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kafka3.x入门教程（二）

接下来我们来看下主题命令行操作

参数 描述
--bootstrap-server <String: server toconnect to> 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。
--topic <String: topic> 操作的 topic 名称。
--create 创建主题。
--delete 删除主题。
--alter 修改主题。
--list 查看所有主题。
--describe 查看主题详细描述。
--partitions <Integer: # of partitions> 设置分区数。
--replication-factor<Integer: replication factor> 设置分区副本。
--config <String: name=value> 更新系统默认的配置。

创建topic名称为zhuti,并且设置1个分区，3个副本

cd /opt/kafka/
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux1:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic zhuti

查看当前服务器所有的topic

cd /opt/kafka/
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux1:9092 --list

修改分区为3，注意 分区只能增加，不能减少

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux1:9092 --alter --topic zhuti --partitions 3

查看zhuti主题详情

 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux1:9092 --describe --topic zhuti

删除zhuti主题

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux1:9092 --delete --topic zhuti

生产者命令行操作

生产者发送消息

bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server linux1:9092 --topic zhuti

在下面输入内容

消费者命令行操作

消费当前的消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server linux1:9092 --topic zhuti

消费者没有收到消息，这是因为当前使用的命令是只接收当前运行中发送的消息，历史消息不会接收

生产者再次发送一条消息

可以看到消费者接收到消息了

我们消费者使用下面的--from-beginning命令来接收历史的消息 

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server linux1:9092 --from-beginning --topic zhuti

可以看到历史数据收到了

至于使用历史的还是当前的，根据你的业务场景来使用；

kafka的同步发送消息，必须等待第一条响应完毕，才能发送第二条；

异步发送消息，不需要等待响应，可以批量发送消息；

接下来我们来看下异步发送

在C:\Windows\System32\drivers\etc这里配置hosts

192.168.1.12 linux2
192.168.1.13 linux3
192.168.1.11 linux1

如果不配置 ，启动生产者会报这个错误

java.net.UnknownHostException: linux3

打开springboot项目

添加pom.xml

<dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka-clients</artifactId>
 <version>3.0.0</version>
 </dependency>
</dependencies>

创建生产者

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

//生产者
public class Producer {

    public static void main(String[] args) {
        //创建生产者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //给kafka配置对象添加配置信息    bootstrap.serve
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092");
        //key value序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        //创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String>kafkaProducer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //调用send方法 发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //给zhuti这个主题 发送消息
            ProducerRecord<String, String> var1=new ProducerRecord("zhuti","你好"+i);
            kafkaProducer.send(var1);
        }
        //关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

启动之后，我们看一下消费者 接收到的信息

在来看下异步发送完成后的回调方法

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

//生产者
public class Producer {

    public static void main(String[] args) {
        //创建生产者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //给kafka配置对象添加配置信息    bootstrap.serve
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092");
        //key value序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        //创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String>kafkaProducer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //调用send方法 发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //给zhuti这个主题 发送消息
            ProducerRecord<String, String> var1=new ProducerRecord("zhuti","你好"+i);
            kafkaProducer.send(var1, new Callback() {
                //异步回调 完成时
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if(e==null){
                        System.out.println("主题:"+recordMetadata.topic()+",分区:"+recordMetadata.partition());
                    }else {
                        //打印异常信息
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });

            try {
                //延迟一会看看发送到那个分区  如果不设置延迟,那么都会发送到一个分区中
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

我们在来看下同步发送

就是在send方法后面加了一个.get（）方法

接下来我们在看下生产者分区

比如有100T的数据，直接发送太多了，我们就把主题分成多个区，每个区发送一部分

合理的控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果

还可以提高消费速度，多个消费者 消费不同的分区

在idea搜索DefaultPartitioner默认分区器

我们进入ProducerRecord的源码

如果使用了partition分区，那么按照设置的去走；

如果没有指定分区，但是设置了key,那么按照key的hash取余放入不同的分区；

如果没有指定key和分区，只写了value,那么会随机选择一个分区，一直使用，

等到该分区batch满了或者已完成，kafka在随机选择一个新的分区进行使用

我们来改造下,设置分区设置为1

我们在来设置key值

在项目中，我们一般以表的名字当做key,来发送到某一个分区

接下来我们看一下自定义分区器

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;

import java.util.Map;

/**
 *
 * 自定义分区器
 * @param
 * @return
 * @throws Exception
 */
public class MyPartitioner implements Partitioner {


    /**
     *
     *
     * @param topic 主题
     * @param key 消息的key
     * @param value 消息的内容
     * @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
     * @param keyBytes 消息的key 序列化后的字节数组
     * @param valueBytes 消息的内容 序列化后的字节数组
     * @return
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        //获取消息
        String msg=value.toString();
        if(msg.equals("你好0")){
            //如果是你好0 这个内容 就发送到1分区
            return 1;
        }
        //否则发送到0分区
        return 0;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

