1、Kafka介绍
ChatGPT对于Apache Kafka的介绍：
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发并于2011年开源。它主要用于解决大规模数据的实时流式处理和数据管道问题。
Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统，可以快速地处理高吞吐量的数据流，并将数据实时地分发到多个消费者中。Kafka消息系统由多个broker（服务器）组成，这些broker可以在多个数据中心之间分布式部署，以提供高可用性和容错性。
Kafka的基本架构由生产者、消费者和主题（topic）组成。生产者可以将数据发布到指定的主题，而消费者可以订阅这些主题并消费其中的数据。同时，Kafka还支持数据流的处理和转换，可以在管道中通过Kafka Streams API进行流式计算，例如过滤、转换、聚合等。
Kafka使用高效的数据存储和管理技术，能够轻松地处理TB级别的数据量。其优点包括高吞吐量、低延迟、可扩展性、持久性和容错性等。
Kafka在企业级应用中被广泛应用，包括实时流处理、日志聚合、监控和数据分析等方面。同时，Kafka还可以与其他大数据工具集成，如Hadoop、Spark和Storm等，构建一个完整的数据处理生态系统。
1.1、MQ的作用
MQ：MessageQueue，消息队列。 队列，是一种FIFO 先进先出的数据结构。消息则是跨进程传递的数据。一个典型的MQ系统，会将消息消息由生产者发送到MQ进行排队，然后根据一定的顺序交由消息的消费者进行处理。
QQ和微信就是典型的MQ。只不过他对接的使用对象是人，而Kafka需要对接的使用对象是应用程序。
MQ的作用主要有以下三个方面：
-
异步
- 例子：快递员发快递，直接到客户家效率会很低。引入菜鸟驿站后，快递员只需要把快递放到菜鸟驿站，就可以继续发其他快递去了。客户再按自己的时间安排去菜鸟驿站取快递。
- 作用：异步能提高系统的响应速度、吞吐量。
-
解耦
- 例子：《Thinking in JAVA》很经典，但是都是英文，我们看不懂，所以需要编辑社，将文章翻译成其他语言，这样就可以完成英语与其他语言的交流。
- 作用：
1、服务之间进行解耦，才可以减少服务之间的影响。提高系统整体的稳定性以及可扩展性。
2、另外，解耦后可以实现数据分发。生产者发送一个消息后，可以由一个或者多个消费者进行消费，并且消费者的增加或者减少对生产者没有影响。
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削峰
- 例子：长江每年都会涨水，但是下游出水口的速度是基本稳定的，所以会涨水。引入三峡大坝后，可以把水储存起来，下游慢慢排水。
- 作用：以稳定的系统资源应对突发的流量冲击。
1.2、为什么要用Kafka
一个典型的日志聚合的应用场景：
业务场景决定了产品的特点。
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数据吞吐量很大： 需要能够快速收集各个渠道的海量日志
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集群容错性高：允许集群中少量节点崩溃
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功能不需要太复杂：Kafka的设计目标是高吞吐、低延迟和可扩展，主要关注消息传递而不是消息处理。所以，Kafka并没有支持死信队列、顺序消息等高级功能。
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允许少量数据丢失：Kafka本身也在不断优化数据安全问题，目前基本上可以认为Kafka可以做到不会丢数据。
2、Kafka快速上手
2.1、实验环境
准备了三台虚拟机 192.168.232.128~130，预备搭建三台机器的集群。
三台机器均预装CentOS7 操作系统。分别配置机器名 worker1，worker2，worker3。
vi /etc/hosts
192.168.232.128 worker1
192.168.232.129 worker2
192.168.232.130 worker3
然后需要关闭防火墙(实验环境建议关闭)。
firewall-cmd --state 查看防火墙状态
systemctl stop firewalld.service 关闭防火墙
然后三台机器上都需要安装JAVA。
下载kafka，选择当前最新的3.2.0版本。下载地址：https://kafka.apache.org/downloads 选择kafka_2.13-3.4.0.tgz进行下载。
关于kafka的版本，前面的2.13是开发kafka的scala语言的版本，后面的3.4.0是kafka应用的版本。
Scala是一种运行于JVM虚拟机之上的语言。在运行时，只需要安装JDK就可以了，选哪个Scala版本没有区别。但是如果要调试源码，就必须选择对应的Scala版本。因为Scala语言的版本并不是向后兼容的。
另外，在选择kafka版本时，建议先去kafka的官网看下发布日志，了解一下各个版本的特性。 https://kafka.apache.org/downloads。 例如3.2.0版本开始将log4j日志框架替换成了reload4j，这也是应对2021年log4j框架爆发严重BUG后的一种应对方法。
下载Zookeeper，下载地址 https://zookeeper.apache.org/releases.html ，Zookeeper的版本并没有强制要求，这里我们选择比较新的3.6.1版本。
kafka的安装程序中自带了Zookeeper，可以在kafka的安装包的libs目录下查看到zookeeper的客户端jar包。但是，通常情况下，为了让应用更好维护，我们会使用单独部署的Zookeeper，而不使用kafka自带的Zookeeper。
下载完成后，将这两个工具包上传到三台服务器上，解压后，分别放到/app/kafka和/app/zookeeper目录下。并将部署目录下的bin目录路径配置到path环境变量中。
2.2、单机服务体验
下载下来的Kafka安装包不需要做任何的配置，就可以直接单击运行。这通常是快速了解Kafka的第一步。
