kafka基础知识（2）

生产者

独立消费者

kafka支持这样的需求：可能你的消费者不想订阅某个主题，也不想加入什么消费组，只想订阅某个(多个)主题下的某个（多个）分区。
那么可以采用分配的方式，而不是订阅，我们之前讲的都是基于消费组订阅某个主题来完成消息的消费，那么你订阅的主题有哪些分区的消息是属于你的，这个是kafka来分配的，而不是你自己决定的，那么我们可以换为自己分配的方式来完成消息的消费:

List list = new ArrayList<>();
//new出一个分区对象 声明这个分区是哪个topic下面的哪个分区
list.add(new TopicPartition("test-topic",0));
//分配这个消费者所需要消费的分区, 传入一个分区对象集合
kafkaConsumer.assign(list);

kafka生产者参数详解

• acks：
  至少要多少个分区副本接收到了消息返回确认消息，一般是0。
  0:只要消息发送出去了就确认(不管是否失败)。
  1:只要 有一个broker接收到了消息 就返回。
  all： 所有集群副本都接收到了消息确认，当然 2 3 4 5 这种数字都可以，就是具体多少台机器接收到了消息返回，但是一般这种情况很少用到。

• buffer.memory：
  生产者缓存在本地的消息大小：如果生产者在生产消息的速度过快，快过了往broker发送消息的速度，那么就会出现buffer.memory不足的问题，默认值为32M，注意单位是byte，大概3355000左右。

• max.block.ms：
  生产者获取kafka元数据(集群数据，服务器数据等)等待时间：当因网络原因导致客户端与服务器通讯时等待的时间超过此值时，会抛出一个TimeOutExctption，默认值为 60000ms。

• retries：
  设置生产者生产消息失败后重试的次数，默认值3次

• retry.backoff.ms:
  设置生产者每次重试的间隔，默认100ms

• batch.size:
  生产者批次发送消息的大小 默认16k 注意单位还是byte

• linger.ms:
  生产者生产消息后等待多少毫秒发送到broker 与batch.size 谁先到达就根据谁 默认值为0

• compression.type：
  kafka在压缩数据时使用的压缩算法，可选参数有:none、gzip、snappy，none即不压缩， gzip和snappy压缩算法之间取舍的话，gzip压缩率比较高，系统cpu占用比较大，但是带来的好处是，网络带宽占用少，snappy压缩比没有gzip高，cpu占用率不是很高，性能也还行，如果网络带宽比较紧张的话，可以选择gzip，一般推荐snappy

• client.id:
  一个标识，可以用来标识消息来自哪，不影响kafka消息生产

• max.in.flight.requests.per.connection：
  指定kafka一次发送请求在得到服务器回应之前,可发送的消息数量

消费者

偏移量与偏移量提交

偏移量是kafka特别重要的一个概念特别是在消费者端，我们之前也有简单提到过偏移量是拿来做什么的。

偏移量是一个自增长的ID，用来标识当前分区的哪些消息被消费过了，这个ID会保存在kafka的broker当中，而且消费者本地也会存储一份，因为每次消费每一条消息都要更新一下偏移量的话，难免会影响整个broker的吞吐量，所以一般这个偏移量在每次发生改动时，先由消费者本地改动，默认情况下，消费者每五秒钟会提交一次改动的偏移量，这样做虽然说吞吐量上来了，但是可能会出现重复消费的问题，为什么呢？

因为可能在下一次提交偏移量之前，消费者本地消费了一些消息，然后发生了分区再均衡(分区再均衡在下面有讲)那么就会出现一个问题，假设上次提交的偏移量是2000，在下一次提交之前，其实消费者又消费了500条数据，也就是说当前的偏移量应该是2500，但是这个2500只在消费者本地，也就是说假设其他消费者去消费这个分区的时候拿到的偏移量是2000，那么又会从2000开始消费消息，那么2000到2500之间的消息又会被消费一遍,这就是重复消费的问题。

kafka对于这种问题也提供了解决方案:手动提交

你可以关闭默认的自动提交(enable.auto.commit= false) 然后使用kafka提供的API来进行偏移量提交: kafka提供了两种方式提交你的偏移量 :同步和异步

