消息队列kafka中间件详解：案例解析(第10天)

系列文章目录

• 1- 消息队列（熟悉）
• 2- Kafka的基本介绍（掌握架构，其他了解）
• 3- Kafka的相关使用（掌握kafka常用shell命令）
• 4- Kafka的Python API的操作（熟悉）

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前言

本文主讲述了 消息队列，Kafka的架构，Kafka的相关使用和常用shell命令，Kafka的Python API的操作；

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一、消息队列（熟悉）

1、产生背景

消息队列：指的数据在一个容器中，从容器中一端传递到另一端的过程

消息(message): 指的是数据，只不过这个数据存在一定流动状态
队列(queue): 指的容器，可以存储数据，只不过这个容器具备FIFO(先进先出)特性

思考: 公共容器需要具备什么特点?
1- 公共性: 各个程序都可以与之对接
2- FIFO特性: 先进先出
3- 具备高效的并发能力: 能够承载海量数据
4- 具备一定的容错能力: 比如支持重新读取消息方案

2、消息队列介绍

2.1 常见的消息队列产品

MQ：message queue消息队列

activeMQ: 出现时期比较早的一款消息队列的中间件产品，在早期使用人群是非常多，目前整个社区活跃度严重下降，使用人群很少了
rabbitMQ: 此款是目前使用人群比较多的一款消息队列的中间件的产品，社区活跃度比较高，主要是应用传统业务领域中
rocketMQ: 是阿里推出的一款消息队列的中间件的产品，目前主要是在阿里系环境中使用，目前支持的客户端比较少，主要是Java中应用较多
Kafka: Apache旗下的顶级开源项目，是一款消息队列的中间件产品项目来源于领英，是大数据体系中目前为止最为常用的一款消息队列的产品

2.2 应用场景

• 应用解耦合
• 异步处理
• 限流削峰
• 消息驱动系统

2.3 消息队列中两种消息模型

在Java中, 为了能够集成消息队列的产品, 专门提供了一个消息队列的协议: JMS(Java Message Server)  java消息服务消息队列中两个角色: 生产者(producer) 和 消费者(consumer)
生产者: 生产/发送消息到消息队列中
消费者: 从消息队列中获取消息在JMS规范中, 专门规定了两种消息消费模型: 
1- 点对点消费模型: 指的一条消息最终只能被一个消费者所消费。微信聊天的私聊
2- 发布订阅消费模型: 指的一条消息最终被多个消费者所消费。微信聊天的群聊

二、Kafka的基本介绍

1、Kafka基本介绍

​ Kafka是一款消息队列的中间件产品, 来源于领英公司, 后期贡献给了Apache, 目前是Aapche旗下的顶级开源项目, 采用语言是Scala

​ 官方地址: http://kafka.apache.org

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kafka的特点:

• 可靠性：Kafka集群是分布式的，并且有多副本的机制。数据可以自动复制
• 可扩展性：Kafka集群可以灵活的调整，在线扩容
• 耐用性：Kafka数据保存在磁盘上面，数据并且有多副本的机制。数据持久化，而且可以一定程度上防止数据丢失
• 高性能：Kafka可以存储海量的数据，虽然是使用磁盘进行数据存储，但是Kafka有各种优化手段（例如：磁盘的顺序读写、零拷贝等）提高数据的读写速度（吞吐量）

2、回顾zookeeper知识

Kafka需要使用到zookeeper服务!

• 启动zookeeper服务

# 三台都需要启动zookeeper服务
[root@node1 ~]# /export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
[root@node2 ~]# /export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
[root@node3 ~]# /export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start

• zookeeper工具连接

把ZooInspector.rar解压然后进入ZooInspector\build双击zookeeper-dev-ZooInspector.jar（资源已经上传博客）

