Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。（分布式的流处理平台）

历史：Rocket MQ的前身是MetaQ，是阿里的kill me淘宝的，开发的MetaQ，第一版本完全用Java语言重写的kafka，参考Kafka特点研发的一个队列模型的消息中间件，到现在的Rocket MQ，功能已经强大很多了，二者的性能差不多。因为kafka的功能没有Rocket MQ那么多，可能性能会略胜一筹。

Kafka的使用场景

• 日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
• 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
• 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
• 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

Kafka基本概念

kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。

首先，让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语：

因此，从一个较高的层面上来看，producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer来进行消费，如下图：集群架构，broker就相当于服务端，处理消息的节点；producer将消息push，consumer将消息pull

依赖第三方的zk，类似nameserver；topic类似消息队列，最终存放的是在topic下面的partition里面。

服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。

kafka基本使用(2.4)

https://kafka.apache.org/documentation/

安装前的环境准备

由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。

yum install java-1.8.0-openjdk* -y

kafka依赖zookeeper，所以需要先安装zookeeper

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.8/apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
cd  apache-zookeeper-3.5.8-bin
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

# 启动zookeeper

bin/zkServer.sh start
bin/zkCli.sh 
ls /            #查看zk的根目录相关节点

查看zk的目录树：

第一步：下载安装包

下载2.4.1 release版本，并解压：

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.4.1/kafka_2.11-2.4.1.tgz  # 2.11是scala的版本，2.4.1是kafka的版本
tar -xvf kafka_2.11-2.4.1.tgz
cd kafka_2.11-2.4.1

第二步：修改配置

修改配置文件config/server.properties:

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=0
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092   
#kafka的消息存储文件
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs
#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

第三步：启动服务

现在来启动kafka服务：

启动脚本语法：kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties

可以看到，server.properties的配置路径是一个强制的参数，-daemon表示以后台进程运行，否则ssh客户端退出后，就会停止服务。(注意，在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址，所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地host里，用vim /etc/hosts)

 # 启动kafka，运行日志在logs目录的server.log文件里
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties   #后台启动，不会打印日志到控制台
或者用
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

# 我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树
bin/zkCli.sh 
ls /        #查看zk的根目录kafka相关节点
ls /brokers/ids    #查看kafka节点

# 停止kafka
bin/kafka-server-stop.sh

kafka启动的时候，会把自己的信息注册到zk里面去

server.properties核心配置详解：

第四步：创建主题

现在我们来创建一个名字为“test”的Topic，这个topic只有一个partition，并且备份因子也设置为1：

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

现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic，主题的元数据在zk中，具体的消息在kafka中保存

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.65.60:2181

除了我们通过手工的方式创建Topic，当producer发布一个消息到某个指定的Topic，这个Topic如果不存在，就自动创建。

删除主题

bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper 192.168.65.60:2181

第五步：发送消息

kafka自带了一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每一个行会被当做成一个独立的消息。

首先我们要运行发布消息的脚本，然后在命令中输入要发送的消息的内容：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092 --topic test 
>this is a msg
>this is a another msg 

第六步：消费消息

对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出，默认是消费最新的消息：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --topic test   

如果想要消费之前的消息可以通过--from-beginning参数指定，如下命令：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --from-beginning --topic test 

如果你是通过不同的终端窗口来运行以上的命令，你将会看到在producer终端输入的内容，很快就会在consumer的终端窗口上显示出来。

以上所有的命令都有一些附加的选项；当我们不携带任何参数运行命令的时候，将会显示出这个命令的详细用法。

消费多主题

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --whitelist "test|test-2

单播消费

一条消息只能被某一个消费者消费的模式，类似queue模式，只需让所有消费者在同一个消费组里即可

分别在两个客户端执行如下消费命令，然后往主题里发送消息，结果只有一个客户端能收到消息

同一个消费组中，同一条消息，只能有一个消费者消费消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092  --consumer-property group.id=testGroup --topic test 

