Springboot快速整合kafka
kafka的基本了解
kafka也是 目前常用的消息中间件,支持同步与异步通信,和rabbitmq一样,工作模式大概相同,并且被spingboot整合的后的都是 中间件Template的实列化客户端类 ,消费者监听注解为@KafkaListener,和RabbitListener和很相似,这些消息中间件使用过后,发现大致都是相同的.
rabbitmq快速入门学习
对比
一般选择rabbitmq是完全足够的
环境安装
docker拉取镜像
kafka对zookeeper强依赖,毕竟能装载的数据量有这么大
docker pull zookeeper:3.4.14
#启动 这里使用的是host模式,一般说是需要统一docker网络
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14
#拉取 kafka镜像主义版本依赖问题
docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
#启动
docker run -d --name kafka \
--env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.249.132 \
--env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.249.132:2181 \
--env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.249.132:9092 \
--env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
--env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
--net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
和消息队列一样,角色分别是生成者和消费者,生产者发送消息交给kafka服务,其中kafka一般是集群方式,单点为broker
kafka没有queue队列一说，是将消息存放在topic主题中和然后分发给消费者,这里的消费者是以组为单位,一组里面可以有多个消费者,但是只有一台机子消费者可以消费消息，而rabbitmq可以是以队列为单位消费,通过交换机进行分发,如果队列绑定多个消费者,那么可以自己选择轮询或者其他消费机制
在 Kafka 和 RabbitMQ 中，消费者组（或集群）的行为略有不同：
Kafka:
Kafka Consumer Group:
- 在 Kafka 中，一个消费者组可以有多个消费者。
- 每个分区内的消息只能由消费者组内的一个消费者消费，但不同分区的消息可以被不同的消费者处理。
- 这种方式确保了分布式消费者组的横向扩展，每个消费者只负责处理特定分区的消息。
RabbitMQ:
RabbitMQ Consumer Group:
- RabbitMQ 中没有严格的消费者组的概念，而是通过队列的方式来进行消息的订阅。
- 多个消费者可以订阅同一个队列，每个消息只能被其中一个消费者消费。
- RabbitMQ 不同于 Kafka 的是，消息不是在队列之间划分，而是通过交换机将消息路由到一个或多个队列。
总结:
在 Kafka 中，分区是横向划分消息的单元，每个分区只能由一个消费者处理，但不同分区可以并行处理。
在 RabbitMQ 中，队列是消息的接收单元，每个消息只能被一个消费者接收，但不同队列的消息是相互独立的。
这里不做过多讨论
基本使用
1.引入依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.kafkagroupId>
<artifactId>kafka-clientsartifactId>
dependency>
2.消息发送
/**
* 生产者
*/
public class ProducerQuickStart {
public static void main(String[] args) {
//1.kafka的配置信息
Properties properties = new Properties();
//kafka的连接地址
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");
//发送失败，失败的重试次数
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,5);
//消息key的序列化器
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//消息value的序列化器
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//2.生产者对象
KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
//封装发送的消息 需要指定topic 消息是存放在topic中的
ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String, String>("topic","100001","hello kafka");
//3.发送消息
producer.send(record);
//4.关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功
producer.close();
}
}
3.消息消费
其中消息的序列化器和生产者一样,其次消费者单位是组,如果一个消费者组内只有一个可以接收信息,而有多个消费者监听该topic组,那么消息会发给每一个组,默认就是fanout扇出交换机
/**
* 消费者
*/
public class ConsumerQuickStart {
public static void main(String[] args) {
//1.添加kafka的配置信息
Properties properties = new Properties();
//kafka的连接地址
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
//消费者组
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
//消息的反序列化器
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//2.消费者对象
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
//3.订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic"));
//当前线程一直处于监听状态
while (true) {
//4.获取消息
ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println(consumerRecord.key());
System.out.println(consumerRecord.value());
}
}
}
}
集群达到高可用
和rqabbit以及其他消息中间件一样为了数据的安全性和可用性,一般都是以集群方式存在
还有集群的数据备份
数据同步和故障转移
ISR（in-sync replica）需要同步复制保存的follower
如果leader失效后，需要选出新的leader，选举的原则如下：
第一：选举时优先从ISR中选定，因为这个列表中follower的数据是与leader同步的
第二：如果ISR列表中的follower都不行了，就只能从其他follower中选取
极端情况，就是所有副本都失效了，这时有两种方案
第一：等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定
第二：选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为leader，以最快速度恢复可用性，但数据不一定完整
生产者性质
kafka支持同步发送消息和异步
-
同步发送
使用send()方法发送，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息是否发送成功
RecordMetadata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get();
System.out.println(recordMetadata.offset());
-
异步发送
调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用函数
//异步消息发送
producer.send(kvProducerRecord, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if(e != null){
System.out.println("记录异常信息到日志表中");
}
System.out.println(recordMetadata.offset());
}
});
如果没有得到kafka服务端的ack确认则会触发回调,可以在生产者配置文件中进行配置
//ack配置 消息确认机制
prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
以及失败重试机制,配置后只有重试耗尽才会抛出失败
代码配置代码的配置方式：
//ack配置 消息确认机制
prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
参数的选择说明
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误，在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试返回错误，默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms
代码中配置方式：
//重试次数
prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);
- 消息压缩
默认情况下， 消息发送时不会被压缩。
代码中配置方式：
//数据压缩
prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");
| 压缩算法 | 说明 |
|---|---|
| snappy | 占用较少的 CPU， 却能提供较好的性能和相当可观的压缩比， 如果看重性能和网络带宽，建议采用 |
| lz4 | 占用较少的 CPU， 压缩和解压缩速度较快，压缩比也很客观 |
| gzip | 占用较多的 CPU，但会提供更高的压缩比，网络带宽有限，可以使用这种算法 |
使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。
消费者
接下来探讨消费者,
消费者- 消费者组（Consumer Group） ：指的就是由一个或多个消费者组成的群体
-
一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者
-
所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型
-
所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型 (rabitmq的基本工作模式)
-
7.2)消息有序性
应用场景：
-
即时消息中的单对单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致
-
充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更，短信通知必须要有顺序
topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。 所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。
7.3)提交和偏移量
kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）
消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡,没有消费者的确认就只能通过偏移量了
正常的情况
异常
如果消费者2挂掉以后，会发生再均衡，消费者2负责的分区会被其他消费者进行消费
再均衡后不可避免会出现一些问题
问题一：
如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。
问题二：
如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。
如果想要解决这些问题，还要知道目前kafka提交偏移量的方式：
提交偏移量的方式有两种，分别是自动提交偏移量和手动提交
- 自动提交偏移量
当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去
-
手动提交 ，当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式
-
提交当前偏移量（同步提交）
-
异步提交
-
同步和异步组合提交
-
1.提交当前偏移量（同步提交）
把enable.auto.commit设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。
只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(record.value());
System.out.println(record.key());
try {
consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
}catch (CommitFailedException e){
System.out.println("记录提交失败的异常："+e);
}
}
}
2.异步提交
手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(record.value());
System.out.println(record.key());
}
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
@Override
public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
if(e!=null){
System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+",异常信息"+e);
}
}
});
}
3.同步和异步组合提交
异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。
举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。
try {
while (true){
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println(record.value());
System.out.println(record.key());
}
consumer.commitAsync();
}
}catch (Exception e){+
e.printStackTrace();
System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {
try {
consumer.commitSync();
}finally {
consumer.close();
}
}
springboot集成kafka
1.先写依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.kafka
spring-kafka
org.apache.kafka
kafka-clients
org.apache.kafka
kafka-clients
com.alibaba
fastjson
生产者端配置文件
server:
port: 9991
spring:
application:
name: kafka-demo
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
producer:
retries: 10
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
消费者端
server:
port: 9991
spring:
application:
name: kafka-demo
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092
consumer:
#这里消费者组就是服务名
group-id: ${spring.application.name}
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
生产者
@RestController
public class HelloController {
@Autowired
private KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;
@GetMapping("/hello")
public String hello(){
kafkaTemplate.send("topic","程序员");
//如果是对象
kafkaTemplate.send("topic", User user = new User();
user.setUsername("xiaowang");
user.setAge(18);
kafkaTemplate.send("user-topic", JSON.toJSONString(user));
);
return "ok";
}
}
消费者
package com.heima.kafka.listener;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.kafka.pojo.User;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
@Component
public class HelloListener {
@KafkaListener(topics = "user-topic")
public void onMessage(String message){
if(!StringUtils.isEmpty(message)){
User user = JSON.parseObject(message, User.class);
System.out.println(user);
}
}
}
springboot整合后和rabbitmq的使用方法差不多,大致内容和功能都可以实现,延迟队列和匹配routkey