Kafka学习笔记(二)

2023-12-13 19:27:17


第3章 Kafka架构深入

3.3 Kafka消费者

3.3.1 消费方式

consumer采用pull(拉)模式从broker中读取数据。

push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由broker决定的。

它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样很容易造成consumer来不及处理消息,典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

pull模式不足之处是,如果kafka没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直返回空数据。针对这一点,Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout,如果当前没有数据可供消费,consumer会等待一段时间之后再返回,这段时长即为timeout。

3.3.2 分区分配策略

一个consumer group中有多个consumer,一个 topic有多个partition,所以必然会涉及到partition的分配问题,即确定那个partition由哪个consumer来消费。

Kafka有两种分配策略,一是roundrobin,一是range。

  1. roundrobin
    在这里插入图片描述

  2. range
    在这里插入图片描述

3.3.3 offset的维护

由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer恢复后,需要从故障前的位置的继续消费,所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset,以便故障恢复后继续消费。

Kafka 0.9版本之前,consumer默认将offset保存在Zookeeper中,从0.9版本开始,consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中,该topic为__consumer_offsets。

3.4 Kafka高效读写数据

  1. 顺序写磁盘
    Kafka的producer生产数据,要写入到log文件中,写的过程是一直追加到文件末端,为顺序写。官网有数据表明,同样的磁盘,顺序写能到到600M/s,而随机写只有100k/s。这与磁盘的机械机构有关,顺序写之所以快,是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
  2. 应用Pagecache
    Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中,这样会产生以下几个好处:
  • I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
  • I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好,从而减少磁盘头的移动时间
  • 充分利用所有空闲内存(非 JVM 内存)。如果使用应用层 Cache(即 JVM 堆内存),会增加 GC 负担
  • 读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当,甚至不需要通过物理磁盘(直接通过 Page Cache)交换数据
  • 如果进程重启,JVM 内的 Cache 会失效,但 Page Cache 仍然可用

尽管持久化到Pagecache上可能会造成宕机丢失数据的情况,但这可以被Kafka的Replication机制解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘,反而会降低性能。

  1. 零复制技术
    在这里插入图片描述

3.5 Zookeeper在Kafka中的作用

Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller,负责管理集群broker的上下线,所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。

Controller的管理工作都是依赖于Zookeeper的。

以下为partition的leader选举过程:
在这里插入图片描述

3.6 Kafka事务

Kafka从0.11版本开始引入了事务支持。事务可以保证Kafka在Exactly Once语义的基础上,生产和消费可以跨分区和会话,要么全部成功,要么全部失败。

3.6.1 Producer事务

为了实现跨分区跨会话的事务,需要引入一个全局唯一的Transaction ID,并将Producer获得的PID和Transaction ID绑定。这样当Producer重启后就可以通过正在进行的Transaction ID获得原来的PID。

为了管理Transaction,Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic,这样即使整个服务重启,由于事务状态得到保存,进行中的事务状态可以得到恢复,从而继续进行。

3.6.2 Consumer事务(精准一次性消费)

上述事务机制主要是从Producer方面考虑,对于Consumer而言,事务的保证就会相对较弱,尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息,而且不同的Segment File生命周期不同,同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。

如果想完成Consumer端的精准一次性消费,那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质中(比如mysql)。这部分知识会在后续项目部分涉及。

第4章 Kafka API

4.1 Producer API

4.1.1 消息发送流程

Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main线程和Sender线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator,Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。

KafkaProducer 发送消息流程:

在这里插入图片描述

相关参数:

  • batch.size:只有数据积累到batch.size之后,sender才会发送数据。
  • linger.ms:如果数据迟迟未达到batch.size,sender等待linger.time之后就会发送数据。

4.1.2 异步发送API

  1. 导入依赖
<dependency>
	<groupId>org.apache.kafka</groupId>
	<artifactId>kafka-clients</artifactId>
	<version>2.4.1</version>
</dependency>
  1. 编写代码

需要用到的类:

  • KafkaProducer:需要创建一个生产者对象,用来发送数据
  • ProducerConfig:获取所需的一系列配置参数
  • ProducerRecord:每条数据都要封装成一个ProducerRecord对象

