百木园-与人分享，
就是让自己快乐。
当前位置：百木园 > 野生技术 > 正文

kafka详解(一)--kafka是什么及怎么用

2022-09-01 分类：野生技术 阅读(208) 评论(0)

kafka是什么

在回答这个问题之前，我们需要先了解另一个东西--event streaming。

什么是event streaming

我觉得，event streaming 是一个动态的概念，它描述了一个个 event ( \"something happened\" in the world ) 在不同主体间连续地、正确地流动的状态。（这里我想搞个动图的，不过 plantuml 不支持，所以只能靠想象了。。）

zzs_kafka_architecture_01

event source 产生 event，event source 可以是数据库、传感器、移动设备、应用程序，等等。

event broker 持久化 event，以备 event sink 可以随时获取它们。

event sink 实时或回顾性地从 broker 中获取 event 进行处理。

有的人可能会问，为什么需要 broker，event 从 source 直接流到 sink 不行吗？当然可以，但是不够解耦，要么 event source 需要事先知道谁需要这些 event，要么 event sink 需要知道 event 从哪里来。

现在，我们可以在脑子里想象出 event streaming 的样子：event 由 source 产生，然后流向 broker，在 broker 被持久化，再流到 sink。并不复杂对吧？

event streaming用来干嘛

我们可以在很多的应用场景中找到 event streaming 的身影，例如：

  • 实时处理支付、金融交易、客户订单等等；

  • 实时跟踪和监控物流进度；

  • 持续捕获和分析来自物联网设备或其他设备的传感器数据；

  • 不同数据源的数据连接；

  • 作为数据平台、事件驱动架构和微服务等的技术基础；

等等。

kafka是什么

现在我们回过头来回答问题：kafka 是什么？

我认为，如果说 event streaming 是一种规范的话，那么 kafka 就是 event streaming 的一种具体实现。

kafka的架构

概念视图

从最上层的抽象看，kafka 由三个部分组成：

zzs_kafka_architecture_02

其中，producer 发布 event，broker 持久化 even，consumer 订阅 event。其中，producer 和 consumer 完全解耦，互不知晓。

不过，这是概念视图，不是物理视图。具体实现会因为 source 或 sink 的不同而有所不同。

物理视图

Producer/Consumer API

当 event source 为普通应用程序时，可以在程序中引入 Producer API 和 Consumer API 来完成与 broker 的交互。这些 API 涵盖了大部分主流语言，例如 Java、Scala、Go、Python、C/C++，除此之外，我们也可以直接使用 REST API 调用。

zzs_kafka_architecture_03

Connector

但是，并不是所有 source 或 sink 都能使用 API 的方式，例如，实时捕获数据库的更改、文件的更改，从 RabbitMQ 导入导出消息，等等。

这个时候就需要使用 connector 来完成集成。通常情况下，connector 并不需要我们自己开发，kafka 社区为我们提供了大量的 connector 来满足我们的使用需求。

zzs_kafka_architecture_04

topic&partition

接下来我们再来补充下 broker 的一些细节。//zzs001

通常情况下，我们的 broker 会接收到很多不同类型的 event ，broker 需要区分它们，以便正确地路由。topic 就发挥了作用，它有点类似文件系统的目录，而 event 就类似于目录里的文件，sink 想要什么 event，只要找到对应的 topic 就行了。

同一 topic 可以有零个或多个 producer 和 consumer，不同于传统 MQ，kafka 的 event 消费后并不删除，为什么这么做呢？这个我们后续的博客会说的。

zzs_kafka_architecture_05

除此之外，一个 topic 会划分成一个或多个 partition，这些 partition 一般分布在不同的 broker 实例。producer 发布的 event 会根据某种策略分配到不同的 partition，这样做的好处是，consumer 可以同时从多台 broker 读取 event，从而大大提高吞吐量。另外，为了高可用，同一个 partition 还会有多个副本，它们分布在不同的 broker 实例。

zzs_kafka_architecture_06

需要注意一下，当同一 topic 的 event 被分发到多个 partition 时，写入和读取的顺序就不能保证了，对于需要严格控制顺序的 topic，partition 需要设置为 1。

Streams

kafka 那么受欢迎，还有一个很重要的原因，就是它提供了流式处理类库，支持对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析。这部分内容，我也是刚入门而已，后续博客再好好研究。

zzs_kafka_architecture_07

如何使用kafka

环境说明

kafka：3.2.1

os：CentOS Linux release 8.3.2011

JDK：1.8.0_291

注意，kafka 3.2.1 要求本地环境安装 Java 8 及以上版本

下载安装

从 下载页面下载安装包。

zzs_kafka_quickstart_01

解压安装包。

tar -xzf kafka_2.13-3.2.1.tgz

启动broker

进入到解压目录，我们看看 kafka 的目录结构。

cd kafka_2.13-3.2.1
ls -al

zzs_kafka_quickstart_02

接下来，我们启动 broker 的部分，需要按照顺序依次启动 zookeeper 和 kafka server。

先启动 zookeeper（后续版本可能不再需要 zookeeper）。

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

打开另一个会话，再启动 kafka server。

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

现在，单机版 broker 已经就绪，我们可以开始使用了。

创建topic

producer 发布的 event 会持久化在对应的 topic 中，才能路由给正确的 consumer。所以，在读写 event 之前，我们需要先创建 topic。