1、启动Kafka之前需要先启动Zookeeper。这里就用Kafka自带的Zookeeper。启动脚本在bin目录下。
cd $KAKFKA_HOME
nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
注意下脚本是不是有执行权限。
从nohup.out中可以看到zookeeper默认会在2181端口启动。通过jps指令看到一个QuorumPeerMain进程，确定服务启动成功。
2、启动Kafka。
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
启动完成后，使用jps指令，看到一个kafka进程，确定服务启动成功。服务会默认在9092端口启动。
3、简单收发消息
Kafka的基础工作机制是消息发送者可以将消息发送到kafka上指定的topic，而消息消费者，可以从指定的topic上消费消息。
首先，可以使用Kafka提供的客户端脚本创建Topic
#创建Topic
bin/kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092
#查看Topic
bin/kafka-topics.sh --describe --topic test --bootstrap-server localhost:9092
然后，启动一个消息发送者端。往一个名为test的Topic发送消息。
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
当命令行出现 > 符号后，随意输入一些字符。Ctrl+C 退出命令行。这样就完成了往kafka发消息的操作。
然后启动一个消息消费端，从名为test的Topic上接收消息。
[oper@worker1 kafka_2.13-3.2.0]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
qwe
qwe
123
123
123
^CProcessed a total of 5 messages
这样就完成了一个基础的交互。这其中，生产者和消费者并不需要同时启动。他们之间可以进行数据交互，但是又并不依赖于对方。没有生产者，消费者依然可以正常工作，反过来，没有消费者，生产者也依然可以正常工作。这也体现出了生产者和消费者之间的解耦。
如果想要查看这个脚本的详细参数，可以直接访问这个脚本，不配置任何参数即可。
4、其他消费模式
之前我们通过kafka提供的生产者和消费者脚本，启动了一个简单的消息生产者以及消息消费者，实际上，kafka还提供了丰富的消息消费方式。
指定消费进度
通过kafka-console.consumer.sh启动的控制台消费者，会将获取到的内容在命令行中输出。如果想要消费之前发送的消息，可以通过添加–from-begining参数指定。
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic test
如果需要更精确的消费消息，甚至可以指定从哪一条消息开始消费。
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --partition 0 --offset 4 --topic test
这表示从第0号Partition上的第四个消息开始读起。Partition和Offset是什么呢，可以用以下指令查看。
分组消费
对于每个消费者，可以指定一个消费者组。kafka中的同一条消息，只能被同一个消费者组下的某一个消费者消费。而不属于同一个消费者组的其他消费者，也可以消费到这一条消息。在kafka-console-consumer.sh脚本中，可以通过–consumer-property group.id=testGroup来指定所属的消费者组。例如，可以启动三个消费者组，来验证一下分组消费机制：
#两个消费者实例属于同一个消费者组
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGrroup --topic test
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGrroup --topic test
#这个消费者实例属于不同的消费者组
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGrroup2 --topic test
查看消费者组的偏移量
接下来，还可以使用kafka-consumer-groups.sh观测消费者组的情况。包括他们的消费进度。
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group testGroup
2.3、理解Kakfa的消息传递机制
从之前的实验可以看到， Kafka的消息发送者和消息消费者通过Topic这样一个逻辑概念来进行业务沟通。但是实际上，所有的消息是存在服务端的Partition这样一个数据结构当中的。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-729785.html
在Kafka的技术体系中，有以下一些概念：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-729785.html
- 客户端Client： 包括消息生产者 和 消息消费者。之前简单接触过。
- 消费者组：每个消费者可以指定一个所属的消费者组，相同消费者组的消费者共同构成一个逻辑消费者组。每一个消息会被多个感兴趣的消费者组消费，但是在每一个消费者组内部，一个消息只会被消费一次。
- 服务端Broker：一个Kafka服务器就是一个Broker。
- 话题Topic：这是一个逻辑概念，一个Topic被认为是业务含义相同的一组消息。客户端都通过绑定Topic来生产或者消费自己感兴趣的话题。
- 分区Partition：Topic只是一个逻辑概念，而Partition就是实际存储消息的组件。每个Partiton就是一个queue队列结构。所有消息以FIFO先进先出的顺序保存在这些Partition分区中。
到了这里，关于Kafka快速实战以及基本原理详解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
