5 分钟带你体验一把 Kafka


前言

毕竟是要搭建环境和简单实用,所以文中有大量的代码和配置文件。

前置条件:你的电脑已经安装 Docker。

主要内容:
  1. 使用 Docker 安装
  2. 使用命令行测试消息的生产和消费消息队列功能使用
  3. ZooKeeper 和 Kafka 可视化管理工具
  4. Java 程序中简单使用 Kafka


使用 Docker 安装搭建 Kafka 环境

单机版

下面使用的单机版的 Kafka 来作为演示,推荐先搭建单机版的 Kafka 来学习。

以下使用 Docker 搭建Kafka基本环境来自开源项目:

https://github.com/simplesteph ... mpose

当然,你也可以按照官方提供的来:

https://github.com/wurstmeiste ... e.yml

新建一个名为 zk-single-kafka-single.yml 的文件,文件内容如下:
version:'2.1'

services:
zoo1:
image:zookeeper:3.4.9
hostname:zoo1
ports:
  -"2181:2181"
environment:
  ZOO_MY_ID:1
  ZOO_PORT:2181
  ZOO_SERVERS:server.1=zoo1:2888:3888
volumes:
  -./zk-single-kafka-single/zoo1/data:/data
  -./zk-single-kafka-single/zoo1/datalog:/datalog

kafka1:
image:confluentinc/cp-kafka:5.3.1
hostname:kafka1
ports:
  -"9092:9092"
environment:
  KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS:LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka1:19092,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9092
  KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP:LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXT
  KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME:LISTENER_DOCKER_INTERNAL
  KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT:"zoo1:2181"
  KAFKA_BROKER_ID:1
  KAFKA_LOG4J_LOGGERS:"kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
  KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR:1

volumes:
  -./zk-single-kafka-single/kafka1/data:/var/lib/kafka/data
depends_on:
  -zoo1

运行以下命令即可完成环境搭建(会自动下载并运行一个 ZooKeeper 和 Kafka)。
docker-compose -f zk-single-kafka-single.yml up

如果需要停止 Kafka 相关容器的话,运行以下命令即可:
docker-compose -f zk-single-kafka-single.yml down

集群版

以下使用 Docker 搭建 Kafka 基本环境来自开源项目:

https://github.com/simplesteph ... mpose

新建一个名为 zk-single-kafka-multiple.yml 的文件,文件内容如下:
version: '2.1'

services:
zoo1:
image: zookeeper:3.4.9
hostname: zoo1
ports:
  - "2181:2181"
environment:
    ZOO_MY_ID: 1
    ZOO_PORT: 2181
    ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888
volumes:
  - ./zk-single-kafka-multiple/zoo1/data:/data
  - ./zk-single-kafka-multiple/zoo1/datalog:/datalog

kafka1:
image: confluentinc/cp-kafka:5.4.0
hostname: kafka1
ports:
  - "9092:9092"
environment:
  KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka1:19092,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9092
  KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXT
  KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNAL
  KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
  KAFKA_BROKER_ID: 1
  KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
volumes:
  - ./zk-single-kafka-multiple/kafka1/data:/var/lib/kafka/data
depends_on:
  - zoo1

kafka2:
image: confluentinc/cp-kafka:5.4.0
hostname: kafka2
ports:
  - "9093:9093"
environment:
  KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka2:19093,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9093
  KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXT
  KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNAL
  KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
  KAFKA_BROKER_ID: 2
  KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
volumes:
  - ./zk-single-kafka-multiple/kafka2/data:/var/lib/kafka/data
depends_on:
  - zoo1


kafka3:
image: confluentinc/cp-kafka:5.4.0
hostname: kafka3
ports:
  - "9094:9094"
environment:
  KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: LISTENER_DOCKER_INTERNAL://kafka3:19094,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9094
  KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: LISTENER_DOCKER_INTERNAL:PLAINTEXT,LISTENER_DOCKER_EXTERNAL:PLAINTEXT
  KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: LISTENER_DOCKER_INTERNAL
  KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
  KAFKA_BROKER_ID: 3
  KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
volumes:
  - ./zk-single-kafka-multiple/kafka3/data:/var/lib/kafka/data
depends_on:
  - zoo1

运行以下命令即可完成 1 个节点 ZooKeeper + 3 个节点的 Kafka 的环境搭建。
docker-compose -f zk-single-kafka-multiple.yml up

如果需要停止 Kafka 相关容器的话,运行以下命令即可:
docker-compose -f zk-single-kafka-multiple.yml down

使用命令行测试消息的生产和消费

一般情况下我们很少会用到 Kafka 的命令行操作。

1、进入 Kafka container 内部执行 Kafka 官方自带了一些命令:
docker exec -ti docker_kafka1_1 bash

2、列出所有 Topic:
root@kafka1:/# kafka-topics --describe --zookeeper zoo1:2181

3、创建一个 Topic:
root@kafka1:/# kafka-topics --create --topic test --partitions 3 --zookeeper zoo1:2181 --replication-factor 1
Created topic test.

