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Hadoop生态之Kafka(一)

发布于2022-09-18 17:07     阅读(528)     评论(0)     点赞(13)     收藏(0)


各位佬们大家好,很抱歉番薯停更了这么久,因为最近一直在闭关修炼,也就没来得及整理自己所学的东西。
今天跟新一个大家以后实际项目和应用中最常用的一种组件,消息队列Kafka,并且番薯在文末会附带kafka常见的面试题。。望大家理解。
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1.什么是Kafka?

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1.1 Kafka的定义

Kafka传统定义: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最新定义:Kafka是 一个开源的分布式事件流平台 (Event Streaming Platform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。发布/订阅:消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者,而是将发布的消息分为不同的类别,订阅者只接收感兴趣的消息。

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1.2 消息队列

目 前企 业中比 较常 见的 消息 队列产 品主 要有 Kafka、ActiveMQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 等。
在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

1.2.1 传统消息队列的应用场景

传统的消息队列的主要应用场景包括:缓存/消峰、解耦和异步通信。

1.3消息队列的好处

1.3.1解耦合

耦合的状态表示当你实现某个功能的时候,是直接接入当前接口,而利用消息队列,可以将相应的消息发送到消息队列,这样的话,如果接口出了问题,将不会影响到当前的功能。
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1.3.2 异步处理

异步处理替代了之前的同步处理,异步处理不需要让流程走完就返回结果,可以将消息发送到消息队列中,然后返回结果,剩下让其他业务处理接口从消息队列中拉取消费处理即可。
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1.3.3 流量削峰

高流量的时候,使用消息队列作为中间件可以将流量的高峰保存在消息队列中,从而防止了系统的高请求,减轻服务器的请求处理压力。
Kafka消费模式
Kafka的消费模式主要有两种:一种是一对一的消费,也即点对点的通信,即一个发送一个接收。第二种为一对多的消费,即一个消息发送到消息队列,消费者根据消息队列的订阅拉取消息消费。

一对一

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消息生产者发布消息到Queue队列中,通知消费者从队列中拉取消息进行消费。消息被消费之后则删除,Queue支持多个消费者,但对于一条消息而言,只有一个消费者可以消费,即一条消息只能被一个消费者消费。

一对多

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这种模式也称为发布/订阅模式,即利用Topic存储消息,消息生产者将消息发布到Topic中,同时有多个消费者订阅此topic,消费者可以从中消费消息,注意发布到Topic中的消息会被多个消费者消费,消费者消费数据之后,数据不会被清除,Kafka会默认保留一段时间,然后再删除。

1.4 Kafka的基础架构

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名称说明
Topic主题,可以理解为一个队列
Partition分区,为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer,不保证一个topic的整体(多个partition间)的顺序
Offset偏移量,kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名,用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置,只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafkaOffset
Broker一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic
Producer消息生产者,向kafka broker发消息的客户端
Consumer消息消费者,向kafka broker取消息的客户端
Consumer Group消费者组,这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consumer)的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制(不是真的复制,是概念上的)到所有的CG,但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播,只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。
Replica副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本,一个 Leader 和若干个Follower。
Leader每个分区多个副本的“主”,生产者发送数据的对象,以及消费者消费数据的对象都是 Leader。
Follower每个分区多个副本中的“从”,实时从 Leader 中同步数据,保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时,某个 Follower 会成为新的 Leader。

2.Kafka的安装

这里内容太多博主就不一一写出了,大体步骤是安装zk在安装Kafka。
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3.Kafka 生产者

3.1 生产者消息发送流程

3.1.1 发送原理

在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。
发送流程

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3.1.2 生产者重要参数列表

参数名称描述
bootstrap.servers生产者连接集群所需的 broker 地 址 清 单 。 例 如hadoop1:9092,hadoop2:9092,hadoop3:9092,可以设置 1 个或者多个,中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址,因为生产者从给定的 broker里查找到其他 broker 信息。
key.serializer 和 value.serializer指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名。
buffer.memory RecordAccumulator缓冲区总大小,默认 32m。
batch.size缓冲区一批数据最大值,默认 16k。适当增加该值,可以提高吞吐量,但是如果该值设置太大,会导致数据传输延迟增加。
linger.ms如果数据迟迟未达到 batch.size,sender 等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms,默认值是 0ms,表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。
acks0:生产者发送过来的数据,不需要等数据落盘应答。1:生产者发送过来的数据,Leader 收到数据后应答。
-1(all):生产者发送过来的数据,Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1,-1 和all 是等价的。
max.in.flight.requests.per.connection允许最多没有返回 ack 的次数,默认为 5,开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。
retries当消息发送出现错误的时候,系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是 int 最大值,2147483647。如果设置了重试,还想保证消息的有序性,需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候,其他的消息可能发送成功了。
retry.backoff.ms两次重试之间的时间间隔,默认是 100ms。
enable.idempotence是否开启幂等性,默认 true,开启幂等性。
compression.type生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none,也就是不压缩。支持压缩类型:none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。

