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Kafka简要介绍与快速入门示例

article 2026/2/14 16:36:13

1、什么是Kafka？

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。

2、主流消息中间件对比

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单机吞吐量	万级，吞吐量比RocketMQ和Kafka要低了一个数量级	万级，吞吐量同ActiveMQ	10万级，可以支撑高吞吐量	10万级别，高吞吐量。适合日志采集，实时计算等场景
topic数量对吞吐量的影响			topic可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic	topic从几十个到几百个的时候，吞吐量会「大幅度下降」所以在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多。如果要支撑大规模topic，需要增加更多的机器资源
时效性	ms级	微秒级，这是rabbitmq的一大特点，延迟是最低的	ms级	延迟在ms级以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用性	同ActiveMQ	非常高，分布式架构	非常高，同样也是分布式式
消息可靠性	有较低的概率丢失数据		经过参数优化配置，可以做到0丢失	同RocketMQ一样也可以做到消息零丢失
功能支持	MQ领域的功能极其完备	基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低	MQ功能较为完善，还是分布式的，扩展性好	功能较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准

优劣总结

「ActiveMQ」

优点：非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用
缺点：偶尔会有较低概率丢失消息。而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对 ActiveMQ 5.x维护越来越少，几个月才发布一个版本。较少在大规模吞吐的场景中使用。

「RabbitMQ」

优点：erlang语言开发，性能极其好，延时很低。吞吐量到万级，MQ功能比较完备。而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用。社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分。在国内一些互联网公司近几年用rabbitmq也比较多一些。
缺点：RabbitMQ确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。而且rabbitmq集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是erlang语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。

「RocketMQ」

优点：接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障。日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都不错的，还可以支撑大规模的topic数量，支持复杂MQ业务场景。
缺点：社区活跃度相对较为一般，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准JMS规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险。

「Kafka」

优点：就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展。同时kafka最好是支撑较少的topic数量即可，保证其超高吞吐量。
缺点：有可能消息重复消费。对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略。

从上面的总结我们知道，Kafka可以用于较简单的消息队列（如果对你来说足够使用）。并且较要求较高的吞吐，那么Kafka是你最合适的选择。

3、kafka集成java

导入kafka依赖

<!-- kafka依赖 -->
<dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId><version>2.9.6</version>
</dependency>

配置kafka

## kafka ##
spring:kafka:bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092producer:key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer:  org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerconsumer:group-id: testkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializertopic:demo_test  #主题

生产者

@Component
@Slf4j
public class KafkaProducer {@Autowiredprivate KafkaTemplate kafkaTemplate;@Value("${spring.kafka.topic}")private String topic;/*** 发送kafka消息** @param jsonString*/public void send(String jsonString) {ListenableFuture future = kafkaTemplate.send(topic, jsonString);future.addCallback(o -> log.info("kafka消息发送成功：" + jsonString), throwable -> log.error("kafka消息发送失败：" + jsonString));}
}

消费者

@Component
@Slf4j
public class KafkaConsumer {@KafkaListener(topics = "demo_test")public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {log.info("topic={}, offset={}, message={}", record.topic(), record.offset(), record.value());System.out.println("收到消息："+record.value());}}

单元测试

@Test
public void testDemo() throws InterruptedException {for (int i = 0; i <= 10; i++) {log.info("start send");kafkaProducer.send("我是刘列广"+i);log.info("end send");// 休眠10秒，为了使监听器有足够的时间监听到topic的数据Thread.sleep(10);}
}

Kafka面试题

1、Kafka的设计时什么样的呢

Kafka将消息以topic为单位进行归纳

将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.

将预订topics并消费消息的程序成为consumer.

Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker.

producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息

2、数据传输的事物定义有哪三种？

数据传输的事务定义通常有以下三种级别：

（1）最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输

（2）最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.

（3）精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次，这是大家所期望的

3、Kafka判断一个节点是否还活着有那两个条件？

（1）节点必须可以维护和ZooKeeper的连接，Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接

（2）如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作，延时不能太久

4、producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)？

producer直接将数据发送到broker的leader(主节点)，不需要在多个节点进行分发，为了帮助producer做到这点，所有的Kafka节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的，目标topic目标分区的leader在哪。这样producer就可以直接将消息发送到目的地了

5、Kafa consumer是否可以消费指定分区消息？

Kafa consumer消费消息时，向broker发出"fetch"请求去消费特定分区的消息，consumer指定消息在日志中的偏移量（offset），就可以消费从这个位置开始的消息，customer拥有了offset的控制权，可以向后回滚去重新消费之前的消息，这是很有意义的

6、Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？

Kafka最初考虑的问题是，customer应该从brokes拉取消息还是brokers将消息推送到consumer，也就是pull还push。在这方面，Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：

producer将消息推送到broker，consumer从broker拉取消息

一些消息系统比如Scribe和Apache Flume

采用了push模式，将消息推送到下游的consumer。这样做有好处也有坏处：由broker决定消息推送的速率，对于不同消费速率的consumer就不太好处理了。消息系统都致力于让consumer以最大的速率最快速的消费消息，但不幸的是，push模式下，当broker推送的速率远大于consumer消费的速率时，consumer恐怕就要崩溃了。最终Kafka还是选取了传统的pull模式

Pull模式的另外一个好处是consumer可以自主决定是否批量的从broker拉取数据。Push模式必须在不知道下游consumer消费能力和消费策略的情况下决定是立即推送每条消息还是缓存之后批量推送。如果为了避免consumer崩溃而采用较低的推送速率，将可能导致一次只推送较少的消息而造成浪费。Pull模式下，consumer就可以根据自己的消费能力去决定这些策略