打开另一个会话，执行以下命令。

# 创建topic  zzs001
bin/kafka-topics.sh --create --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
# 查询topic  
bin/kafka-topics.sh --describe --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092

zzs_kafka_quickstart_05

简单的读写event

接下来我们用 kafka 自带的 console-consumer 和 console-producer 读写 event。

使用 console-producer 写 event 时，我们每输入一行并回车，就会向 topic 写入一个 event。

bin/kafka-console-producer.sh --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092

zzs_kafka_quickstart_06

写完之后我们可以按 Ctrl + C 退出。

接着，我们使用 console-consumer 读 event。可以看到，刚写的 event 被读到了。

bin/kafka-console-consumer.sh --topic quickstart-events --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092

zzs_kafka_quickstart_07

读完我们按 Ctrl + C 退出。

我们可以在两个会话中保持 producer 和 consumer 不退出，当我们在 producer 写入 event 时， consumer 将实时读取到。

前面提到过，topic 的 event 会被持久化下来，而且被消费过的 event 并不会删除。这一点很容易验证，我们可以再开一个 consumer 来读取，它还是能读到被别人读过的 event。

使用connect导入导出

前面提到过，有的 source 或 sink 需要依赖 connector 来读写 event，接下来我们以文件为例，演示如何从已有文件中将 event 导入 topic，并从 topic 中导出到另一个文件中。

首先我们需要一个可以导入导出文件的 connector，默认情况下，在 kafka 的 libs 目录就有这样一个 jar 包--connect-file-3.2.1.jar。我们需要在 connect 的配置中引入这个包。

vi config/connect-standalone.properties

按 i 进入编辑，添加或修改plugin.path=libs/connect-file-3.2.1.jar。

按 ESC 后输入 :wq 保存并退出。除此之外，这个文件还可以用来配置需要连接哪个 broker，以及 event 的序列化方式等。

zzs_kafka_quickstart_09

然后，我们创建一个 test.txt 作为 event source，并写入 event。

echo -e \"foo\\nbar\" > test.txt

zzs_kafka_quickstart_10

现在我们先启动 event source 的 connector，将 test.txt 的 event 写入名为 connect-test 的 topic。config/connect-file-source.properties 已经配置好了connector 名称、event source 的文件、topic，等等。

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties

执行片刻后我们可以按 Ctrl + C 退出。

这时，我们可以先通过 consumer-console 查看 topic 上是否有这些 event。可以看到，event 已经成功导入，至于格式为什么是这样的，这个以后再说明。

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

zzs_kafka_quickstart_14

现在我们启动 event sink 的 connector，将 topic 的 event 导入到 test.sink.txt。connect-file-sink.properties 已经配置好了connector 名称、event source 的文件、topic，等等 。

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties  config/connect-file-sink.properties

执行片刻后我们可以按 Ctrl + C 退出。

这时查看 test.sink.txt，可以看到 event 成功导出。

zzs_kafka_quickstart_13

和前面一样，这里我们也可以保持 event source 和 event sink 的 connector 不退出，测试实时生产和消费 event。

使用streams处理

这部分内容后续再补充。

停止

走到这一步，我们已经完成了 kafka 的入门学习。

接下来，我们可以通过以下步骤关闭 kafka。

  1. 如果 producer 或 consumer 还在运行，Ctrl + C 退出；

  2. Ctrl + C 退出 kafka server；

  3. Ctrl + C 退出 zookeeper；

如果想清除 kafka 的数据，包括我们创建的 topic 和 event、日志等，执行以下命令：

rm -rf /tmp/kafka-logs /tmp/zookeeper  /tmp/connect.offsets

结语

以上内容是最近学习 kafka 的一些思考和总结（主要参考官方文档），如有错误，欢迎指正。

任何的事物，都可以被更简单、更连贯、更系统地了解。希望我的文章能够帮到你。

最后，感谢阅读。

参考资料

Apache Kafka 官方文档

相关源码请移步：https://github.com/ZhangZiSheng001/kafka-demo

本文为原创文章，转载请附上原文出处链接：https://www.cnblogs.com/ZhangZiSheng001/p/16641755.html

分层，抽象，高内聚，低耦合

来源：https://www.cnblogs.com/ZhangZiSheng001/p/16641755.html
本站部分图文来源于网络，如有侵权请联系删除。

未经允许不得转载：百木园 » kafka详解(一)--kafka是什么及怎么用
标签：

相关推荐

  • 暂无文章

热门文章