3.2 异步发送 API

3.2.1 普通异步发送

1)需求:创建 Kafka 生产者,采用异步的方式发送到 Kafka Broker
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3.2.2 带回调函数的异步发送

回调函数会在 producer 收到 ack 时调用,为异步调用,该方法有两个参数,分别是元数据信(RecordMetadata)和异常信息(Exception),如果 Exception 为 null,说明消息发送成功,如果 Exception 不为 null,说明消息发送失败。
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3.3 同步发送 API

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3.4 生产者分区策略

3.4.1分区的原因

方便在集群中扩展:每个partition通过调整以适应它所在的机器,而一个Topic又可以有多个partition组成,因此整个集群可以适应适合的数据
可以提高并发:以Partition为单位进行读写。类似于多路。

3.4.2分区的原则

指明partition(这里的指明是指第几个分区)的情况下,直接将指明的值作为partition的值
没有指明partition的情况下,但是存在值key,此时将key的hash值与topic的partition总数进行取余得到partition值
值与partition均无的情况下,第一次调用时随机生成一个整数,后面每次调用在这个整数上自增,将这个值与topic可用的partition总数取余得到partition值,即round-robin算法。

3.4.3分区的好处

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3.4.4 自定义分区器

如果研发人员可以根据企业需求,自己重新实现分区器。
1)需求
例如我们实现一个分区器实现,发送过来的数据中如果包含 atguigu,就发往 0 号分区,
不包含 atguigu,就发往 1 号分区。
2)实现步骤
(1)定义类实现 Partitioner 接口。
(2)重写 partition()方法。

package com.atguigu.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;
/**
* 1. 实现接口 Partitioner
* 2. 实现 3 个方法:partition,close,configure
* 3. 编写 partition 方法,返回分区号
*/
public class MyPartitioner implements Partitioner {
 /**

 * 返回信息对应的分区
 * @param topic 主题
 * @param key 消息的 key
 * @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组
 * @param value 消息的 value
 * @param valueBytes 消息的 value 序列化后的字节数组
 * @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
 * @return
 */
 @Override
 public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
 // 获取消息
 String msgValue = value.toString();
 // 创建 partition
 int partition;
 // 判断消息是否包含 atguigu
 if (msgValue.contains("atguigu")){
 partition = 0;
 }else {
 partition = 1;
 }
 // 返回分区号
 return partition;
 }
 // 关闭资源
 @Override
 public void close() {
 }
 // 配置方法
 @Override
 public void configure(Map<String, ?> configs) {
 } 
 } 
 
(3)使用分区器的方法,在生产者的配置中添加分区器参数。
package com.atguigu.kafka.producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
	 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
	 Properties properties = new Properties(); 
	properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop1:9092"); properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, 
	StringSerializer.class.getName());
	 
	properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
	 // 添加自定义分区器
	properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.atgui
	gu.kafka.producer.MyPartitioner");
	 KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new 
	KafkaProducer<>(properties);
	 for (int i = 0; i < 5; i++) {
	 kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {
	 @Override
	 public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
	 if (e == null){
	 System.out.println(" 主题: " + metadata.topic() + "->" + "分区:" + metadata.partition());
	 }else { e.printStackTrace(); 
	 }
	 } 
	 }); 
	 }
	  kafkaProducer.close();
	 } 
 }

3.4.5 如何提高Kafka的吞吐量

我们在运用Kafka的时候,确实解决了很多问题,但是我们怎么做到对Kafka的数据吞吐以及优化呢。
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更改以下配置参数即可!!!
• batch.size:批次大小,默认16k
• linger.ms:等待时间,修改为5-100ms
• compression.type:压缩snappy
生产经验——生产者如何提高吞吐量
• RecordAccumulator:缓冲区大小,修改为64m

