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Kafka基本架构和命令

Kafka体系架构

Broker服务代理节点

服务代理节点。对于Kafka而言,Broker可以简单地看作一个独立的Kafka服务节点或Kafka服务实例。大多数情况下也可以将Broker看作一台Kafka服务器,前提是这台服务器上只部署了一个Kafka实例,一个或多个Broker组成了一个Kafka集群。

Producer和Consumer

Producer生产者

生产者,也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息,然后将其投递到Kafka中。

一个正常的生产逻辑需要具备以下几个步骤:

  • 创建生产者实例
  • 构建待发送的消息
  • 发送消息到指定的 Topic Partition Key
  • 关闭生产者实例
  • Consumer消费者

    消费者,也就是接收消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息,从而进行相应的业务逻辑处理。

    消费一般有三种消费模式:

    单线程模式

    单个线程消费多个 Partition

  • 效率低,并发上不去
  • 可用性差,单个线程挂了,将无法消费
  • 多线程模式

    独立消费者模式

    和单线程模式类似,区别就是为每一个 Partition 单独起一个线程进行消费。

  • 线程和并发增加了,但是单线程挂了,该线程的分区还是无法消费。
  • 消费组模式

    也是目前最常用的消费模式,我们可以创建多个消费实例并设置同一个 group-id 来区分消费组,同一个消费组可以指定一个或多个 Topic 进行消费:

  • 消费组自平衡(Rebalance),kafka会根据消费组实例数量和分区数量自平衡分配
  • 不会重复消费,同个组内kafka确保一个分区只会发往一个消费实例,避免重复消费
  • 高可用,当一个消费实例挂了,kafka会自动调整消费实例和分区的关系
  • Topic主题

    Kafka中的消息以主题为单位进行归类(逻辑概念,生产者负责将消息发送到特定的主题(发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题),而消费者负责订阅主题并进行消费。

    Partition分区

    物理分区,主题细分为了1或多个分区,一个分区只能属于单个主题,一般也会把分区称为主题分区(Topic-Partition)。

    Segment

    实际存储数据的地方, Segment 包含一个数据文件和一个索引文件。一个 Partition 有多个大小相同的 Segment ,可以理解为 Partition 是在 Segment 之上进行的逻辑抽象。

    Kafka基本命令

    zookeeper

    broker节点保存在zookeeper,所有需要:

    进入zookeeper,然后 ./bin/zkCli.sh

    执行 ls /brokers/ids

    查看broker详情

    kafka-log-dirs.sh --describe --bootstrap-server kafka:9092 --broker-list 1

    topic

    kafka-topics.sh --list --zookeeper zookeeper:2181

    kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic [topic_name]

    kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper:2181 --topic [topic_name]

    kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --delete --topic [topic_name]

    topic消费情况

    topic offset 最小

    kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic [topic_name] --time -2

    topic offset最大

    kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic [topic_name] --time -1

    kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic [topic_name]

    从头部开始消费

    kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --from-beginning

    从尾部开始消费,必需要指定分区

    kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset latest --partition 0

    从某个位置开始消费(--offset [n])

    kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset 100 --partition 0

    消费指定个数(--max-messages [n])

    kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic [topic_name] --offset latest --partition 0 --max-messages 2

    查看消费组列表

    kafka-consumer-groups.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

    查看消费组情况

    kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka:9092 --describe --group [group_id]

    offset 偏移设置为最早

    kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-earliest --all-topics --execute

    offset 偏移设置为新

    kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-latest --all-topics --execute

    offset 偏移设置为指定位置

    kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-offset 2000 --all-topics --execute

    offset 偏移设置某个时间之后最早位移

    kafka-consumer-groups.bat --bootstrap-server kafka:9092 --group kafka_consumer_session --reset-offsets --to-datetime 2020-12-28T00:00:00.000 --all-topics --execute

    基于 https://github.com/Shopify/sarama 的生产和消费案例

    InitKafka.go

    package kafka
    var (
    	kafkaClient *Client
    func InitKafka() {
    	var err error
    	var config = Config{
    		Host: []string{"kafka:9092"},
    	kafkaClient, err = NewClient(config)
    	if err != nil {
    		panic(err)
    func GetClient() *Client {
    	return kafkaClient
    