多播消费

一条消息能被多个消费者消费的模式，类似publish-subscribe模式，针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性，要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。我们再增加一个消费者，该消费者属于testGroup-2消费组，结果两个客户端都能收到消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test 

查看消费组名

 bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --list

查看消费组的消费偏移量

 bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --describe --group testGroup

current-offset：当前消费组的已消费偏移量

log-end-offset：主题对应分区消息的结束偏移量(HW)

lag：当前消费组未消费的消息数

以组为单位保存消费的偏移量，组来决定消费情况

kafka消息消费完不会删除，消息是存储在文件里面，消息会根据offset来进行逐个消费，还可以指定偏移量进行消费。每一个消费者，会维护自己的偏移量。在某一个地方存上一次消费的偏移量。

消费情况和组绑定，不同的消费者只影响当前的组

主题Topic和消息日志Log

可以理解Topic是一个类别的名称，同类消息发送到同一个Topic下面。对于每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件:

Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。

为什么要多个分区？

真正大数据的系统，会有很多很多消息的，不会主动删除（最多可以保存7天），这里面会放很多的消息，如果一个分区，放在一起，存在一个磁盘同一台机器，肯定存不下，所以这个思想就是分布式存储，把一个主题划分很多分区，一个分区在一个文件里面，放在不同的机器上面去，达到分布式存储的效率。

不同的分区可以由不同的消费者消费，同时也提高了消费的能力。

每个partition，都对应一个commit log文件。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。

kafka一般不会删除消息，不管这些消息有没有被消费。只会根据配置的日志保留时间(log.retention.hours)确认消息多久被删除，默认保留最近一周的日志消息。

针对业务场景，设置这个值。

kafka的性能与保留的消息数据量大小没有关系，因此保存大量的数据消息日志信息不会有什么影响。

每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，消费offset由consumer自己来维护；一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息。

这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响的，因为每个consumer维护各自的消费offset。

创建多个分区的主题：

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.65.60:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic test1

查看下topic的情况

 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test1

以下是输出内容的解释，第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一个partition的信息。

• leader节点负责给定partition的所有读写请求。
• replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。
• isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。

我们可以运行相同的命令查看之前创建的名称为”test“的topic

  bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test 

之前设置了topic的partition数量为1，备份因子为1，因此显示就如上所示了。

消息日志文件的存储

可以进入kafka的数据文件存储目录查看我们创建的主题的消息日志文件：cd /tmpkafka-logs/

消息日志文件主要存放在分区文件夹里的以log结尾的日志文件里，如下是test_topic-0主题对应的分区0的消息日志：

分区的扩容

消费者消费肯定会发生变化，reblance机制

当然我们也可以通过如下命令增加topic的分区数量(目前kafka不支持减少分区)：

bin/kafka-topics.sh -alter --partitions 3 --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic test

那么分区扩容之后，消费者会不会发生变化呢？肯定会触发它rebalance机制。

可以这么来理解Topic，Partition和Broker

一个topic，代表逻辑上的一个业务数据集，比如按数据库里不同表的数据操作消息区分放入不同topic，订单相关操作消息放入订单topic，用户相关操作消息放入用户topic，对于大型网站来说，后端数据都是海量的，订单消息很可能是非常巨量的，比如有几百个G甚至达到TB级别，如果把这么多数据都放在一台机器上可定会有容量限制问题，那么就可以在topic内部划分多个partition来分片存储数据，不同的partition可以位于不同的机器上，每台机器上都运行一个Kafka的进程Broker。

为什么要对Topic下数据进行分区存储？

1、commit log文件会受到所在机器的文件系统大小的限制，分区之后可以将不同的分区放在不同的机器上，相当于对数据做了分布式存储，理论上一个topic可以处理任意数量的数据。

2、为了提高并行度。

kafka集群实战

对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。

所以kafka的集群，主要是根据分区来的，所以它单台机器也叫集群。

要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。为了有更好的理解，现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。注册到同一个zk上面。

