介绍
Apache Kafka 是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
注意:Kafka并没有遵循JMS规范（），它只提供了发布和订阅通讯方式。
kafka中文官网：http://kafka.apachecn.org/quickstart.html
Kafka核心相关名称
- Broker：Kafka节点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群
- Topic：一类消息，消息存放的目录即主题，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发
- massage： Kafka中最基本的传递对象。
- Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。Kafka里面实现分区，一个broker就是表示一个区域。
- Segment：partition物理上由多个segment组成，每个Segment存着message信息
- Producer : 生产者，生产message发送到topic
- Consumer : 消费者，订阅topic并消费message, consumer作为一个线程来消费
- Consumer Group：消费者组，一个Consumer Group包含多个consumer
- Offset：偏移量，理解为消息 partition 中消息的索引位置
主题和队列的区别：
队列是一个数据结构，遵循先进先出原则
kafka集群安装
参考官方文档：https://kafka.apachecn.org/quickstart.html
- 每台服务器上安装jdk1.8环境
- 安装Zookeeper集群环境
- 安装kafka集群环境
- 运行环境测试
安装jdk环境和zookeeper这里不详述了。
kafka为什么依赖于zookeeper：kafka会将mq信息存放到zookeeper上，为了使整个集群能够方便扩展，采用zookeeper的事件通知相互感知。
kafka集群安装步骤：
1、下载kafka的压缩包，下载地址：https://kafka.apachecn.org/downloads.html
2、解压安装包
tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz
3、修改kafka的配置文件 config/server.properties
配置文件修改内容：
- zookeeper连接地址：
zookeeper.connect=192.168.1.19:2181 - 监听的ip，修改为本机的ip
listeners=PLAINTEXT://192.168.1.19:9092 - kafka的brokerid，每台broker的id都不一样
broker.id=0
4、依次启动kafka
./kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
kafka使用
kafka文件存储
topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是Producer生成的数据。Producer生成的数据会被不断追加到该log文件末端，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment，每个segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称 分区序号。
例如：执行命令新建一个主题，分三个区存放放在三个broker中：
./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic kaico
- 一个partition分为多个segment
- .log 日志文件
- .index 偏移量索引文件
- .timeindex 时间戳索引文件
- 其他文件（partition.metadata，leader-epoch-checkpoint）
Springboot整合kafka
maven依赖
<dependencies>
<!-- springBoot集成kafka -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
<!-- SpringBoot整合Web组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
yml配置
# kafka
spring:
kafka:
# kafka服务器地址(可以多个)
# bootstrap-servers: 192.168.212.164:9092,192.168.212.167:9092,192.168.212.168:9092
bootstrap-servers: www.kaicostudy.com:9092,www.kaicostudy.com:9093,www.kaicostudy.com:9094
consumer:
# 指定一个默认的组名
group-id: kafkaGroup1
# earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
# latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
# none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
auto-offset-reset: earliest
# key/value的反序列化
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
producer:
# key/value的序列化
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 批量抓取
batch-size: 65536
# 缓存容量
buffer-memory: 524288
# 服务器地址
bootstrap-servers: www.kaicostudy.com:9092,www.kaicostudy.com:9093,www.kaicostudy.com:9094
生产者
@RestController
public class KafkaController {
/**
* 注入kafkaTemplate
*/
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
/**
* 发送消息的方法
*
* @param key
* 推送数据的key
* @param data
* 推送数据的data
*/
private void send(String key, String data) {
// topic 名称 key data 消息数据
kafkaTemplate.send("kaico", key, data);
}
// test 主题 1 my_test 3
@RequestMapping("/kafka")
public String testKafka() {
int iMax = 6;
for (int i = 1; i < iMax; i ) {
send("key" i, "data" i);
}
return "success";
}
}消费者
@Component
public class TopicKaicoConsumer {
/**
* 消费者使用日志打印消息
*/
@KafkaListener(topics = "kaico") //监听的主题
public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
System.out.println("topic名称:" consumer.topic() ",key:"
consumer.key() ","
"分区位置:" consumer.partition()
", 下标" consumer.offset());
//输出key对应的value的值
System.out.println(consumer.value());
}
}到此这篇关于Java分布式学习之Kafka消息队列的文章就介绍到这了,更多相关Java Kafka内容请搜索Devmax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Devmax！