kafka环境搭建和使用(python API)

引言

上一篇文章了解了kafka的重要组件zookeeper,用来保存broker、consumer等相关信息,做到平滑扩展。这篇文章就实际操作部署下kafka,用几个简单的例子加深对kafka的理解,学会基本使用kafka。

环境搭建

我将会在本地部署一个三台机器的zookeeper集群,和一个2台机器的kafka集群。

zookeeper集群

zookeeper的搭建可以看我的上一篇文章分布式系统中zookeeper实现配置管理+集群管理,按照步骤,一步步可以很容易的搭建3太服务器的zookeeper集群。跟之前一样,我还是在本地的3个端口搭建了3台服务器,地址如下所示:

192.168.0.105:2181
192.168.0.105:2182
192.168.0.105:2183

这三台服务器一会儿会在kafka配置中用到。

kafka集群

第一步. 下载kafka

到kafka官网下载apache kafka,解压到/path/to/kafka目录。

第二步. 修改配置文件
复制/path/to/kafka/config/server.properties,到/path/to/kafka/config/server-1.properties/path/to/kafka/config/server-2.properties

配置文件中修改的差异内容如下所示:
server-1.properties

broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dirs=/tmp/kafka-logs-1
zookeeper.connect=192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183

server-2.properties

broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dirs=/tmp/kafka-logs-2
zookeeper.connect=192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183

其中broker.id是broker的唯一标示,集群中的broker标识必须唯一。
listeners是broker监听的地址和端口,advertised.listeners用于和producer、consumer交互,后者未配置会默认使用前者,listeners的完整格式是listeners = listener_name://host_name:port,其中PLAINTEXT是协议,还有一种是SSL,具体还没太搞明白(TODO)。
log.dirs是日志数据的存放目录,也就是producer产生的数据存放的目录。
zookeeper.connect配置是zookeeper的集群,broker启动之后将信息注册到zookeeper集群中。

第三步. 启动服务器

cd /path/to/kafka
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties

使用jps命令可以看见2个kafka进程,证明启动成功了。

第四步. 创建topic
创建topic一般使用kafka自带的脚本创建:

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183 --replication-factor 2 --partitions 10 --topic user-event

其中--zookeeper就是后面就是我们上面配置的zookeeper集群,--replication-factor代表每个分区在集群中复制的份数,后面的值要小于kafka集群中服务器数量,--partitions表示创建主题的分区数量,一般分区越大,性能越好,--topic后边儿就是创建主题的名字,运行成功之后会看到Created topic "user-event".字样,表示创建成功,会在kafka配置的日志目录下创建主题信息,比如下面的:
ll /tmp/kafka-logs-1

drwxr-xr-x  7 ritoyan  wheel  224  6  3 21:21 clock-tick-0
drwxr-xr-x  7 ritoyan  wheel  224  6  3 21:21 clock-tick-2
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-0
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-1
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-2
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-3
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-4
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-5
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-6
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-7
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-8
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-9

ll /tmp/kafka-logs-2

drwxr-xr-x  7 ritoyan  wheel  224  6  3 21:21 clock-tick-1
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-0
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-1
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-2
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-3
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-4
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-5
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-6
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-7
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-8
drwxr-xr-x  6 ritoyan  wheel  192  6  3 21:26 user-event-9

可以看到两个broker中都创建了主题user-event的10个分区。可能也有人要问了,clock-tick这个主题怎么在broker1中有2个分区,broker2中有1个分区,这个是我之前创建的一个分区,用了下面的命令bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.105:2181,192.168.0.105:2182,192.168.0.105:2183 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic clock-tick,只有一份日志记录,3个分区,分区会均匀的分布在所有broker上。

至此kafka环境配置好了,西面我们看看如何使用。

基本使用

安装kafka-python,用来操作kafka,pip3 install kafka-python,这里是他的文档,文档写的不错,简洁易懂kafka-python

producer 向broker发送消息

bootstrap_servers是kafka集群地址信息,下面事项主题user-event发送一条消息,send发送消息是异步的,会马上返回,因此我们要通过阻塞的方式等待消息发送成功(或者flush()也可以,flush会阻塞知道所有log都发送成功),否则消息可能会发送失败,但也不会有提示,关于上面这个可以通过删除send之后的语句试试,会发现broker不会收到消息,然后在send后加上time.sleep(10)之后,会看到broker收到消息。

from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError

producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=[
        "localhost:9093",
  "localhost:9094"
  ]
)

future = producer.send("user-event", b'I am rito yan')
try:
    record_metadata = future.get(timeout=10)
    print_r(record_metadata)
except KafkaError as e:
    print(e)

阻塞等待发送成功之后,会看到返回插入记录的信息:
RecordMetadata(topic='user-event', partition=7, topic_partition=TopicPartition(topic='user-event', partition=7), offset=1, timestamp=1528034253757, checksum=None, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=13),里面包括了插入log的主题、分区等信息。

格式化发送的信息

创建producer的时候可以通过value_serializer指定格式化函数,比如我们数据是个dict,可以指定格式化函数,将dict转化为byte:

import json

producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=[
        "localhost:9093",
        "localhost:9094"
    ],
    value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii')
)

future = producer.send("user-event", {
    "name": "燕睿涛",
    "age": 26,
    "friends": [
        "ritoyan",
        "luluyrt"
    ]
})

这样就可以将格式化之后的信息发送给broker,不用每次发送的时候都自己格式化,真是不要太好用。

consumer 消费数据

创建一个consumer,其中group_id是分组,broker中的每一个数据只能被consumer组中的一个consumer消费。

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer(
    "user-event",
    group_id = "user-event-test",
    bootstrap_servers = [
        "localhost:9093",
        "localhost:9094"
    ]
)
for message in consumer:
    print("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
                                          message.offset, message.key,
                                          message.value))

启动之后,进程会一直阻塞在哪里,等broker中有消息的时候就会去消费,启动多个进程,只要保证group_id一致,就可以保证消息只被组内的一个consumer消费,上面的程序会输出:

user-event:8:2: key=None value=b'{"name": "\\u71d5\\u777f\\u6d9b", "age": 26, "friends": ["ritoyan", "luluyrt"]}'

同样,进入的时候有value_serializer,出来的时候对应的也有value_deserializer,消费者可以配置value_deserializer来格式化内容,跟producer对应起来

consumer = KafkaConsumer(
    "user-event",
  group_id = "user-event-test",
  bootstrap_servers = [
        "localhost:9093",
  "localhost:9094"
  ],
  value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('ascii'))
)

输出内容user-event:8:3: key=None value={'name': '燕睿涛', 'age': 26, 'friends': ['ritoyan', 'luluyrt']}

kafka其他命令

查看分组

我们的consumer可能有很多分组,可以通过西面的命令查看分组信息:

cd /path/to/kafka
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9093,localhost:9094 --list

可以看到我使用中的分组有4个,分别如下所示

clock-tick-test3
user-event-test
clock-tick-test2
clock-tick-test

查看特定分组信息

可以通过bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9093 --group user-event-test --describe,查看分组user-event-test的信息,可以看到西面的信息,包含消费的主题、分区信息,以及consumer在分区中的offset和分区的总offset。(为了格式化显示,删了部分列的部分字母)

TOPIC       PARTITION   CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG CONSUMER-ID HOST    CLIENT-ID
user-event  3   0   0   0   kafka-python-154b2 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  0   0   0   0   kafka-python-154b2 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  1   1   1   0   kafka-python-154b2 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  2   1   1   0   kafka-python-154b2 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  4   0   0   0   kafka-python-154b2 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  9   1   1   0   kafka-python-78517 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  8   4   4   0   kafka-python-78517 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  7   2   2   0   kafka-python-78517 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  6   1   1   0   kafka-python-78517 /127.0.0.1   kafka-python
user-event  5   0   0   0   kafka-python-78517 /127.0.0.1   kafka-python

结语

至此,kafka的基本使用算是掌握了,以后要是有机会在项目中实践就好了,在实际工程中的各种问题可以更加深刻的理解其中的原理。

posted @ 2018-06-03 22:42 奔跑的Man 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