一、kafka介绍

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。

Kafka主要设计目标如下：

以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。
支持在线水平扩展

二、kafka架构图

三、kafka安装与测试

1、配置JDK环境
Kafka 使用Zookeeper 来保存相关配置信息，Kafka及Zookeeper 依赖Java 运行环境，从oracle网站下载JDK 安装包，解压安装

1 tar zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
2 mv jdk1.8.0_171 /usr/local/java/

设置Java 环境变量：

1 #java 
2 export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171
3 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
4 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

2、安装kafka

下载地址：http://kafka.apache.org/downloads

1 cd /opt
2 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.3.0/kafka_2.11-2.3.0.tgz
3 tar zxvf kafka_2.11-2.3.0.tgz
4 mv kafka_2.11-2.3.0 /usr/local/apps/
5 cd /usr/local/apps/
6 ln -s kafka_2.11-2.3.0 kafka

3、启动测试

（1）启动Zookeeper服务

1 cd /usr/local/apps/kafka
2 #执行脚本
3 bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties
4 #查看进程
5 jps

（2）启动单机Kafka服务

1 #执行脚本
2 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
3 #查看进程
4 jps

（3）创建topic进行测试

1 #执行脚本
2 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

（4）查看topic列表

1 #执行脚本
2 bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
3 输出：test

（5）生产者消息测试

1 #执行脚本(使用kafka-console-producer.sh 发送消息)
2 bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

（6）消费者消息测试

1 #执行脚本(使用kafka-console-consumer.sh 接收消息并在终端打印)
2 bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

4、单机多broker集群配置

　单机部署多个broker，不同的broker，设置不同的id、监听端口、日志目录

1     cp config/server.properties config/server-1.properties 
2     vim server-1.properties
3     #修改：
4     broker.id=1
5     port=9093
6     log.dir=/tmp/kafka-logs-1
7     #启动Kafka服务
8     bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

5、java代码实现生产者消费者

　　（1）maven项目添加kafka依赖

1 <dependency>
2          <groupId>org.apache.kafka</groupId>
3          <artifactId>kafka-clients</artifactId>
4          <version>2.3.0</version>
5 </dependency>

　　（2）java代码实现

 1 package com.server.kafka;
 2 
 3 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
 4 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
 5 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
 6 import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
 7 import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
 8 import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
 9 import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
10 import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
11 import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
12 
13 import java.util.Collections;
14 import java.util.Properties;
15 import java.util.Random;
16 
17 /**
18  * Title: KafakaExecutor
19  * Description:
20  * Company: hfzs
21  *
22  * @author lr
23  * @version 1.0
24  * @date 2019/8/16
25  */
26 public class KafakaExecutor {
27 
28     public static String topic = "test";
29 
30     public static void main(String[] args) {
31         new Thread(()-> new Producer().execute()).start();
32         new Thread(()-> new Consumer().execute()).start();
33     }
34 
35     public static class Consumer {
36 
37         private void execute() {
38             Properties p = new Properties();
39             p.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.21.181:9092");
40             p.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
41             p.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
42             p.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, topic);
43 
44             KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(p);
45             // 订阅消息
46             kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
47 
48             while (true) {
49                 ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);
50                 for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
51                     System.out.println(String.format("topic:%s,offset:%d,消息:%s", //
52                             record.topic(), record.offset(), record.value()));
53                 }
54             }
55         }
56     }
57 
58 
59     public static class Producer {
60 
61         private void execute() {
62             Properties p = new Properties();
63             //kafka地址，多个地址用逗号分割
64             p.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.21.181:9092");
65             p.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
66             p.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
67             KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(p);
68 
69             try {
70                 while (true) {
71                     String msg = "Hello," + new Random().nextInt(100);
72                     ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, msg);
73                     kafkaProducer.send(record);
74                     System.out.println("消息发送成功:" + msg);
75                     Thread.sleep(500);
76                 }
77             } catch (InterruptedException e) {
78                 e.printStackTrace();
79             } finally {
80                 kafkaProducer.close();
81             }
82         }
83 
84     }
85 }

View Code

　　（3）测试结果（上面使用脚本命令执行消费者的终端也会同步输出消息数据）