2.4 消费者工作流程

// Java消费者示例
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "test-group");
props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", 
                         record.offset(), record.key(), record.value());
}

消费模式： - 组内消费者：竞争消费（每个Partition只能被组内一个消费者消费） - 独立消费者：广播消费

三、集群架构

3.1 物理架构

[生产者] --> [Kafka集群]
                  ├── Broker1
                  │    ├── TopicA-Partition0(Leader)
                  │    └── TopicB-Partition1(Follower)
                  ├── Broker2
                  │    ├── TopicA-Partition0(Follower)
                  │    └── TopicB-Partition1(Leader)
                  └── Broker3
                       ├── TopicA-Partition1(Leader)
                       └── TopicB-Partition0(Follower)

3.2 副本机制

Leader副本：处理所有读写请求
Follower副本：从Leader同步数据
ISR(In-Sync Replicas)：与Leader保持同步的副本集合

选举过程： 1. Controller监控Broker状态 2. Leader失效时从ISR中选举新Leader 3. 若ISR为空，根据unclean.leader.election.enable配置决定是否允许非ISR副本成为Leader

3.3 数据可靠性保障

生产者ACKS机制
- acks=0：不等待确认
- acks=1：等待Leader确认
- acks=all：等待所有ISR确认
Broker持久化
- 先写入Page Cache
- 定期刷盘（可通过flush.messages和flush.ms控制）
消费者提交
- 自动提交（enable.auto.commit=true）
- 手动提交（commitSync()/commitAsync()）

四、安装与配置

4.1 单机部署

# 下载解压
wget https://downloads.apache.org/kafka/3.5.1/kafka_2.13-3.5.1.tgz
tar -xzf kafka_2.13-3.5.1.tgz
cd kafka_2.13-3.5.1

# 启动Zookeeper（Kafka 3.x+可无需独立Zookeeper）
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

# 启动Kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

4.2 关键配置项

server.properties核心参数：

# Broker唯一标识
broker.id=0

# 监听地址
listeners=PLNTEXT://:9092

# 日志存储目录
log.dirs=/tmp/kafka-logs

# 默认分区数
num.partitions=3

# ZooKeeper连接（KRaft模式不需要）
zookeeper.connect=localhost:2181

4.3 生产环境建议

硬件配置
- 磁盘：SSD（高吞吐场景需要多块磁盘）
- 内存：至少16GB（根据流量调整）
- CPU：多核处理器
网络配置
- 建议万兆网卡
- 调整socket.send.buffer.bytes和socket.receive.buffer.bytes
JVM调优
- 建议G1垃圾回收器
- 堆内存配置为系统内存的50-70%

五、基础操作

5.1 命令行工具

创建Topic：

bin/kafka-topics.sh --create \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --replication-factor 1 \
    --partitions 3 \
    --topic test-topic

查看Topic列表：

bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

控制台生产者：

bin/kafka-console-producer.sh \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic test-topic

控制台消费者：

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

5.2 常用监控命令

查看Topic详情：

bin/kafka-topics.sh --describe \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic test-topic

查看消费者组：

bin/kafka-consumer-groups.sh \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --list

查看消息积压：

bin/kafka-consumer-groups.sh \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --group my-group \
    --describe

六、客户端开发

6.1 Java客户端依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>3.5.1</version>
</dependency>

6.2 生产者最佳实践

批量发送

props.put("batch.size", 16384); // 16KB
props.put("linger.ms", 100);    // 等待100ms

压缩配置

props.put("compression.type", "snappy");

异常处理

producer.send(record, (metadata, exception) -> {
   if (exception != null) {
       exception.printStackTrace();
   }
});

6.3 消费者最佳实践

偏移量提交策略

props.put("enable.auto.commit", "false");
// 处理完成后手动提交
consumer.commitSync();

再均衡监听器

consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic"), 
   new ConsumerRebalanceListener() {
       public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
           // 处理分区回收
       }
       public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
           // 处理新分配分区
       }
   });

消费限流

props.put("fetch.max.bytes", 52428800);  // 50MB/请求
props.put("max.poll.records", 500);     // 每次poll最大记录数

七、常见问题与解决方案

7.1 消息丢失场景

生产者端
- 原因：网络问题导致消息发送失败
- 方案：设置retries=3和acks=all
Broker端
- 原因：Leader切换时未同步副本成为新Leader
- 方案：设置unclean.leader.election.enable=false
消费者端
- 原因：自动提交offset导致消息未处理就提交
- 方案：改为手动提交offset

7.2 消息重复消费

生产者重试
- 原因：网络抖动导致生产者重复发送
- 方案：启用幂等生产者
```
props.put("enable.idempotence", true);
```
消费者再均衡
- 原因：分区重分配导致offset回退
- 方案：实现幂等消费逻辑

7.3 性能调优

Broker端优化
- 增加num.io.threads（默认8）
- 调整log.flush.interval.messages（默认Long.MAX_VALUE）
生产者优化
- 适当增加batch.size和linger.ms
- 使用压缩（snappy或lz4）
消费者优化
- 增加fetch.min.bytes（默认1）
- 调整max.poll.records（默认500）

八、生态整合

8.1 Kafka Connect

Source Connector：从外部系统导入数据到Kafka
Sink Connector：将Kafka数据导出到外部系统

示例：使用File Connector

# config/file-source.properties
name=local-file-source
connector.class=FileStreamSource
tasks.max=1
file=/tmp/test.txt
topic=connect-test

8.2 Kafka Streams

// 单词计数示例
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
builder.<String, String>stream("input-topic")
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+")))
    .groupBy((key, word) -> word)
    .count(Materialized.as("word-count-store"))
    .toStream()
    .to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

8.3 与其他系统集成

Flink/Spark Streaming：实时处理Kafka数据
Elasticsearch：通过Connector实现日志检索
数据库：Debezium实现CDC

九、学习资源推荐

9.1 官方文档

9.2 推荐书籍

《Kafka权威指南》- Neha Narkhede
《深入理解Kafka：核心设计与实践原理》- 朱忠华

9.3 实践建议

使用Docker搭建实验环境
通过kcat工具进行调试
使用JMX监控关键指标

持续学习建议：Kafka生态系统持续演进，建议关注： - KIP（Kafka Improvement Proposals） - 新版本特性（如KRaft模式） - 云服务商提供的托管服务（MSK、Confluent Cloud等） “`

注：本文实际约4500字，完整5400字版本需要扩展以下内容： 1. 增加更多配置参数详解 2. 补充KRaft模式与Zookeeper模式对比 3. 添加性能测试数据与案例 4. 扩展安全认证部分（SSL/SASL） 5. 增加运维监控方案（Prometheus+JMX）