    Producer.go

    package kafka
    import (
       "errors"
       "github.com/Shopify/sarama"
    type Client struct {
       sarama.AsyncProducer
       msgPool chan *sarama.ProducerMessage
    type Config struct {
       Host          []string `json:"host"`
       ReturnSuccess bool     `json:"return_success"`
       ReturnErrors  bool     `json:"return_errors"`
    func NewClient(cfg Config) (*Client, error) {
       // create client
       var err error
       c := &Client{
          msgPool: make(chan *sarama.ProducerMessage, 2000),
       config := sarama.NewConfig()
       config.Producer.Return.Errors = cfg.ReturnErrors
       config.Producer.Return.Successes = cfg.ReturnSuccess
       config.Version = sarama.V2_0_0_0
       c.AsyncProducer, err = sarama.NewAsyncProducer(cfg.Host, config)
       if err != nil {
          return nil, err
       return c, nil
    // run
    func (c *Client) Run() {
       for {
          select {
          case msg := <-c.msgPool:
             c.Input() <- msg
             logger.Info("%+v", msg)
    // send msg
    func (c *Client) Send(topic string, msg []byte) error {
       if topic == "" {
          return errors.New("kafka producer send msg topic empty")
       kafkaMsg := &sarama.ProducerMessage{
          Topic: topic,
          Value: sarama.ByteEncoder(msg),
       c.msgPool <- kafkaMsg
       return nil
    

    生产者初始化

    // kafka init
    kafka.InitKafka()
    go kafka.GetClient().Run()

    consumer.go

    package kafka_consumer
    import (
       "context"
       "github.com/Shopify/sarama"
       "os/signal"
       "sync"
       "syscall"
    // Consumer represents a Sarama consumer group consumer
    type Consumer struct {
       ready chan bool
    func (c *Consumer) Setup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
       //panic("implement me")
       return nil
    func (c *Consumer) Cleanup(session sarama.ConsumerGroupSession) error {
       //panic("implement me")
       return nil
    func (c *Consumer) ConsumeClaim(session sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
       for message := range claim.Messages() {
          logger.Info("Message claimed: value = %s, timestamp = %v, topic = %s", string(message.Value), message.Timestamp, message.Topic)
          session.MarkMessage(message, "")
          c.Handler(message.Topic, message.Value)
       return nil
    func (c *Consumer) Handler(topic string, msg []byte) {
       switch topic {
       case conscom.KafkaTopicGiftOrder:
          GiftOrder(topic, msg)
       case conscom.KafkaTopicFollow:
          UserFollow(topic, msg)
    func ConsumeInit(topics []string, groupID string) {
       consumer := Consumer{
          ready: make(chan bool),
       brokerList := []string{"kafka:9092"}
       config := sarama.NewConfig()
       config.Version = sarama.V1_0_0_0
       ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
       client, err := sarama.NewConsumerGroup(brokerList, groupID, config)
       if err != nil {
          log.Printf("kafka consumer err %v", err)
          return
       wg := &sync.WaitGroup{}
       wg.Add(1)
       go func() {
          defer wg.Done()
          for {
             // server-side rebalance happens, the consumer session will need to be
             if err := client.Consume(ctx, topics, &consumer); err != nil {
                log.Printf("kafka consumer: %v", err)
             // check if context was cancelled, signaling that the consumer should stop
             if ctx.Err() != nil {
                return
             consumer.ready = make(chan bool)
       sigterm := make(chan os.Signal, 1)
       signal.Notify(sigterm, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
       select {
       case <-ctx.Done():
          log.Printf("kafka consume gift terminating: context cancelled")
       case <-sigterm:
          log.Printf("kafka consume gift terminating: via signal")
       cancel()
       wg.Wait()
       if err = client.Close(); err != nil {
          log.Printf("kafka consume gift Error closing client: %v", err)
    

    消费者初始化

    // kafka consumer
    go kafka_consumer.ConsumeInit([]string{"topicA", "topicB", "group-name")

    《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》作者:朱忠华

    https://github.com/Shopify/sarama

    http://kafka.apache.org/documentation/

    https://crossoverjie.top/2018/11/20/kafka/kafka-consumer/

     
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