Pull有个缺点是，如果broker没有可供消费的消息，将导致consumer不断在循环中轮询，直到新消息到t达。为了避免这点，Kafka有个参数可以让consumer阻塞直到新消息到达(当然也可以阻塞知道消息的数量达到某个特定的量这样就可以批量发

7、Kafka存储在硬盘上的消息格式是什么？

消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成。头部包含了一个版本号和CRC32校验码。

·消息长度: 4 bytes (value: 1+4+n)

·版本号: 1 byte

·CRC校验码: 4 bytes

·具体的消息: n bytes

8、Kafka高效文件存储设计特点：

(1).Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。

(2).通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。

(3).通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。

(4).通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。

9、Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别

(1).Kafka 持久化日志，这些日志可以被重复读取和无限期保留

(2).Kafka 是一个分布式系统：它以集群的方式运行，可以灵活伸缩，在内部通过复制数据提升容错能力和高可用性

(3).Kafka 支持实时的流式处理

10、Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中

·副本因子不能大于 Broker 的个数；

·第一个分区（编号为0）的第一个副本放置位置是随机从 brokerList 选择的；

·其他分区的第一个副本放置位置相对于第0个分区依次往后移。也就是如果我们有5个 Broker，5个分区，假设第一个分区放在第四个 Broker 上，那么第二个分区将会放在第五个 Broker 上；第三个分区将会放在第一个 Broker 上；第四个分区将会放在第二个 Broker 上，依次类推；

·剩余的副本相对于第一个副本放置位置其实是由 nextReplicaShift 决定的，而这个数也是随机产生的

11、Kafka新建的分区会在哪个目录下创建

在启动 Kafka 集群之前，我们需要配置好 log.dirs 参数，其值是 Kafka 数据的存放目录，这个参数可以配置多个目录，目录之间使用逗号分隔，通常这些目录是分布在不同的磁盘上用于提高读写性能。

当然我们也可以配置 log.dir 参数，含义一样。只需要设置其中一个即可。

如果 log.dirs 参数只配置了一个目录，那么分配到各个 Broker 上的分区肯定只能在这个目录下创建文件夹用于存放数据。

但是如果 log.dirs 参数配置了多个目录，那么 Kafka 会在哪个文件夹中创建分区目录呢？答案是：Kafka 会在含有分区目录最少的文件夹中创建新的分区目录，分区目录名为 Topic名+分区ID。注意，是分区文件夹总数最少的目录，而不是磁盘使用量最少的目录！也就是说，如果你给 log.dirs 参数新增了一个新的磁盘，新的分区目录肯定是先在这个新的磁盘上创建直到这个新的磁盘目录拥有的分区目录不是最少为止。

12、partition的数据如何保存到硬盘

topic中的多个partition以文件夹的形式保存到broker，每个分区序号从0递增，

且消息有序

Partition文件下有多个segment（xxx.index，xxx.log）

segment 文件里的大小和配置文件大小一致可以根据要求修改默认为1g

如果大小大于1g时，会滚动一个新的segment并且以上一个segment最后一条消息的偏移量命名

13、kafka的ack机制

request.required.acks有三个值 0 1 -1

0:生产者不会等待broker的ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱当server挂掉的时候就会丢数据

1：服务端会等待ack值 leader副本确认接收到消息后发送ack但是如果leader挂掉后他不确保是否复制完成新leader也会导致数据丢失

-1：同样在1的基础上服务端会等所有的follower的副本受到数据后才会受到leader发出的ack，这样数据不会丢失

14、Kafka的消费者如何消费数据

消费者每次消费数据的时候，消费者都会记录消费的物理偏移量（offset）的位置

等到下次消费时，他会接着上次位置继续消费

15、消费者负载均衡策略

一个消费者组中的一个分片对应一个消费者成员，他能保证每个消费者成员都能访问，如果组中成员太多会有空闲的成员

16、kafaka生产数据时数据的分组策略

生产者决定数据产生到集群的哪个partition中

每一条消息都是以（key，value）格式

Key是由生产者发送数据传入

所以生产者（key）决定了数据产生到集群的哪个partition

17、数据有序

一个消费者组里它的内部是有序的

消费者组与消费者组之间是无序的

18、在kafka里面怎么解决信息的丢失？

设置合适的ack参数：在producer端设置ack参数，可以控制消息的确认方式。如果设置为"all"，则只有当消息被成功写入所有replica后才会返回ack信号，这样可以保证消息不会丢失。如果设置为"1"，则只有当消息被写入leader时才会返回ack信号，这可能会存在数据丢失的风险。
配置重试机制：在producer端配置重试机制，当消息写入失败时可以自动重试，提高消息的可靠性。但是需要注意，重试可能会增加消息的延迟，需要根据实际业务场景进行权衡。
设置合理的副本因子：通过增加副本因子来增加数据的冗余度，从而在某些节点出现问题时能够保证数据的可靠性和可用性。
定期清理过期数据：Kafka会根据配置的策略定期清理过期数据，以避免磁盘空间不足导致的数据丢失问题。
使用Kafka的消费者组：通过将消费者组中的多个消费者组成一个逻辑上的整体，可以实现负载均衡和容错的效果。当某个消费者出现故障时，其他消费者可以继续消费数据，保证数据的可靠性和可用性。