多种MQ的探究-Kafka

1. ActiveMQ原理探究与开发部署
2. RocketMQ原理探究与开发部署

Kafka

原理

简介：
kafka是一个支持高吞吐量的分布式消息服务。
特点：
kafka依赖于zookeeper进行节点注册。
kafka集群：
kafka集群与zk类似，leader拥有最新最全的信息，然后复制信息到从节点上。
springboot2.0版本集成的kafka2.x，消息offsets放置在zk节点topics上。
优缺点：
采用分区机制，吞吐量高，拥有ack容错机制，支持集群负载均衡，对日志文件的记录比较好。
但由于高效率的原因，kafka对死信队列、延迟队列等方面不如其他mq。
原理
kafka集群节点注册到zk上，服务加载初始化时加载kafka集群信息，然后进行消息处理。
kafka与zk类似，存在leader与follower，并实时监测服务状态。
模式：
kafka----broker1（topic1…topicn）–consumer
…
kafka----brokern（topic1…topicn）–consumer
详细：
kafka的topic会依据配置分区数量进行分区（partition），消息producer后push进入broker的各个分区中有序排列（offset）。消息消费监听到当前分区有自己的消息进来，然后进行处理，并记录offset。

producer

消息推送首先获取节点分片情况，然后进行序列化处理

clusterAndWaitTime = waitOnMetadata(record.topic(), record.partition(), maxBlockTimeMs);
...
serializedKey = keySerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.key());
serializedValue = valueSerializer.serialize(record.topic(), record.headers(), record.value());

我们可以在application配置文件中配置序列化：

key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

然后获取传入的分片id、时间戳等信息创建分片对象，然后创建producer进行提交：

 ProducerBatch batch = new ProducerBatch(tp, recordsBuilder, time.milliseconds());FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, time.milliseconds()));

consumer

消息消费有两种方式：1-继承函数接口实现onMessage() 2-注册监听@KafkaListener，两种都是通过监听器来实现，consumer通过poll分片来获取消费对象。消息监听后会进行注册：

public class KafkaListenerEndpointRegistrar implements BeanFactoryAware, InitializingBean {private final List<KafkaListenerEndpointDescriptor> endpointDescriptors = new ArrayList<>();private KafkaListenerEndpointRegistry endpointRegistry;...

通过bean工厂来管理监听器，当监听到消息时会即时进行处理消费。
与其他mq监听并无二致。

安装

环境：centos7

下载

1.从官方服务器上下载
2.直接在服务器上下载
例如：wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz
然后解压 tar -zxvf xxx.gz

配置

kafka拥有四种配置：

server.properties

作为服务的主配置，其中可配置信息如下：

1. listeners=PLAINTEXT://192.168.99.128:9092 监听器监听的ip与端口，需要放开，否则无法识别连接
2. num.partitions=1 kafka的分区，默认1个区，仅支持一个consumer，如果需要一个主题多消费者则需要放开分区，例如num.partitions=5
3. log.dirs=/tmp/kafka-logs 日志存放路径
4. zookeeper.connect=192.168.99.128:2181 kafka依赖的zookeeper的连接地址（一般使用自己的zk）
5. 等等…

producer.properties

消息生产者的配置信息，主要的配置有bootstrap.servers，默认为当前机器单节点

consumer.properties

消息消费者，与生产者一致，其中配置了consumer.group-id作为分组id

zookeeper.properties

单机zk的配置，如果使用外置zk则不需要配置

启动

执行：./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties
jps查询运行的应用：

停止：./bin/kafka-server-stop.sh

应用

采用springboot集成kafka模式进行开发

服务

1.kafka组件
将kafka服务作为独立组件jar来实现

引入依赖：

  <dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency>

配置producer

@Service("kafkaProducer")
public class KafkaProducer
{@Resourceprivate KafkaTemplate kafkaTemplate;public Boolean sendMessage(String topic, Object message){try{kafkaTemplate.send(topic, message);} catch (Exception e){return Boolean.FALSE;}return Boolean.TRUE;}
}

2.业务
引入kafka组件包
主题：

    public static final String KAFKA_MY_TOPIC = "MY_KAFKA_TOPIC";public static final String KAFKA_MY_TOPIC_BAK = "MY_KAFKA_TOPIC_BAK";

服务启动后zk中可见：

说明：__consumer_offsets偏移量为消费者已消费的元数据，存储在消费者分区上，是在config配置中的num.partitions决定的，默认50个，0~49

消息推送：

    @PostMapping("/sendBatchKafka")@ResponseBodypublic String sendBatchKafka(@RequestBody String request){kafkaProducer.sendMessage(KafkaTopic.KAFKA_MY_TOPIC, request);Map<String, String> params = (Map<String, String>) JSONObject.parse(request);String context = params.get("context");params.put("context", context + "123");kafkaProducer.sendMessage(KafkaTopic.KAFKA_MY_TOPIC_BAK, JSONObject.toJSONString(params));return "success";}

消息消费：

    @KafkaListener(topics = {KafkaTopic.KAFKA_MY_TOPIC})public void onMessage(String message){logger.info("KafkaConsumer主题消息：" + message);}@KafkaListener(topics = {KafkaTopic.KAFKA_MY_TOPIC, KafkaTopic.KAFKA_MY_TOPIC_BAK}, containerFactory = KafkaConfig.TOPIC_FACTORY)public void dealMessage(String message){logger.info("KafkaBatchConsumer主题消息(多主题)：" + message);}

调用推送接口，即可发送消息，多主题都可以接收。
单消费配置：

spring:kafka:bootstrap-servers: 192.168.99.128:9092consumer:group-id: test-consumer-groupenable-auto-commit: truelistener:missing-topics-fatal: falseproducer:batch-size: 4096

说明：kafka默认单消费者，选取最新加载的消费者进行消费，如下：

此时查看zk，则可发现只有一个分区：

如果我们需要的就是一对一模式，那么在code的时候注意规范，完全可当做点对点来实现。
多消费者模式
但如果我们需要一对多模式，那么就需要进行调整：

spring:kafka:bootstrap-servers: 192.168.99.128:9092consumer:group-id: test-consumer-groupenable-auto-commit: truelistener:missing-topics-fatal: falseconcurrency: 5type: batchproducer:batch-size: 4096

listener.type改为batch批量模式
listener.concurrency线程数调整为依据server.properoties中的num.partitions=5来配置。
missing-topics-fatal默认会校验不存在的topic，此处false，否则需要在启动时创建，不然报错。
topic设置分区信息即可，默认1个分区(会依据规则找最新注册消费者消费)，分区数不能大于配置的分区数：

    @Bean(name = "MY_KAFKA_TOPIC")public NewTopic myTopic(){return new NewTopic(KAFKA_MY_TOPIC, 5, (short)2);}

可见按照配置设置了5个分区：

详细说明：
此处采用的是依据消费者的数量进行消息分区推送，因为分区数>=消费者数，那么自定义一个全局线程安全的容器来存放消费者的数量，故推送方法做出变化：

protected static Map<String, Integer> consumerCache = new ConcurrentHashMap<String, Integer>();Integer concurrency = consumerCache.get(topic);
for (int i=0; i<concurrency; i++)
{kafkaTemplate.send(topic, i, groupId , message);
}

说明：多消费者模式包含单消费，单主题默认分区为1个id为0。

测试：

这样三个消费者就都能收到消息了。

此处推送为一个topic对应多consumer模式，另一种是多topic对应多consumer模式，需要消息根据不同的topic进行推送，如果几千条就需要更多的topic，有点得不偿失。

mq-kafka-code源码
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