1.Kafka概述

1.1.什么是消息队列？

我们可以把消息队列看作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候，直接从容器中取出消息供自己使用即可。由于队列 Queue 是一种先进先出的数据结构，所以消费消息时也是按照顺序来消费的。
消息队列是分布式系统中重要的组件，使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰、降低系统耦合性。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，RocketMQ。

1.2.消息中间件对比

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
开发语言	java	erlang	java	scala
单机吞吐量	万级	万级	10万级	100万级
时效性	ms	us	ms	ms级以内
可用性	高（主从）	高（主从）	非常高（分布式）	非常高（分布式）
功能特性	成熟的产品、较全的文档、各种协议支持好	并发能力强、性能好、延迟低	MQ功能比较完善，扩展性佳	只支持主要的MQ功能，主要应用于大数据领域

消息中间件对比-选择建议

消息中间件	建议
Kafka	追求高吞吐量，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务
RocketMQ	可靠性要求很高的金融互联网领域,稳定性高，经历了多次阿里双11考验
RabbitMQ	性能较好，社区活跃度高，数据量没有那么大，优先选择功能比较完备的RabbitMQ

1.3.常见名词解释

producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）
consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）
broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

1.4.Kafka入门

生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息(一对一)
生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息(一对多)

（1）创建kafka-demo项目，导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>

（2）生产者发送消息

package com.plume.kafka.sample;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

/**
 * 生产者
 */
public class ProducerQuickStart {

    public static void main(String[] args) {
        //1.kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        //kafka的连接地址
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");
        //发送失败，失败的重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,5);
        //消息key的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //消息value的序列化器
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //2.生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        //封装发送的消息
        ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic","100001","hello kafka");

        //3.发送消息
        producer.send(record);

        //4.关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功
        producer.close();
    }

}

（3）消费者接收消息

package com.plume.kafka.sample;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**
 * 消费者
 */
public class ConsumerQuickStart {

    public static void main(String[] args) {
        //1.添加kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        //kafka的连接地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
        //消费者组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
        //消息的反序列化器
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //2.消费者对象
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);

        //3.订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("itheima-topic"));

        //当前线程一直处于监听状态
        while (true) {
            //4.获取消息
            ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
                System.out.println(consumerRecord.key());
                System.out.println(consumerRecord.value());
            }
        }
    }
}

2.如何保证Kafka的高可用

2.1.集群

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
这样如果集群中某一台机器宕机，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

2.2.备份机制(Replication)

Kafka 中消息的备份又叫做副本（Replica）
Kafka 定义了两类副本：

领导者副本（Leader Replica）
追随者副本（Follower Replica）

2.2.1.同步方式

ISR（in-sync replica）需要同步复制保存的follower
如果leader失效后，需要选出新的leader，选举的原则如下：
第一：选举时优先从ISR中选定，因为这个列表中follower的数据是与leader同步的
第二：如果ISR列表中的follower都不行了，就只能从其他follower中选取

极端情况，就是所有副本都失效了，这时有两种方案
第一：等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定
第二：选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为leader，以最快速度恢复可用性，但数据不一定完整

3.Kafka生产者详解

3.1.发送类型

同步发送

使用send()方法发送，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息是否发送成功

1 2	RecordMetadata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get(); System.out.println(recordMetadata.offset());

异步发送
调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用函数

//异步消息发送
producer.send(kvProducerRecord, new Callback() {
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
        if(e != null){
            System.out.println("记录异常信息到日志表中");
        }
        System.out.println(recordMetadata.offset());
    }
});

3.2.参数详解

代码的配置方式：

1 2	//ack配置消息确认机制 prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

参数的选择说明

确认机制	说明
acks=0	生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险，但是速度最快
acks=1（默认值）	只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
acks=all	只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应

retries

生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误，在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试返回错误，默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms
代码中配置方式：

1 2	//重试次数 prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);

消息压缩

默认情况下，消息发送时不会被压缩。
代码中配置方式：

1 2	//数据压缩 prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");

压缩算法	说明
snappy	占用较少的 CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果看重性能和网络带宽，建议采用
lz4	占用较少的 CPU，压缩和解压缩速度较快，压缩比也很客观
gzip	占用较多的 CPU，但会提供更高的压缩比，网络带宽有限，可以使用这种算法

使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。

4.Kafka消费者详解

4.1.消费者组

消费者组（Consumer Group）：指的就是由一个或多个消费者组成的群体
一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者
- 所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型
- 所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型

4.2.消息有序性

应用场景：

即时消息中的单对单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致
充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更，短信通知必须要有顺序

topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。

4.3.提交和偏移量

kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）
消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡

提交偏移量的方式有两种，分别是自动提交偏移量和手动提交

自动提交偏移量

当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去

手动提交，当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式
- 提交当前偏移量（同步提交）
- 异步提交
- 同步和异步组合提交

1.提交当前偏移量（同步提交）
把enable.auto.commit设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。
只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
        try {
            consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量
        }catch (CommitFailedException e){
            System.out.println("记录提交失败的异常："+e);
        }
    }
}

2.异步提交
手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。

while (true){
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.println(record.value());
        System.out.println(record.key());
    }
    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
        @Override
        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
            if(e!=null){
                System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+",异常信息"+e);
            }
        }
    });
}

3.同步和异步组合提交
异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。

举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。

try {
    while (true){
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            System.out.println(record.value());
            System.out.println(record.key());
        }
        consumer.commitAsync();
    }
}catch (Exception e){+
    e.printStackTrace();
    System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {
    try {
        consumer.commitSync();
    }finally {
        consumer.close();
    }
}