Java分布式之Kafka消息队列实例分析

这篇文章主要介绍“Java分布式之Kafka消息队列实例分析”，在日常操作中，相信很多人在Java分布式之Kafka消息队列实例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java分布式之Kafka消息队列实例分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

介绍

Apache Kafka 是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。

注意:Kafka并没有遵循JMS规范（），它只提供了发布和订阅通讯方式。

Kafka核心相关名称

1. Broker：Kafka节点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群

2. Topic：一类消息，消息存放的目录即主题，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发

3. massage： Kafka中最基本的传递对象。

4. Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。Kafka里面实现分区，一个broker就是表示一个区域。

5. Segment：partition物理上由多个segment组成，每个Segment存着message信息

6. Producer : 生产者，生产message发送到topic

7. Consumer : 消费者，订阅topic并消费message, consumer作为一个线程来消费

8. Consumer Group：消费者组，一个Consumer Group包含多个consumer

9. Offset：偏移量，理解为消息 partition 中消息的索引位置

主题和队列的区别：

队列是一个数据结构，遵循先进先出原则

kafka集群安装

• 每台服务器上安装jdk1.8环境

• 安装Zookeeper集群环境

• 安装kafka集群环境

• 运行环境测试

安装jdk环境和zookeeper这里不详述了。

kafka为什么依赖于zookeeper：kafka会将mq信息存放到zookeeper上，为了使整个集群能够方便扩展，采用zookeeper的事件通知相互感知。

kafka集群安装步骤：

1、下载kafka的压缩包

2、解压安装包

tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz

3、修改kafka的配置文件 config/server.properties

配置文件修改内容：

• zookeeper连接地址：zookeeper.connect=192.168.1.19:2181

• 监听的ip，修改为本机的iplisteners=PLAINTEXT://192.168.1.19:9092

• kafka的brokerid，每台broker的id都不一样broker.id=0

4、依次启动kafka

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

kafka使用

kafka文件存储

topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是Producer生成的数据。Producer生成的数据会被不断追加到该log文件末端，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment，每个segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。

例如：执行命令新建一个主题，分三个区存放放在三个broker中：

./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic kaico

• 一个partition分为多个segment

• .log 日志文件

• .index 偏移量索引文件

• .timeindex 时间戳索引文件

• 其他文件（partition.metadata，leader-epoch-checkpoint）

Springboot整合kafka

maven依赖

 <dependencies>
        <!-- springBoot集成kafka -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
        <!-- SpringBoot整合Web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

yml配置

# kafka
spring:
  kafka:
    # kafka服务器地址(可以多个)
#    bootstrap-servers: 192.168.212.164:9092,192.168.212.167:9092,192.168.212.168:9092
    bootstrap-servers: www.kaicostudy.com:9092,www.kaicostudy.com:9093,www.kaicostudy.com:9094
    consumer:
      # 指定一个默认的组名
      group-id: kafkaGroup1
      # earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
      # latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
      # none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
      auto-offset-reset: earliest
      # key/value的反序列化
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    producer:
      # key/value的序列化
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      # 批量抓取
      batch-size: 65536
      # 缓存容量
      buffer-memory: 524288
      # 服务器地址
      bootstrap-servers: www.kaicostudy.com:9092,www.kaicostudy.com:9093,www.kaicostudy.com:9094

生产者

@RestController
public class KafkaController {
	/**
	 * 注入kafkaTemplate
	 */
	@Autowired
	private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
	/**
	 * 发送消息的方法
	 *
	 * @param key
	 *            推送数据的key
	 * @param data
	 *            推送数据的data
	 */
	private void send(String key, String data) {
		// topic 名称 key   data 消息数据
		kafkaTemplate.send("kaico", key, data);
	}
	// test 主题 1 my_test 3
	@RequestMapping("/kafka")
	public String testKafka() {
		int iMax = 6;
		for (int i = 1; i < iMax; i++) {
			send("key" + i, "data" + i);
		}
		return "success";
	}
}

消费者

@Component
public class TopicKaicoConsumer {
    /**
     * 消费者使用日志打印消息
     */
    @KafkaListener(topics = "kaico") //监听的主题
    public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
        System.out.println("topic名称:" + consumer.topic() + ",key:" +
                consumer.key() + "," +
                "分区位置:" + consumer.partition()
                + ", 下标" + consumer.offset());
        //输出key对应的value的值
        System.out.println(consumer.value());
    }
}

到此，关于“Java分布式之Kafka消息队列实例分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！