我们创建了一个名为 test 的 Topic,Partition 数为 3,Replica 数为 1。

4、消费者订阅主题:
root@kafka1:/# kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
send hello from console -producer

我们订阅了 名为 test 的 Topic。

5、生产者向 Topic 发送消息:
root@kafka1:/# kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic test
>send hello from console -producer
>

我们使用 kafka-console-producer 命令向名为 test 的 Topic 发送了一条消息,消息内容为:“send hello from console -producer”。

这个时候,你会发现消费者成功接收到了消息:
root@kafka1:/# kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
send hello from console -producer

IDEA 相关插件推荐

Zoolytic-Zookeeper tool

这是一款 IDEA 提供的 ZooKeeper 可视化工具插件,非常好用!我们可以通过它:
  1. 可视化 ZkNodes 节点信息
  2. ZkNodes 节点管理-添加/删除
  3. 编辑 zkNodes 数据
  4. ......


实际使用效果如下:
1.jpeg

使用方法:
  1. 打开工具:View->Tool windows->Zoolytic;
  2. 点击 “+” 号后在弹出框数据:“127.0.0.1:2181” 连接 ZooKeeper;
  3. 连接之后点击新创建的连接然后点击“+”号旁边的刷新按钮即可!


Kafkalytic

IDEA 提供的 Kafka 可视化管理插件。这个插件为我们提供了下面这写功能:
  1. 多个集群支持
  2. 主题管理:创建/删除/更改分区
  3. 使用正则表达式搜索主题
  4. 发布字符串/字节序列化的消息
  5. 使用不同的策略消费消息


实际使用效果如下:
2.jpeg

使用方法:
  1. 打开工具:View->Tool windows->kafkalytic;
  2. 点击 “+” 号后在弹出框数据:“127.0.0.1:9092” 连接;


Java 程序中简单使用 Kafka

代码地址:https://github.com/Snailclimb/ ... -demo

Step 1:新建一个 Maven 项目。

Step 2:pom.xml 中添加相关依赖。
<dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>2.2.0</version>
    </dependency>

Step 3:初始化消费者和生产者。

KafkaConstants 常量类中定义了 Kafka 一些常用配置常量。
publicclass KafkaConstants {
publicstaticfinal String BROKER_LIST = "localhost:9092";
publicstaticfinal String CLIENT_ID = "client1";
publicstatic String GROUP_ID_CONFIG="consumerGroup1";
private KafkaConstants() {

}


ProducerCreator 中有一个 createProducer() 方法方法用于返回一个 KafkaProducer对象。
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

/**
* @author shuang.kou
*/
publicclass ProducerCreator {


public static Producer<String, String> createProducer() {
    Properties properties = new Properties();
    properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaConstants.BROKER_LIST);
    properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, KafkaConstants.CLIENT_ID);
    properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    returnnew KafkaProducer<>(properties);
}


ConsumerCreator 中有一个 createConsumer() 方法方法用于返回一个 KafkaConsumer 对象。
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.util.Properties;

publicclass ConsumerCreator {

public static Consumer<String, String> createConsumer() {
    Properties properties = new Properties();
    properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaConstants.BROKER_LIST);
    properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, KafkaConstants.GROUP_ID_CONFIG);
    properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
    returnnew KafkaConsumer<>(properties);
}


Step 4:发送和消费消息。

生产者发送消息:
privatestaticfinal String TOPIC = "test-topic";
Producer<String, String> producer = ProducerCreator.createProducer();
ProducerRecord<String, String> record =
new ProducerRecord<>(TOPIC, "hello, Kafka!");
try {
//send message
RecordMetadata metadata = producer.send(record).get();
System.out.println("Record sent to partition " + metadata.partition()
                + " with offset " + metadata.offset());
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
System.out.println("Error in sending record");
e.printStackTrace();
}
producer.close();

消费者消费消息:
Consumer<String, String> consumer = ConsumerCreator.createConsumer();
// 循环消费消息
while (true) {
//subscribe topic and consume message
consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC));

ConsumerRecords<String, String> consumerRecords =
consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {
System.out.println("Consumer consume message:" + consumerRecord.value());
}


Step 5:测试。

运行程序控制台打印出:
Record sent to partition 0 with offset 20
Consumer consume message:hello, Kafka!


原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/HJ1OPiXF8jbC-qdn1U4z7g

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