首先，我们需要建立好其他2个broker的配置文件：

cp config/server.properties config/server-1.properties
cp config/server.properties config/server-2.properties

配置文件的需要修改的内容分别如下：

config/server-1.properties:

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=1
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9093   
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-1
#kafka连接zookeeper的地址，要把多个kafka实例组成集群，对应连接的zookeeper必须相同
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

config/server-2.properties:

broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9094
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

目前我们已经有一个zookeeper实例和一个broker实例在运行了，现在我们只需要在启动2个broker实例即可：

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties

查看zookeeper确认集群节点是否都注册成功：

现在我们创建一个新的topic，副本数设置为3，分区数设置为2：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.65.60:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic

查看下topic的情况

 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic my-replicated-topic

kafka一启动，都会注册到zk的对应的节点下面去

以下是输出内容的解释，第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一个partition的信息。

• leader节点负责给定partition的所有读写请求，同一个主题不同分区leader副本一般不一样(为了容灾)

leader处理收发数据，其他的节点是不可以写的，会同步给其他的从节点。

• replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。
• isr 是replicas的一个子集（已同步的副本集），它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。

容灾

把每一个分区放到不同的broker上去，如果有一个节点挂了，那么其他的还可以继续写数据。

写消息都是往leader上面写

副本被分配到三台机器上

现在我们向新建的 my-replicated-topic 中发送一些message，kafka集群可以加上所有kafka节点：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --topic my-replicated-topic
>my test msg 1
>my test msg 2

现在开始消费：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2

现在我们来测试我们容错性，因为broker1目前是my-replicated-topic的分区0的leader，所以我们要将其kill

ps -ef | grep server.properties
kill 14776

现在再执行命令：

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:9092 --topic my-replicated-topic

我们可以看到，分区0的leader节点已经变成了broker 0。要注意的是，在Isr中，已经没有了1号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。

此时，我们依然可以 消费新消息：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test msg 1
my test msg 2

查看主题分区对应的leader信息：

kafka将很多集群关键信息记录在zookeeper里，保证自己的无状态，从而在水平扩容时非常方便。

集群消费

log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上，每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka集群支持配置一个partition备份的数量。

针对每个partition，都有一个broker起到“leader”的作用，0个或多个其他的broker作为“follwers”的作用。leader处理所有的针对这个partition的读写请求，而followers被动复制leader的结果，不提供读写(主要是为了保证多副本数据与消费的一致性)。如果这个leader失效了，其中的一个follower将会自动的变成新的leader。

Producers

生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。

Consumers

传统的消息传递模式有2种：队列( queue) 和（publish-subscribe）

• queue模式：多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer。
• publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer。

Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group。

• queue模式：所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
• publish-subscribe模式：所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。

上图说明：由2个broker组成的kafka集群，某个主题总共有4个partition(P0-P3)，分别位于不同的broker上。这个集群由2个Consumer Group消费， A有2个consumer instances ，B有4个。

通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。

消费顺序

一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费，从而保证消费顺序。

consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多，否则，多出来的consumer消费不到消息。

Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。

如果有在总体上保证消费顺序的需求，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的consumer instance数量也设置为1，但是这样会影响性能，所以kafka的顺序消费很少用。

Java客户端访问Kafka

引入maven依赖

<dependency>
   <groupId>org.apache.kafka</groupId>
   <artifactId>kafka-clients</artifactId>
   <version>2.4.1</version>
</dependency>

消息发送端代码

package com.tuling.kafka.kafkaDemo;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

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

public class MsgProducer {
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094");
         /*
         发出消息持久化机制参数
        （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
        （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
             条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
        （3）acks=-1或all： 需要等待 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证
            只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
         */
        /*props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
         *//*
        发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在
        接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        *//*
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        *//*
        kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        *//*
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        *//*
        默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        *//*
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);*/
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        int msgNum = 5;
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
            /*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
            /*RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get(); 
            System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/

            //异步回调方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());

                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });

         

        }

        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}