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kafka入门02

分类: 文章 • 2025-03-11 10:49:40

一、回顾

1、核心概念

broker：进程

producer：生产者

consumer：消费者

topic：主题

partitions：分区    （副本数）

2、Topic详解

kafka入门02

"123"---->第一台机器的0分区上（0分区还坐落在2/3台机器上的0分区）

读单个分区的时候也是按顺序读。

3、consumer groups

kafka入门02

（1）有一个容错性的消费机制，一组的消费者中某个挂掉了，其他分区信息会给另外一个。

（2）一个组内，共享一个公共的ID——groupID，通过公共ID来管理组内消费者。

（3）组内的所有消费者协调在一起，去消费topic的所有分区。

（4）每个分区只能由同一个消费组的同一个消费者消费。

（5）效率提高：消费者组提高了并发

二、OFFSET

1、概念offset

kafka入门02

Each partition is an ordered, immutable sequence of records that is continually appended to—a structured commit log. The records in the partitions are each assigned a sequential id number called the offset that uniquely identifies each record within the partition.

每个分区都是一个有序的、不可变的记录序列，它是一个结构化的提交日志。分区中的记录每个都被分配一个顺序的iD数字调用的偏移量，该偏移量唯一地标识分区内的每个记录。

一个分区，数据按顺序进来，第一个进来就是1，第二个就是2，这些数字就是偏移量。相当于MySQL自增长主键，每个分区记录offset（偏移量） 都是从1开始

offset: 每个partition的数据的id

offset：

00000000000000000000.index

00000000000000000000.log

1            0000000000000000001   

2            0000000000000000002

3            

...

2000

下一个log文件，就是从2000开始

00000000000000002000.index  

00000000000000002000.log

2001        0000000000002001

2002        0000000000002002

（1）index文件分析

00000000000000000000.index

1，0            1代表第一条消息，offset；0代表偏移量，从0开始走了多少字节。

4，55

10，77

.....

.....

index存储是采取稀疏表的方式，并不是把所有数据记录起来，而是隔几条记录一次。

抛出问题：

1、消费offset 4，通过二分法找到最接近的index

2、消费offset 7，找到4，按顺序往下读 

 

segment：

由 log+index 两两出现组成

（1）log文件记录全部message
（2）index文件记录 相对offset和对应的消息的物理偏移量 字节位置，稀疏存储（不是每个索引都存）

（3）参数log.segment.bytes控制切新的segment的大小。

（4）参数log.roll.hours控制切新的segment的时间。

（5）segment命名规则
名称是由上一组的最后一条消息的offset来命名

三、消费语义

1、概念

at most once：最多消费一次，消费消息有可能丢失，但是不会重复消费。

at least once：至少消费一次，消费消息不可能丢失，但是会重复消费。

exactly once：正好一次，消息不会丢失也不会重复。0.10.0.1kafka版本不支持不能实现。0.11官方已支持。

处理方案：

（1）log允许丢，at most once

（2）log不允许丢，at least once+去重

（3）MySQL SQL语句 at least once

例如：

insert into jepson1 12;--->hbast ok

insert into jepson2 14;挂了，就会重新消费上面一条语句，造成多消费了一遍。这个时候，很多公司是把上述数据的哈希值，当到redis内存库，如果已经有了，就不要这条数据。

J哥：选择HBase  put：如果数据已经有了就进行update操作，如果没有，就insert。

insert into jepson3 13;

四、consumer offset

1、概念

1，2，3，4，5

只消费1，2，3，由consumer自己维护，如果offset没有维护，consumer挂了，是不是从上一次更新的offset的位置去消费

断点还原

0.10版本维护在kafka自己本身

topic：test

        内嵌一个topic——consumer...维护kafka

五、分区策略哈希值取模源码

https://github.com/apache/kafka/blob/trunk/clients/src/main/java/org/apache/kafka/clients/producer/internals/DefaultPartitioner.java

 public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {

        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);

        int numPartitions = partitions.size();

        if (keyBytes == null) {

            int nextValue = nextValue(topic);

            List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);

            if (availablePartitions.size() > 0) {

                int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();

                return availablePartitions.get(part).partition();

            } else {

                // no partitions are available, give a non-available partition

                return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;

            }

        } else {

            // hash the keyBytes to choose a partition

            return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;

        }

    }

六、Flume-->Kafka-->Spark streaming 经典案例

http://spark.import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

import org.apache.spark.streaming.kafka010._

import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent

import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe



val kafkaParams = Map[String, Object](

  "bootstrap.servers" -> "localhost:9092,anotherhost:9092",

  "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],

  "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],

  "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",

  "auto.offset.reset" -> "latest",

  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)

)



val topics = Array("topicA", "topicB")

val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](

  streamingContext,

  PreferConsistent,

  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)

)

stream.map(record => (record.key, record.value))apache.org/docs/2.2.0/streaming-kafka-0-10-integration.html

----------官网源码-------------

（1）J哥比官网要多两个参数

auto.offset.reset 

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如果在Kafka中没有初始偏移，或者服务器上不再存在当前偏移，kafka中offset的重置机制

earliest:自动将偏移量重置为最早的偏移量

latest:自动将偏移量重置为最新的偏移量

none:抛错

anything else:抛错

（2）auto.commit.interval.ms

默认true

选择了true的话，消费者偏移量会自动提交到Kafka的频率（以毫秒为单位），后面有个参数决定频率。

如果是kafka维护offset的话，如果在某个offset挂了，还自动提交到kafka，那样消费消费最新的偏移量的时候就会出现bug。所以这个参数要手动设置为false

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（3）kafka eagle（https://www.cnblogs.com/smartloli/p/5829395.html）

Kafka Eagle 用于监控 Kafka 集群中 Topic 被消费的情况。包含 Lag 的产生，Offset 的变动，Partition 的分布，Owner ，Topic 被创建的时间和修改的时间等信息

CDH TSQL

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（4）生产者消费者数据糅合

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1）生产者和消费者的速度是一样嘛？

由于趋势度吻合，所以速度一样的。说明kafka，spark-stream运行没问题。

 

2）为什么消费者的曲线和生产者的曲线趋势度 吻合？

及时消费

么有压力

 

3）为什么消费者的曲线和生产者的曲线要高？纵坐标是字节数/s，横坐标是时间/s

生产: value

消费:

topic

value

....

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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