1.Kafka相关知识
- Broker:即Kafka的服务器,用户存储消息,Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。
- Message消息:是通信的基本单位,每个 producer 可以向一个 topic(主题)发布一些消息。
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- Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message。
- partition中的每条Message包含了以下三个属性:Kafka基于文件存储.通过分区,可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限,每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存。可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率。
- offset:消息唯一标识:对应类型:long
- MessageSize 对应类型:int32
- data 是message的具体内容。
- 越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力。
- Message:在Broker中通Log追加的方式进行持久化存储。并进行分区(patitions)。
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- 一个Topic可以认为是一类消息,每个topic将被分成多partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部,每条消息在文件中的位置称为offset(偏移量),partition是以文件的形式存储在文件系统中。
- Logs文件根据broker中的配置要求,保留一定时间后删除来释放磁盘空间。
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- Topic物理上的分组,一个 topic可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的 id(offset)。
- 为实现稀疏存储,我们通过给文件建索引,每隔一定字节的数据建立一条索引
- 为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数。
- Broker没有副本机制,一旦broker宕机,该broker的消息将都不可用。Message消息是有多份的。
- consumer:消息和数据消费者,订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
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- 在 kafka中,我们可以认为一个group是一个订阅者,一个Topic中的每个partions,只会被一个订阅者中的一个consumer消费,不过一个 consumer可以消费多个partitions中的消息(消费者数据小于Partions 的数量时)。注意:kafka的设计原理决定,对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息。
- 一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消息。每个group中consumer消息消费互相独立。
- 无状态导致消息的删除成为难题(可能删除的消息正在被订阅),kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证),消息保存一定时间(通常为7天)后会被删除。
- 消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费,当订阅者故障时,可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。
2.kafka操作
2.1.查看有哪些主题:
kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.0.201:12181
2.2.查看topic的详细信息
kafka-topics.sh -zookeeper 127.0.0.1:2181 -describe -topic testKJ1
2.3.为topic增加副本
kafka-reassign-partitions.sh -zookeeper 127.0.0.1:2181 -reassignment-json-file json/partitions-to-move.json -execute
2.4.创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testKJ1
2.5为topic增加partition
bin/kafka-topics.sh –zookeeper 127.0.0.1:2181 –alter –partitions 20 –topic testKJ1
2.6kafka生产者客户端命令
kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testKJ1
2.7kafka消费者客户端命令
kafka-console-consumer.sh -zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic testKJ1
2.8kafka服务启动
kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
3..net core操作
producer端,引入Confluent.Kafka
Install-Package Confluent.Kafka -Version 1.0-beta2
using Confluent.Kafka;using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace KafkaTest{ class Program { static void Main(string[] args) { Test().Wait(); } static async Task Test() { var conf = new ProducerConfig { BootstrapServers = "39.**.**.**:9092" }; Action> handler = r => Console.WriteLine(!r.Error.IsError ? $"Delivered message to {r.TopicPartitionOffset}" : $"Delivery Error: {r.Error.Reason}"); using (var p = new Producer (conf)) { for (int i = 0; i < 100000; ++i) { p.BeginProduce("my-topic", new Message { Value = i.ToString() }, handler); } // wait for up to 10 seconds for any inflight messages to be delivered. p.Flush(TimeSpan.FromSeconds(10)); } } }}
consumer端,引入Confluent.Kafka
Install-Package Confluent.Kafka -Version 1.0-beta2
using Confluent.Kafka;using System;using System.Linq;using System.Text;namespace KafkaClient{ class Program { static void Main(string[] args) { var conf = new ConsumerConfig { GroupId = "test-consumer-group4", BootstrapServers = "39.**.**.**:9092", // Note: The AutoOffsetReset property determines the start offset in the event // there are not yet any committed offsets for the consumer group for the // topic/partitions of interest. By default, offsets are committed // automatically, so in this example, consumption will only start from the // earliest message in the topic 'my-topic' the first time you run the program. AutoOffsetReset = AutoOffsetResetType.Earliest }; using (var c = new Consumer(conf)) { c.Subscribe("my-topic"); bool consuming = true; // The client will automatically recover from non-fatal errors. You typically // don't need to take any action unless an error is marked as fatal. c.OnError += (_, e) => consuming = !e.IsFatal; while (consuming) { try { var cr = c.Consume(); Console.WriteLine($"Consumed message '{cr.Value}' at: '{cr.TopicPartitionOffset}'."); } catch (ConsumeException e) { Console.WriteLine($"Error occured: {e.Error.Reason}"); } } // Ensure the consumer leaves the group cleanly and final offsets are committed. c.Close(); } } }}