Kafka体系架构、命令、Go案例
原文地址:https://github.com/WilburXu/blog/blob/master/kafka/Kafka基本架构和命令.md
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
问题:
- 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。
问题:
- 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
查看列表
kafka-topics.sh --list --zookeeper zookeeper:2181
创建
 kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic [topic_name]
查看详情
 kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper:2181 --topic [topic_name]
删除
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
生产
添加数据
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic [topic_name]
消费
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
消费组
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
Go案例
基于https://github.com/Shopify/sarama的生产和消费案例
生产者
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()
消费者
consumer.go
package kafka_consumer
import (
   "context"
   "github.com/Shopify/sarama"
   "os"
   "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")
参考
《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》作者:朱忠华
https://github.com/Shopify/sarama
 
                    
                
 
 
                
            
         浙公网安备 33010602011771号
浙公网安备 33010602011771号