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

//生产者
public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建生产者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //给kafka配置对象添加配置信息    bootstrap.serve
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092");
        //key value序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        //添加自定义分区器
        properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,MyPartitioner.class);
        //创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String>kafkaProducer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //调用send方法 发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //给zhuti这个主题 发送消息
            ProducerRecord<String, String> var1=new ProducerRecord("zhuti","你好"+i);
            kafkaProducer.send(var1, new Callback() {
                //异步回调 完成时
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if(e==null){
                        System.out.println("主题:"+recordMetadata.topic()+",分区:"+recordMetadata.partition());
                    }else {
                        //打印异常信息
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        //关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

可以看到我们的自定义分区器，使用成功了

接下来我们来看下生产者如何提高吞吐量

batch.size：批次大小，默认16k 到了16k才把数据发送出去

linger.ms：等待时间，修改为5-100ms 如果等待时间到了,那么会在随机一个分区进行使用

compression.type：压缩snappy

RecordAccumulator：缓冲区大小，修改为64m

batch.size和linger.ms有一个满足条件,就会发送消息

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

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

//生产者
public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建生产者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //给kafka配置对象添加配置信息    bootstrap.serve
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092");
        //key value序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        //batch.size和linger.ms有一个满足条件,就会发送消息
        //batch.size 批次大小 默认16k 到了16k才把数据发送出去
        properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16*1024);
        //linger.ms 等待时间 默认为0毫秒  这里设置为5毫秒 如果等待时间到了,那么会在随机一个分区进行使用
        properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,5);
        //RecordAccumulator 缓冲区大小 默认32m
        properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,32*1024*1024);
        //压缩 默认none 可以配置值gzip, snappy,lz4,zstd
        properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");

        //创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String>kafkaProducer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //调用send方法 发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //给zhuti这个主题 发送消息
            ProducerRecord<String, String> var1=new ProducerRecord("zhuti","你好"+i);
            kafkaProducer.send(var1, new Callback() {
                //异步回调 完成时
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if(e==null){
                        System.out.println("主题:"+recordMetadata.topic()+",分区:"+recordMetadata.partition());
                    }else {
                        //打印异常信息
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        //关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

接下来在看下生产经验-数据可靠性

acks应答级别：

acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；

acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；

acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；

在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，对可靠性要求比较高的场景。

数据完全可靠条件 = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

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

//生产者
public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建生产者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //给kafka配置对象添加配置信息    bootstrap.serve
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092");
        //key value序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        //acks级别
        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"1");
        //重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);

        //创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String>kafkaProducer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //调用send方法 发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //给zhuti这个主题 发送消息
            ProducerRecord<String, String> var1=new ProducerRecord("zhuti","你好"+i);
            kafkaProducer.send(var1, new Callback() {
                //异步回调 完成时
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if(e==null){
                        System.out.println("主题:"+recordMetadata.topic()+",分区:"+recordMetadata.partition());
                    }else {
                        //打印异常信息
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        //关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

acks级别设置为-1 ，但是还会有重复的数据

Kafka 0.11版本以后，引入了一项重大特性：幂等性和事务。

幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。

精确一次（Exactly Once） = 幂等性 + 至少一次（ ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2） 。

重复数据的判断标准：

具有<PID, Partition, SeqNumber>相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；

Partition 表示分区号；

Sequence Number是单调自增的。

所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。

Producer 在使用事务功能前，必须先自定义一个唯一的 transactional.id。

有了 transactional.id，即使客户端挂掉了，它重启后也能继续处理未完成的事务

如何使用幂等性

开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭

我们来看下代码演示下事物

package com.example.client.entity;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

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

//生产者
public class Producer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //创建生产者的配置对象
        Properties properties=new Properties();
        //给kafka配置对象添加配置信息    bootstrap.serve
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092");
        //key value序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

       //设置事物id
        properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "shiwu_id");


        //创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String>kafkaProducer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        //初始化事物
        kafkaProducer.initTransactions();
        //开启事物
        kafkaProducer.beginTransaction();

        //调用send方法 发送消息
           try {
               for (int i = 0; i < 5; i++) {
                   //给zhuti这个主题 发送消息
                   ProducerRecord<String, String> var1=new ProducerRecord("zhuti","你好"+i);
                   kafkaProducer.send(var1, new Callback() {
                       //异步回调 完成时
                       @Override
                       public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                           if(e==null){
                               System.out.println("主题:"+recordMetadata.topic()+",分区:"+recordMetadata.partition());
                           }else {
                               //打印异常信息
                               e.printStackTrace();
                           }
                       }
                   });
               }
               //模拟报错
               int a=1/0;
               //提交事物
               kafkaProducer.commitTransaction();
           }catch (Exception e){
               //终止事物
               kafkaProducer.abortTransaction();
           }
        //关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

可以看到数据报错，在消息者哪里，并没消费数据，这就是事物

生产经验——数据乱序

生产者

InFlightRequests，默认每个broker最多缓存5个请求

如果开启了幂等性且缓存的

请求个数小于5个。会在服务端重新排序

1）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下：

max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。

2）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下：

（1）未开启幂等性

max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。

（2）开启幂等性

max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。

原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，

故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。

kafka3.x入门教程（三）