3、Kafka的架构（掌握）

HDFS写入过程回顾：

Kafka架构：

1- Kafka中集群节点叫broker，节点和节点之间没有主从之分，地位是完全一样
2- Topic：主题/话题，是业务层面对消息进行分类的。
3- 一个Topic可以设置多个Partition分区。
4- 同一个Partition分区可以设置多个副本，但是副本数不能超过（>）集群broker节点的个数
5- 虽然broker节点间没有主从之分，但是同一个Partition分区的不同副本间有主从之分，分为了Leader主副本和Follower从副本
6- 生产者将数据首先发送给到Leader主副本，接着是Leader主副本主动的往Follower从副本上同步消息
7- Zookeeper用来管理集群，以及管理元数据信息
8- ISR同步列表。该列表中存放的是与Leader主副本消息同步程度最接近的Follower从副本，也就是消息最小的一个列表。该列表作用，当Leader主副本无法对外提供服务的时候，会从该ISR列表中选择一个Follower从副本变成Leader主副本，对外提供服务相关名词:
Kafka Cluster: Kafka集群
Topic: 主题/话题
Broker: Kafka中的节点
Producer: 生产者，负责生产/发送消息到Kafka中
Consumer: 消费者，负责从Kafka中获取消息
Partition: 分区。一个Topic可以设置多个分区，没有数量限制

三、Kafka的shell命令使用（掌握）

​ Kafka本质上就是一个消息队列的中间件的产品，主要负责消息数据的传递。也就说学习Kafka 也就是学习如何使用Kafka生产数据，以及如何使用Kafka来消费数据

1、topics操作

注意:

创建topic不指定分区数和副本数,默认都是1个

分区数可以后期通过alter增大,但是不能减小

副本数一旦确定,不能修改!

参数如下:

cd /export/server/kafka/bin./kafka-topics.sh 参数说明:--bootstrap-server: Kafka集群中broker服务器--topic: 指定Topic名称--partitions: 设置Topic的分区数,可以省略不写--replication-factor: 设置Topic分区的副本数,可以省略不写--create: 指定操作类型。这里是新建Topic--delete: 指定操作类型。这里是删除Topic--alter: 指定操作类型。这里是修改Topic--list: 指定操作类型。这里是查看所有Topic列表--describe: 指定操作类型。这里是查看详细且具体的Topic信息

• 1- 创建Topic

# 创建topic,默认1个分区,1个副本
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic itcast 

# 注意: 如果副本数超过了集群broker节点个数，就会报错
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic itheima --partitions 4 --replication-factor 4

# 把replication-factor改成3以内就能创建成功了
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic itheima --partitions 4 --replication-factor 3

• 2- 查看Topic

# --list查看所有topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --list

# --describe 可以查看详细Topic信息
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --describe # --describe 可以查看具体Topic信息
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --describe --topic itheima

当然也可使用zookeeper客户端查看

• 3- 修改Topic

# 增大topic分区
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --alter --topic itcast --partitions 4

# 注意: partitions分区,只能增大，不能减小。而且没有数量限制
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --alter --topic itcast --partitions 1

# 注意: 副本既不能增大，也不能减小
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --alter --topic itcast --partitions 4 --replication-factor 2

• 4- 删除Topic

# 再创建一个spark主题
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic spark/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --list# 删除spark主题/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --delete --topic spark/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --list

2、producer和consumer操作

消费者要和生产者指定是同一个topic主题,才能接收到消息

参数如下:

cd /export/server/kafka/bin./kafka-console-producer.sh 参数说明--broker-list: Kafka集群中broker服务器--topic: 指定Topic./kafka-console-consumer.sh 参数说明--bootstrap-server: Kafka集群中broker连接信息--topic: 指定Topiclatest: 消费者（默认）从最新的地方开始消费--from-beginning: 指定该参数以后，会从最旧的地方开始消费--max-messages: 最多消费的条数。

• 1- 模拟生产者Producer

# 为了方便演示再创建一个spark
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic spark# 模拟生产者给spark发送消息
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --topic spark

• 2- 模拟消费者Consumer

# 模拟消费者从spark获取消息,默认每次拿最新的
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --topic spark # --from-beginning 会从最旧的地方开始消费
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --topic spark --from-beginning# --max-messages x 可以设置从最旧的地方最大消费次数x
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --topic spark --from-beginning --max-messages 5

注意：

我们有时候发现消费者打印出来的消息和生产者生产的顺序不一致，是乱序的。原因如下：

topic有多个分区，底层是多线程来读取数据并进行打印输出。因此会存在乱序现象

3、bootstrap-server和zookeeper以及broker-list的区别:

旧版（<v2.2）: kafka-topics.sh --zookeeper node1:2181,node2:2181,node3:2181/kafka --create --topic ..
注意: 旧版用--zookeeper参数，主机名（或IP）和端口用ZooKeeper的2181，也就是server.properties文件中zookeeper.connect属性的配置值.新版(>v2.2): kafka-topics.sh --bootstrap-server node1:9092 --create --topic ..
注意: 新版用--bootstrap-server参数，主机名（或IP）和端口用某个节点的即可，即主机名（或主机IP）:9092。9092是Kafka的监听端口broker-list:broker指的是kafka的服务端，可以是一个服务器也可以是一个集群。producer和consumer都相当于这个服务端的客户端。一般我们再使用console producer的时候，broker-list参数是必备参数，另外一个必备的参数是topicbootstrap-servers: 指的是kafka集群的服务器地址，这个和broker-list功能是一样的，只不过我们在console producer要求用broker-list,其他地方都采用bootstrap-servers。

四、kafka tools工具使用（熟悉）

可以在可视化的工具通过点击来操作kafka完成主题的创建，分区等操作，资源包已经上传到博客第10天内

注意: 安装完后桌面不会有快捷方式,需要去电脑上搜索,或者去自己选的安装位置找到发送快捷方式到桌面!

1、连接配置

2、创建主题

3、删除主题

4、主题下的数据查看

5、数据显示问题说明

• 修改工具的数据显示类型

  

  

​

6、发送消息数据到kafka

五、Kafka的Python API的操作（熟悉）

1、模块安装

纯Python的方式操作Kafka。

准备工作：在node1的节点上安装一个python用于操作Kafka的库

安装kafka-python 模模块 ,模块中提供了操作kafka的方法

在线安装

在node1上安装就可以，需要保证服务器能够连接网络

安装命令: python -m pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

离线安装

将kafka_python-2.0.2-py2.py3-none-any.whl安装包上传服务器software目录下进行安装

安装命令: pip install kafka_python-2.0.2-py2.py3-none-any.whl

2、模块使用

API使用的参考文档: https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/usage.html#kafkaproducer

模块中封装了两个类，

一个是生成者类KafkaProducer，提供了向kafka写数据的方法

另一个是消费者类KafkaConsumer，提供了读取kafka数据的方法

2.1 完成生产者代码

生成者类KafkaProducer，提供了向kafka写数据的方法

send(topic,valu)方法: 发送消息
topic参数:指定向哪个主题发送消息
value参数:指定发送的消息数据 ，数据类型要求是bytes类型

示例:

# 导包
from kafka import KafkaProducer# 编写代码
if __name__ == '__main__':# 创建生产者对象并指定对应服务器producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['node1:9092'])# 发送消息for i in range(1,101):future = producer.send('kafka', f'hi_kafka_{i}'.encode())# 获取元数据record_metadata = future.get()# 从元数据中获取主题,分区,偏移print(record_metadata.topic)print(record_metadata.partition)print(record_metadata.offset)

2.2 完成消费者代码

消费者类KafkaConsumer，提供了读取kafka数据的方法

KafkaConsumer(topic,bootstrap_servers)
第一个参数:指定消费者连接的主题，
第二个参数:指定消费者连接的kafka服务器

示例:

# 导包
from kafka import KafkaConsumer# 编写代码
if __name__ == '__main__':# 创建消费者对象consumer = KafkaConsumer('kafka',bootstrap_servers=['node1:9092'])# 遍历对象for message in consumer:# 格式化打印,设置相关参数# 因为value是二进制,需要decode解码print ("主题:%s,分区:%d,偏移:%d : key=%s value=%s"% (message.topic, message.partition,message.offset, message.key, message.value.decode('utf8')))

可能遇到的错误：

原因: 服务器环境有问题。是因为服务器上既安装了kafka-python的第三方依赖，同时还安装kafka的第三方依赖。可以通过pip list | grep kafka进行确定
解决办法: 先将这两个第三方依赖全部卸载，然后再重新执行如下命令
python -m pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple