Kafka入门之PHP语言描述

准备

在阅读下面的文章之前，你最好会熟练使用 docker。

本人的系统环境如下：

CentOS Linux release 8.2.2004 (Core)

Docker version 19.03.13

docker-compose version 1.27.4

Zookeeper version 3.6.2

Kafka version 2.13-2.6.0

PHP version 7.4.12

为了方便诸君阅读实践以及自己后期回顾，我会将部分命令记录下来。

下载指定版本的 docker：

yum install -y docker-ce-19.03.14 docker-ce-cli-19.03.14 containerd.io

更改 docker 默认存储路径：

vim /usr/lib/systemd/system/docker.service
# ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock --graph /data/docker
# 在 ExecStart 一行最后加上 --graph /data/docker，我这里把默认存储路径改成了 /data/docker。
# 更新系统配置
systemctl daemon-reload
# 启动 docker
systemctl start docker

下载指定版本的 docker-compose：

curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.27.4/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose; chmod 777 /usr/local/bin/docker-compose

开始

Kafka 属于分布式的消息引擎系统，它的主要功能是提供一套完备的消息发布与订阅解决方案。在 Kafka 中，发布订阅的对象是主题（Topic），你可以为每个业务、每个应用甚至是每类数据都创建专属的主题。

Kafka 是依赖于 Zookeeper 的。Zookeeper 是一个分布式协调框架，负责协调管理并保存 Kafka 集群的所有元数据信息，比如集群都有哪些 Broker 在运行、创建了哪些 Topic，每个 Topic 都有多少分区（Partition）以及这些分区的 Leader 副本都在哪些机器上等信息。

Kafka 配置文件中与 Zookeeper 相关的主要是 zookeeper.connect 和 zookeeper.connection.timeout.ms 两个参数，分别是连接设置和连接超时时间设置。

Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成，Broker 负责接收和处理客户端发送过来的请求，以及对消息进行持久化。虽然多个 Broker 进程能够运行在同一台机器上，但更常见的做法是将不同的 Broker 分散运行在不同的机器上，这样如果集群中某一台机器宕机，即使在它上面运行的所有 Broker 进程都挂掉了，其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一。

实现高可用的另一个手段就是备份机制（Replication）。备份的思想很简单，就是把相同的数据拷贝到多台机器上，而这些相同的数据拷贝在 Kafka 中被称为副本（Replica）。副本的数量是可以配置的，这些副本保存着相同的数据，但却有不同的角色和作用。Kafka 定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica）。前者对外提供服务，这里的对外指的是与客户端程序进行交互；而后者只是被动地追随领导者副本而已，不能与外界进行交互。副本是在分区这个层级定义的。每个分区下可以配置若干个副本，其中只能有 1 个领导者副本和 N-1 个追随者副本。生产者向分区写入消息，每条消息在分区中的位置信息由一个叫位移（Offset）的数据来表征。分区位移总是从 0 开始，假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息，那么这 10 条消息的位移依次是 0、1、2、......、9。

简单来说，Kafka 的架构是这样的：

Broker => Topic => Partition => Replication。生产者将消息写入分区，进行副本备份。然后消费者将分区中领导者副本的消息进行消费。

单例

单例模式比较简单，一般只适用于开发环境，因此我不会费过多的笔墨。重要的参数配置以及注意事项，我会在集群里面写。

目录结构：

├── docker-compose
│   └── docker-compose.yml
├── kafka
│   ├── conf
│   │   └── server.properties
│   ├── data
│   ├── log                  # chmod 777 log
│   └── start-kafka.sh       # chmod 777 start-kafka.sh
└── zookeeper
    ├── conf
    │   └── zoo.cfg
    ├── data
    │   └── myid
    └── log                  # chmod 777 log

zoo.cfg 配置文件：

tickTime=2000			# 客户端与服务端之间的心跳检测时间间隔，单位毫秒
clientPort=2181			# 端口
dataDir=/data			# 数据路径
dataLogDir=/log			# 日志路径

server.properties 配置文件：

# Broker
broker.id=1                                                            # 机器 ID
log.dirs=/kafka/data                                                   # 数据文件
log.retention.hours=168                                                # 消息数据被保存多长时间
log.retention.bytes=-1                                                 # 为消息保存的总磁盘容量大小，-1不限
message.max.bytes=2097152                                              # 能接收的最大消息大小
auto.create.topics.enable=false                                        # 不允许自动创建 Topic
auto.leader.rebalance.enable=false                                     # 不允许自动更换 Leader
unclean.leader.election.enable=false                                   # 不允许副本竞选 Leader
offsets.topic.replication.factor=1                                     # Offset Topic 的副本数 <= 机器数
replication.factor=1                                                   # Topic 的副本数 <= 机器数
min.insync.replicas=1                                                  # 消息至少写入多少个副本，默认1

# Connect
listeners=PLAINTEXT://:9091                                            # 对内端口
advertised.listeners=PLAINTEXT://××.××.××.××:9091                      # 对外端口
zookeeper.connect=zookeeper:2181                                       # Zookeeper 端口 
zookeeper.connection.timeout.ms=18000                                  # Zookeeper 连接超时时间

# Producer
acks=all                                                               # 写入所有副本才算发送成功
retries=1                                                              # retries > 0 能够自动重试消息发送

# Consumer
enable.auto.commit=false                                               # 不允许自动提交

start-kafka.sh 脚本文件：

#!/bin/bash -e
exec "$KAFKA_HOME/bin/kafka-server-start.sh" "$KAFKA_HOME/config/server.properties"

docker-compose 配置文件：

services:
  zookeeper:
    image: zookeeper:3.6.2
    container_name: zookeeper
    restart: always
    ports:
      - 2181:2181
    volumes:
      - /work/docker/zookeeper/conf/zoo.cfg:/conf/zoo.cfg
      - /work/docker/zookeeper/data:/data
      - /work/docker/zookeeper/log:/log
    networks:
      - kafka-net

  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.13-2.6.0
    container_name: kafka
    restart: always
    ports:
      - 9091:9091
    volumes:
      - /work/docker/kafka/conf/server.properties:/opt/kafka/config/server.properties
      - /work/docker/kafka/data:/kafka/data
      - /work/docker/kafka/log:/opt/kafka/logs
      - /work/docker/kafka/start-kafka.sh:/usr/bin/start-kafka.sh
    networks:
      - kafka-net

networks:
  kafka-net:
    driver: bridge

接着是客户端与 Kafka 的交互，我是用的是 PHP，需要安装 RdKafka 拓展。

RdKafka 文档链接：https://arnaud.le-blanc.net/php-rdkafka-doc/phpdoc/book.rdkafka.html

生产者：

<?php

$conf = new RdKafka\Conf();
$conf->set('metadata.broker.list', '××.××.××.××:9091');

$producer = new RdKafka\Producer($conf);

$topic = $producer->newTopic("test");

for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
    $topic->produce(RD_KAFKA_PARTITION_UA, 0, "Message $i");
    $producer->poll(0);
}

for ($flushRetries = 0; $flushRetries < 10; $flushRetries++) {
    $result = $producer->flush(10000);
    if (RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR === $result) {
        break;
    }
}

if (RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR !== $result) {
    throw new \RuntimeException('Was unable to flush, messages might be lost!');
}

消费者：

<?php

$conf = new \RdKafka\Conf();

$rk = new RdKafka\Consumer($conf);
$rk->addBrokers("××.××.××.××:9091");

$topicConf = new RdKafka\TopicConf();
$topic = $rk->newTopic('test', $topicConf);

// Start consuming partition 0
// Start consuming offset 0, or you can control the offset by yourself
$topic->consumeStart(0, 0);

while (true) {
    $message = $topic->consume(0, 120 * 10000);
    switch ($message->err) {
        case RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR:
            var_dump($message);
            break;
        case RD_KAFKA_RESP_ERR__PARTITION_EOF:
            echo "No more messages; will wait for more\n";
            break;
        case RD_KAFKA_RESP_ERR__TIMED_OUT:
            echo "Timed out\n";
            break;
        default:
            throw new \Exception($message->errstr(), $message->err);
            break;
    }
}

注意：因为我设置了 auto.create.topics.enable=false，所以示例中的 test Topic 需要提前手动创建好。开发环境中我一般给1个分区，1个副本（单例下 Topic 只好有一个副本）。另外 $topic->consumeStart(0, 0) 中，第一个0是指第一个分区，我这里只有一个分区。第二个0是指 Offset 偏移量，我这里从0开始。有一种手动维护 Offset 的方案，在 MySQL 中，为每一个 Topic 创建一个 offset 字段，每成功消费一个消息，offset++。为性能考虑，offset++ 在 Redis 里面完成，每成功消费1000次，写一次数据库。这样就不需要考虑消费者消费后 Offset 有没有提交。如果你想让 Kafka 自行维护偏移量的话，将第二个参数改为 RD_KAFKA_OFFSET_STORED，并且设置 group id 等相关参数。详见：https://arnaud.le-blanc.net/php-rdkafka-doc/phpdoc/rdkafka.examples-low-level-consumer-basic.html

集群

线上环境，一定是使用分布式的高可用的 Kafka 集群。Kafka 是依赖于 Zookeeper 的，所以为了高可用，Zookeeper 也必须是集群。

Zookeeper 和 Kafka 的目录结构不变，只是从一台机器变成了三台机器。我这里没有三台机器，也不想搞三个虚拟机，就还用 Docker 模拟。

Zookeeper 集群

zoo.cfg 配置文件：

tickTime=2000
initLimit=10                                # 集群初始化时间限制（单位：多少个心跳检测时间）
syncLimit=5                                 # 集群同步时间限制（单位：多少个心跳检测时间）
clientPort=2181
dataDir=/data
dataLogDir=/log
server.1=0.0.0.0:2888:3888                  # 本机器使用 0.0.0.0 来代替 IP
server.2=zookeeper2:2888:3888
server.3=zookeeper3:2888:3888

docker-compose 配置文件：

services:
  zookeeper1:
    image: zookeeper:3.6.2
    container_name: zookeeper1
    restart: always
    ports:
      - 2181:2181
    volumes:
      - /work/docker/zookeeper1/conf/zoo.cfg:/conf/zoo.cfg
      - /work/docker/zookeeper1/data:/data
      - /work/docker/zookeeper1/log:/log
    networks:
      - kafka-net

  zookeeper2:
    image: zookeeper:3.6.2
    container_name: zookeeper2
    restart: always
    ports:
      - 2182:2181
    volumes:
      - /work/docker/zookeeper2/conf/zoo.cfg:/conf/zoo.cfg
      - /work/docker/zookeeper2/data:/data
      - /work/docker/zookeeper2/log:/log
    networks:
      - kafka-net

  zookeeper3:
    image: zookeeper:3.6.2
    container_name: zookeeper3
    restart: always
    ports:
      - 2183:2181
    volumes:
      - /work/docker/zookeeper3/conf/zoo.cfg:/conf/zoo.cfg
      - /work/docker/zookeeper3/data:/data
      - /work/docker/zookeeper3/log:/log
    networks:
      - kafka-net
      
networks:
  kafka-net:
    driver: bridge

可以看到，Zookeeper 集群已经搭建成功（我这里 zookeeper3 是 leader）：

[root@iZuf6c82diwquwsq69eqejZ docker-compose]# docker exec -it zookeeper1 bash -c './bin/zkServer.sh status'
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower
[root@iZuf6c82diwquwsq69eqejZ docker-compose]# docker exec -it zookeeper2 bash -c './bin/zkServer.sh status'
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower
[root@iZuf6c82diwquwsq69eqejZ docker-compose]# docker exec -it zookeeper3 bash -c './bin/zkServer.sh status'
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: leader

注意：zookeeper data 文件中的 myid 需要分别设置成不一样的数字，我这里分别设置成1,2,3。如果是三台机器部署，需要同时开放 2181、2888、3888 三个端口。其中：2181客户端连接，2888同步数据，3888选举。

Kafka 集群

server.properties 配置文件：

# Broker
broker.id=1
log.dirs=/kafka/data
log.retention.hours=168
log.retention.bytes=-1
message.max.bytes=2097152
auto.create.topics.enable=false
auto.leader.rebalance.enable=false
unclean.leader.election.enable=false
offsets.topic.replication.factor=3                                    # Offset Topic 的副本数 <= 机器数
replication.factor=3                                                  # Topic 的副本数 <= 机器数
min.insync.replicas=2                                                 # 消息至少写入多少个副本

# Connect
listeners=PLAINTEXT://:9091
advertised.listeners=PLAINTEXT://××.××.××.××:9091
zookeeper.connect=zookeeper1:2181,zookeeper2:2182,zookeeper3:2183
zookeeper.connection.timeout.ms=18000

# Producer
acks=all                                                              # 写入所有副本才算发送成功
retries=1

# Consumer
enable.auto.commit=false

这里有几个参数需要重点讲一下：
- broker.id 代表 Broker 的 ID，需要唯一，建议和 Zookeeper 的 myid 一致。
- zookeeper.connect 这是一个 CSV 格式的参数，单机的话就是 zk1:2181，集群的话就是 zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181。一目了然。
- replication.factor 代表 Topic 的副本数，集群中最好将其设置为 >= 3，以防止消息丢失。
- min.insync.replicas 是 Broker 端的参数，控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。
- acks 是 Producer 端的参数，和 min.insync.replicas 看起来有点冲突。但事实上，min.insync.replicas 是给 all 设置了一个下限。打个比方，一共有三个副本，挂了一台机器，就剩两个副本了，这个时候 all 还是3，但显然 Producer 已经写入不了三个副本了。这个时候 min.insync.replicas 的作用就体现出来了，只要副本数 >= 2，就还可以继续写入。
- offsets.topic.replication.factor 参数的默认值是3，和 replication.factor 设置成一样的就行了。所谓 Offset Topic 就是位移主题，在集群搭建成功的时候会自动生成，用来保存 Kafka 消费者的位移信息。默认50个分区。

docker-compose 配置文件：

  kafka1:
    image: wurstmeister/kafka:2.13-2.6.0
    container_name: kafka1
    restart: always
    ports:
      - 9091:9091
    volumes:
      - /work/docker/kafka1/conf/server.properties:/opt/kafka/config/server.properties
      - /work/docker/kafka1/data:/kafka/data
      - /work/docker/kafka1/log:/opt/kafka/logs
      - /work/docker/kafka1/start-kafka.sh:/usr/bin/start-kafka.sh
    networks:
      - kafka-net

  kafka2:
    image: wurstmeister/kafka:2.13-2.6.0
    container_name: kafka2
    restart: always
    ports:
      - 9092:9092
    volumes:
      - /work/docker/kafka2/conf/server.properties:/opt/kafka/config/server.properties
      - /work/docker/kafka2/data:/kafka/data
      - /work/docker/kafka2/log:/opt/kafka/logs
      - /work/docker/kafka2/start-kafka.sh:/usr/bin/start-kafka.sh
    networks:
      - kafka-net

  kafka3:
    image: wurstmeister/kafka:2.13-2.6.0
    container_name: kafka3
    restart: always
    ports:
      - 9093:9093
    volumes:
      - /work/docker/kafka3/conf/server.properties:/opt/kafka/config/server.properties
      - /work/docker/kafka3/data:/kafka/data
      - /work/docker/kafka3/log:/opt/kafka/logs
      - /work/docker/kafka3/start-kafka.sh:/usr/bin/start-kafka.sh
    networks:
      - kafka-net

集群搭建好了之后，查看 Topics，发现已经多了一个 __consumer_offsets 位移主题：

[root@iZuf6c82diwquwsq69eqejZ docker]# docker exec -it kafka1 bash -c './opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper1:2181,zookeeper2:2182,zookeeper3:2183 --describe'
Topic: __consumer_offsets	PartitionCount: 50	ReplicationFactor: 3	Configs: compression.type=producer,cleanup.policy=compact,segment.bytes=104857600
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 0	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 1	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 2	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 3	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 4	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 5	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 6	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 7	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 8	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 9	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 10	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 11	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 12	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 13	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 14	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 15	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 16	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 17	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 18	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 19	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 20	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 21	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 22	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 23	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 24	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 25	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 26	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 27	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 28	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 29	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 30	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 31	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 32	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 33	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 34	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 35	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 36	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 37	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 38	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 39	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 40	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 41	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 42	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 43	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 44	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 45	Leader: 3	Replicas: 3,1,2	Isr: 3,1,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 46	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,3,2
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 47	Leader: 2	Replicas: 2,3,1	Isr: 2,3,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 48	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: __consumer_offsets	Partition: 49	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2

注意：集群搭建好之后推荐使用 kafka-manager 来管理 Clusters 和 Topics：

docker run -d -p 8080:9000 -e ZK_HOSTS="zookeeper1:2181,zookeeper2:2182,zookeeper3:2183" --name=kafka-manager --net=docker-compose_kafka-net sheepkiller/kafka-manager

在客户端连接中，只需要把 $rk->addBrokers("××.××.××.××:9091") 之类的换成 $rk->addBrokers("××.××.××.××:9091,××.××.××.××:9092,××.××.××.××:9093") 就行了。

实战

在实际生产中，使用 Kafka 的场景有很多。比如异步写日志、下单后的业务逻辑处理、登录后的业务逻辑处理等。对于高并发的业务场景，一个分区不一定够用。下面的示例中，我创建了一个 userLogin 主题，设置了4个分区3个副本。

[root@iZuf6c82diwquwsq69eqejZ docker]# docker exec -it kafka1 bash -c './opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper1:2181,zookeeper2:2182,zookeeper3:2183 --describe --topic=userLogin'
Topic: userLogin	PartitionCount: 4	ReplicationFactor: 3	Configs: 
	Topic: userLogin	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1,3,2	Isr: 1,3,2
	Topic: userLogin	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,1,3	Isr: 2,1,3
	Topic: userLogin	Partition: 2	Leader: 3	Replicas: 3,2,1	Isr: 3,2,1
	Topic: userLogin	Partition: 3	Leader: 1	Replicas: 1,2,3	Isr: 1,2,3

生产者：

<?php

class UserLoginProducer
{
    public function login()
    {
        try {
            $params = [
                'user_id' => 74,
                'login_area' => 'Shanghai',
                'login_time' => time()
            ];

            $this->handleAfterLogin($params);

            return json_encode(['code' => 200]);
        } catch (\Exception $e) {
            return json_encode([
                'code' => 400,
                'msg' => $e->getMessage()
            ]);
        }
    }

    protected function handleAfterLogin(array $params)
    {
        $conf = new RdKafka\Conf();
        $conf->set('metadata.broker.list', '××.××.××.××:9091,××.××.××.××:9092,××.××.××.××:9093');

        $conf->setDrMsgCb(function ($kafka, $message) {
            if ($message->err) {
                throw new \Exception('message permanently failed to be delivered');
            } else {
                // message successfully delivered
            }
        });

        $producer = new RdKafka\Producer($conf);

        $topic = $producer->newTopic("userLogin");

        // The first argument is the partition. RD_KAFKA_PARTITION_UA stands for unassigned, and lets librdkafka choose the partition.
        // The second argument are message flags and should be either 0
        // or RD_KAFKA_MSG_F_BLOCK to block produce on full queue. The message payload can be anything.
        $topic->produce(RD_KAFKA_PARTITION_UA, 0, json_encode($params));

        // Polls the producer for events and calls the corresponding callbacks (if registered).
        $producer->poll(0);

        // This should be done prior to destroying a producer instance
        // to make sure all queued and in-flight produce requests are completed
        // before terminating. Use a reasonable value for $timeout_ms.
        $result = $producer->flush(10000);

        if (RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR !== $result) {
            throw new \RuntimeException('Was unable to flush, messages might be lost!');
        }
    }
}

$user = new UserLoginProducer();
$res = $user->login();
print_r($res); // {"code":200}

注意：对于生产者而言，最最重要的就是确保消息已经成功发送出去了。这里的发送出去，不仅指的是 Producer 发送成功，还需要 Broker 接收成功才行。要知道 Broker 有没有接收成功，我们必须加一个回调。$conf->setDrMsgCb 和 $producer->poll(0) 实现了这个回调。详见：https://arnaud.le-blanc.net/php-rdkafka-doc/phpdoc/rdkafka-conf.setdrmsgcb.html

还有，开发应该清楚地知道自己把消息发送到了哪个分区。$topic->produce(RD_KAFKA_PARTITION_UA, 0, json_encode($params)) 第一个参数是分区。RD_KAFKA_PARTITION_UA 是不指定分区的意思，如果不指定分区，rdkafka 会自己指定分区。如果只有一个分区那好说，RD_KAFKA_PARTITION_UA 就是0的意思。像我这里一共有四个分区，在我不知道 rdkafka 选择分区逻辑的情况下，我倾向于自己把控。因此，这里把 RD_KAFKA_PARTITION_UA 改为 random_int(0, 3) （随机发送到4个分区中的一个）更加合适。还有就是，在一个分区上，消息是有序的，在不同的分区上，消息可能会乱序。所以，在对顺序有要求的场景下，一定要自己把控分区，把对顺序有要求的消息放在同一个分区上。

消费者：

<?php

$conf = new RdKafka\Conf();

// Set a rebalance callback to log partition assignments (optional)
$conf->setRebalanceCb(function (RdKafka\KafkaConsumer $kafka, $err, array $partitions = null) {
    switch ($err) {
        case RD_KAFKA_RESP_ERR__ASSIGN_PARTITIONS:
            echo "Assign: ";
            var_dump($partitions);
            $kafka->assign($partitions);
            break;

        case RD_KAFKA_RESP_ERR__REVOKE_PARTITIONS:
            echo "Revoke: ";
            var_dump($partitions);
            $kafka->assign(NULL);
            break;

        default:
            throw new \Exception($err);
    }
});

// Configure the group.id. All consumer with the same group.id will consume
// different partitions.
$conf->set('group.id', 'userLoginConsumerGroup');

// Initial list of Kafka brokers
$conf->set('metadata.broker.list', '××.××.××.××:9091,××.××.××.××:9092,××.××.××.××:9093');

// Set where to start consuming messages when there is no initial offset in
// offset store or the desired offset is out of range.
// 'earliest': start from the beginning
$conf->set('auto.offset.reset', 'earliest');

$conf->set('enable.auto.commit', 'false');

$consumer = new RdKafka\KafkaConsumer($conf);

// Subscribe to topic 'userLogin'
$consumer->subscribe(['userLogin']);

echo "Waiting for partition assignment... (make take some time when quickly re-joining the group after leaving it.)\n";

while (true) {
    $message = $consumer->consume(120 * 1000);
    switch ($message->err) {
        case RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR:
            // var_dump($message);
            if (handleAfterLogin($message->payload)) {
                $consumer->commit($message);
                echo '[ ' . date('Y-m-d H:i:s') . ' ] ' . $message->payload . ' consume successful' . "\n";
            }

            break;
        case RD_KAFKA_RESP_ERR__PARTITION_EOF:
            echo "No more messages; will wait for more\n";
            break;
        case RD_KAFKA_RESP_ERR__TIMED_OUT:
            echo "Timed out\n";
            break;
        default:
            throw new \Exception($message->errstr(), $message->err);
            break;
    }
}

function handleAfterLogin($params)
{
    $data = json_decode($params);
    if ($data->user_id == 74) {
        return true;
    }

    return false;
}

注意：对于消费者而言，最最重要的就是确保消息被正确消费。消费成功时，提交偏移量，消费失败时，什么都不变，做到不重复消费。$conf->set('enable.auto.commit', 'false') 和消费成功后 $consumer->commit($message) 保证了这一点。对于多个分区的生产环境，我们最好使用消费组。我这里是四个分区，同一个消费组下启动了两个消费者，所以每个消费者消费两个分区。最好有几个分区，就设置几个消费者。而且尽量不要在一个消费组下新增或者删除消费者，这样将导致 rebalance，严重影响性能。

运行结果：

# consumer1
$ php ./UserLoginHighConsumer.php
Waiting for partition assignment... (make take some time when quickly re
-joining the group after leaving it.)
Assign: array(2) {
  [0]=>
  object(RdKafka\TopicPartition)#4 (3) {
    ["topic"]=>
    string(9) "userLogin"
    ["partition"]=>
    int(2)
    ["offset"]=>
    int(-1001)
  }
  [1]=>
  object(RdKafka\TopicPartition)#5 (3) {
    ["topic"]=>
    string(9) "userLogin"
    ["partition"]=>
    int(3)
    ["offset"]=>
    int(-1001)
  }
}
[ 2021-01-07 16:05:45 ] {"user_id":74,"login_area":"Shanghai","login_tim
e":1610006745} consume successful
[ 2021-01-07 16:05:47 ] {"user_id":74,"login_area":"Shanghai","login_tim
e":1610006747} consume successful

# consumer2
$ php ./UserLoginHighConsumer.php
Waiting for partition assignment... (make take some time when quickly re
-joining the group after leaving it.)
Assign: array(2) {
  [0]=>
  object(RdKafka\TopicPartition)#4 (3) {
    ["topic"]=>
    string(9) "userLogin"
    ["partition"]=>
    int(0)
    ["offset"]=>
    int(-1001)
  }
  [1]=>
  object(RdKafka\TopicPartition)#5 (3) {
    ["topic"]=>
    string(9) "userLogin"
    ["partition"]=>
    int(1)
    ["offset"]=>
    int(-1001)
  }
}
[ 2021-01-07 16:05:46 ] {"user_id":74,"login_area":"Shanghai","login_tim
e":1610006746} consume successful
[ 2021-01-07 16:05:48 ] {"user_id":74,"login_area":"Shanghai","login_tim
e":1610006748} consume successful
[ 2021-01-07 16:05:49 ] {"user_id":74,"login_area":"Shanghai","login_tim
e":1610006749} consume successful

参考资料：《Kafka核心技术与实战》

posted @ 2021-01-07 17:39 灯无焰阅读(265) 评论(0) 收藏举报

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