Kafka 入门

admin 2020年9月29日21:10:50评论356 views字数 2173阅读7分14秒阅读模式

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消息中间件基本架构

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消息中间件基本上可以分为三部分:

  1. Product 生产者,消息的产生方,生产者会将消息发送到消息队列。
  2. queue 消息队列,接受并存储生产者的消息。
  3. Consumer 消费者,消费消息队列中的消息。

消息中间件的作用

消息队列的主要作用削峰填谷、异步、解耦

消费消息的两种模式

消息消费的两种模式,发布订阅模式和点对点模式:

发布订阅模式(一对多)

消费者消费完消息后,消息不会被删除,消息会存储一段时间,这种模式下的消息会被所有消费者消费。

这种模式下消费消息又有两种方式:

  1. 推模式,这种方式由queue直接将消息推给消费者,由于各消费者处理消息的能力不一样,所以这种方式某些消费者可能消费不过来推过来的消息。
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  1. 拉模式,这种方式是由消费者去拉取queue中的消息,这种方式下消费者可以根据自己的消费能力来拉取数据,但是每个消费者需要维护一个拉取消息的任务,及时队列里面没有消息,这个任务也不能停下来。
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  • 点对点模式(一对一):点对点模式是消费者主动拉取数据,消息确认被消费后,消息队列会删除队列中的消息,一条消息只会被一个消费者消费。
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Kafka基本概念

Kafka是一个分布式的消息队列,使用Zookeeper进行集群的管理。

不同消费者组之间是基于发布/订阅的拉模式来实现的;同一消费者组里面的消费者,消费消息使用的是点对点模式,只是这里消费完消息后不会删除消息。

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Producer

消息生产者,就是向 kafka broker 发消息的客户端;

Broker

一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个kafka集群由多个 broker 组成,然后通过Zookeeper来进行集群的管理。

Consumer

消息消费者,向 kafka broker 取消息的客户端;

Consumer Group

消费者组,由多个 consumer 组成。同一个消费者组中消费者只能消费一个分区里面的数据。

Topic

Topic是一个逻辑上的消息队列,同一类型的消息可以放到一个Topic(消息队列)中。主要作用是用来屏蔽底层分区和副本的复杂逻辑。

Partition

Partition(分区),是Kafka下数据存储的基本单元,这个是物理上的概念。一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 都是一个有序的队列,同一个分区(partition)可以被不同的消费者组同时消费,但是同一个消费者组内只能被一个消费者消费,通过提升分区数量可以提升同一个Topic的吞吐量。

Replica

Replica(副本),就是Partition的一个备份。一个分区(Partition)只能有一个leader,但是可以设置多个副本(follower),同一分区的副本不能在同一台机器上。也就是说如果有2 台 Broker,那么一个分区就最多会有1个副本。leader的主要作用是:完成与生产者、消费者的交互;follower的主要作用是:做数据备份,当 leader 发生故障时,某个 follower 会成为新的 leader,以此来保证kafka的可用性。

如果我们需要提升kafka消费性能的时候,我们需要同时扩充Partition(分区)数量和同一消费者组中的消费者数量。

我这里使用数据库设计中的分库分表设计来做一个类比:一个订单库,DB分为db_order_1、db_order_2,然后每个数据库中的t_order表有分为t_order_1、t_order_2表。这里db_order_1、db_order_2就相当于kafka的Broker;t_order_1、t_order_2就相当于kafka的Partition(分区);t_order是一个逻辑表,就相当于kafka中的Topic;如果还有从库,那么从库中的t_order_1、t_order_2就相当于kafka的Replica(副本)。

代码示例

发送消息

@Resource
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

public <T> void plainNotify(String topic, T obj) {
    try {
        this.kafkaTemplate.send(topic, JSON.toJSONString(obj));
    } catch (Exception e) {
        // TODO
    }
}

消费消息

@Service
@Slf4j
public class Consumer {

    @KafkaListener(id = "ConsumerGroupId", topics = {"TOPIC1""TOPIC2"})
    public void consumer(List<String> msgs, Acknowledgment ack) {
        for (String  msg : msgs) {
            // TODO
        }

        ack.acknowledge();
    }
}

原文链接:https://www.jianshu.com/p/9d5934893d41
作者:xiaolyuh

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  • 本文由 发表于 2020年9月29日21:10:50
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