3.5 Kafka如何保证数据可靠性

发送流程
在这里插入图片描述
1)ack 应答原理
在这里插入图片描述
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可靠性总结:

acks=0,生产者发送过来数据就不管了,可靠性差,效率高;
acks=1,生产者发送过来数据Leader应答,可靠性中等,效率中等;
acks=-1,生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答,可靠性高,效率低;
在生产环境中,acks=0很少使用;acks=1,一般用于传输普通日志,允许丢个别数据;acks=-1,一般用于传输和钱相关的数据,
对可靠性要求比较高的场景。
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3.6 数据去重

3.6.1 数据传递语义

数据传递语义
• 至少一次(At Least Once)= ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2
• 最多一次(At Most Once)= ACK级别设置为0 •
总结:
At Least Once可以保证数据不丢失,但是不能保证数据不重复;
At Most Once可以保证数据不重复,但是不能保证数据不丢失。
• 精确一次(Exactly Once):对于一些非常重要的信息,比如和钱相关的数据,要求数据既不能重复也不丢失。
Kafka 0.11版本以后,引入了一项重大特性:幂等性和事务。

3.6.2 幂等性

1)幂等性原理
幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据,Broker端都只会持久化一条,保证了不重复。
精确一次(Exactly Once) = 幂等性 + 至少一次( ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2) 。
重复数据的判断标准:具有<PID, Partition, SeqNumber>相同主键的消息提交时,Broker只会持久化一条。其 中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的;Partition 表示分区号;Sequence Number是单调自增的。

所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。
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2)如何使用幂等性
开启参数 enable.idempotence 默认为 true,false 关闭。

3.6.3 生产者事务

1)Kafka 事务原理
说明:开启事务,必须开启幂等性。
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2)Kafka 的事务一共有如下 5 个 API

// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量(主要用于消费者)
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
 String consumerGroupId) throws 
ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务(类似于回滚事务的操作)
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

3.7 数据有序

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3.8 数据乱序

1)kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序,条件如下:
max.in.flight.requests.per.connection=1(不需要考虑是否开启幂等性)。
2)kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序,条件如下:
(1)未开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。
(2)开启幂等性
max.in.flight.requests.per.connection需要设置小于等于5。
原因说明:因为在kafka1.x以后,启用幂等后,kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据,
故无论如何,都可以保证最近5个request的数据都是有序的。
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4.Kafka的Broker

4.1 Kafka Broker 工作流程

4.1.1 Zookeeper 存储的 Kafka 信息

Zookeeper中存储的Kafka 信息
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4.1.2 Kafka Broker 总体工作流程

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4.1.3 Broker 重要参数

参数名称描述
replica.lag.time.max.msISR 中,如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据,则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值,默认 30s。
auto.leader.rebalance.enable默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。
leader.imbalance.per.broker.percentage默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值,控制器会触发 leader 的平衡。
leader.imbalance.check.interval.seconds默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。
log.segment.bytesKafka 中 log 日志是分成一块块存储的,此配置是指 log 日志划分 成块的大小,默认值 1G。
log.index.interval.bytes默认 4kb,kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志(.log),然后就往 index 文件里面记录一个索引。
log.retention.hoursKafka 中数据保存的时间,默认 7 天。
log.retention.minutesKafka 中数据保存的时间,分钟级别,默认关闭。
log.retention.msKafka 中数据保存的时间,毫秒级别,默认关闭。
log.retention.check.interval.ms检查数据是否保存超时的间隔,默认是 5 分钟。
log.retention.bytes默认等于-1,表示无穷大。超过设置的所有日志总大小,删除最早的 segment。
log.cleanup.policy默认是 delete,表示所有数据启用删除策略;如果设置值为 compact,表示所有数据启用压缩策略。
num.io.threads默认是 8。负责写磁盘的线程数。整个参数值要占总核数的 50%。 num.replica.fetchers 副本拉取线程数,这个参数占总核数的 50%的 1/3
num.network.threads默认是 3。数据传输线程数,这个参数占总核数的50%的 2/3 。
log.flush.interval.messages强制页缓存刷写到磁盘的条数,默认是 long 的最大值,9223372036854775807。一般不建议修改,交给系统自己管理。
log.flush.interval.ms每隔多久,刷数据到磁盘,默认是 null。一般不建议修改,交给系统自己管理。

ps:内容太多俺分两章更新。。。

感谢大家的支持,有建议可以私聊博主撒。
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原文链接:https://blog.csdn.net/h123456789999999/article/details/126548372



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作者:飞人出击

链接:http://www.javaheidong.com/blog/article/504397/cc3787d74ee9066c90c1/

来源:java黑洞网

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