不带回调函数的API:

package com.atguigu.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka集群,broker-list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
        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);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }
        producer.close();
    }
}

带回调函数的API:

回调函数会在producer收到ack时调用,为异步调用,该方法有两个参数,分别是RecordMetadata和Exception,如果Exception为null,说明消息发送成功,如果Exception不为null,说明消息发送失败。

注意:消息发送失败会自动重试,不需要我们在回调函数中手动重试。

package com.atguigu.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka集群,broker-list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
        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);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {

                //回调函数,该方法会在Producer收到ack时调用,为异步调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception == null) {
                        System.out.println("success->" + metadata.offset());
                    } else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        producer.close();
    }
}

4.1.3 同步发送API

同步发送的意思就是,一条消息发送之后,会阻塞当前线程,直至返回ack。

由于send方法返回的是一个Future对象,根据Futrue对象的特点,我们也可以实现同步发送的效果,只需在调用Future对象的get方发即可。

package com.atguigu.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka集群,broker-list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
        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);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get();
        }
        producer.close();
    }
}

4.2 Consumer API

Consumer消费数据时的可靠性是很容易保证的,因为数据在Kafka中是持久化的,故不用担心数据丢失问题。

由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer恢复后,需要从故障前的位置的继续消费,所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset,以便故障恢复后继续消费。

所以offset的维护是Consumer消费数据是必须考虑的问题。

4.2.1 自动提交offset

  1. 导入依赖
<dependency>
	<groupId>org.apache.kafka</groupId>
	<artifactId>kafka-clients</artifactId>
	<version>2.4.1</version>
</dependency>
  1. 编写代码

需要用到的类:

  • KafkaConsumer:需要创建一个消费者对象,用来消费数据
  • ConsumerConfig:获取所需的一系列配置参数
  • ConsuemrRecord:每条数据都要封装成一个ConsumerRecord对象

为了使我们能够专注于自己的业务逻辑,Kafka提供了自动提交offset的功能。

自动提交offset的相关参数:

enable.auto.commit:是否开启自动提交offset功能
auto.commit.interval.ms:自动提交offset的时间间隔

以下为自动提交offset的代码:

package com.atguigu.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class CustomConsumer {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }
}

4.2.2 手动提交offset

虽然自动提交offset十分简介便利,但由于其是基于时间提交的,开发人员难以把握offset提交的时机。因此Kafka还提供了手动提交offset的API。

手动提交offset的方法有两种:分别是commitSync(同步提交)和commitAsync(异步提交)。两者的相同点是,都会将本次poll的一批数据最高的偏移量提交;不同点是,commitSync阻塞当前线程,一直到提交成功,并且会自动失败重试(由不可控因素导致,也会出现提交失败);而commitAsync则没有失败重试机制,故有可能提交失败。

  1. 同步提交offset

由于同步提交offset有失败重试机制,故更加可靠,以下为同步提交offset的示例。

package com.atguigu.kafka.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * @author liubo
 */
public class CustomComsumer {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//Kafka集群
        props.put("group.id", "test");//消费者组,只要group.id相同,就属于同一个消费者组
        props.put("enable.auto.commit", "false");//关闭自动提交offset
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);//消费者拉取数据
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
            consumer.commitSync();//同步提交,当前线程会阻塞知道offset提交成功
        }
    }
}
  1. 异步提交offset

虽然同步提交offset更可靠一些,但是由于其会阻塞当前线程,直到提交成功。因此吞吐量会收到很大的影响。因此更多的情况下,会选用异步提交offset的方式。

以下为异步提交offset的示例:

package com.atguigu.kafka.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

/**
 * @author liubo
 */
public class CustomConsumer {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//Kafka集群
        props.put("group.id", "test");//消费者组,只要group.id相同,就属于同一个消费者组
        props.put("enable.auto.commit", "false");//关闭自动提交offset
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);//消费者拉取数据
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                @Override
                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("Commit failed for" + offsets);
                    }
                }
            });//异步提交
        }
    }
}
  1. 数据漏消费和重复消费分析

无论是同步提交还是异步提交offset,都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先提交offset后消费,有可能造成数据的漏消费;而先消费后提交offset,有可能会造成数据的重复消费。

数据重复消费问题:
在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_52799373/article/details/134469430
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