//同步提交偏移量
kafkaConsumer.commitSync();
//异步提交偏移量
kafkaConsumer.commitAsync();

他们之间的区别在于,同步提交偏移量会等待服务器应答,并且遇到错误会尝试重试，但是会一定程度上影响性能不过能确保偏移量到底提交成功与否。
而异步提交的对于性能肯定是有提示的，但是弊端也就像我们刚刚所提到，遇到错误没办法重试，因为可能在收到你这个结果的时候又提交过偏移量了，如果这时候重试，又会导致消息重复的问题了...
其实，我们可以采用同步 + 异步的方式来保证提交的正确性以及服务器的性能。
因为异步提交的话，如果出现问题但是不是致命问题的话，可能下一次提交就不会出现这个问题了，所以有些异常是不需要解决的(可能单纯的就是网络抽风了呢? )，所以我们平时可以采用异步提交的方式，等到消费者中断了(遇到了致命问题，或是强制中断消费者) 的时候再使用同步提交(因为这次如果失败了就没有下次了... 所以要让他重试) 。
具体代码：

try {
    while (true) {
        ConsumerRecords poll = kafkaConsumer.poll(500);
        for (ConsumerRecord context : poll) {
            System.out.println("消息所在分区:" + context.partition() + "-消息的偏移量:" + context.offset()
                    + "key:" + context.key() + "value:" + context.value());
        }
        //正常情况异步提交
         kafkaConsumer.commitAsync();
    }
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    try {
        //当程序中断时同步提交
        kafkaConsumer.commitSync();
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    } finally {
        //关闭当前消费者  具体在下面有讲
        kafkaConsumer.close();
    }

}

值得一提的是，在手动提交时kafka提供了你可以传入具体的偏移量来完成提交，也就是指定偏移量提交,但是非常不建议手动指定，因为如果指定的偏移量小于分区所存储的偏移量大小的话，那么会导致消息重复消费，如果指定的偏移量大于分区所存储的偏移量的话，那么会导致消息丢失。
代码如下：

代码：
Map offset = new HashMap<>();
/**
 *  我这里就指定了test-topic这个主题下的分区1,OffsetAndMetadata:第一个参数为你要提交的偏移量,第二个参数可以选择性的传入业务ID,可以拿来确定这次提交,这里我直接提交偏移量为0, 
 *  那么会导致下个消费者或者说分区再均衡之后,再来读取这个分区的数据会从第一条开始读取
*/
offset.put(new TopicPartition("test-topic", 1), new OffsetAndMetadata(0, "1"));
//指定偏移量提交 参数为map集合  key为指定的主题下的分区，value 为你要提交的偏移量
kafkaConsumer.commitSync(offset);

Rebalance 分区再均衡

这也是kafka里面非常重要的一个概念。
首先Rebalance是一个操作，在以下情况下会触发Rebalance操作:

• 组成员发生变更(新consumer加入组、已有consumer主动离开组或已有consumer崩溃了)
• 订阅主题数发生变更，如果你使用了正则表达式的方式进行订阅，那么新建匹配正则表达式的topic就会触发rebalance
• 订阅主题的分区数发生变更

当触发Rebalance，kafka重新分配分区所有权。

何为分区所有权？我们之前有提到过，消费者有一个消费者组的概念，而且一个消费者组在消费一个主题时有以下规则，一个消费者可以消费多个分区，但是一个分区只能被一个消费者消费，如果我有分区 0 1 2，现在有消费者 A，B，那么 kafka可能会让消费者A消费 0 1，那么这时候我们就会说，消费者A拥有分区 0 1 的所有权。

当触发Rebalance的时候，kafka会重新分配这个所有权，还是基于刚刚的比方，消费者A拥有0和1的所有权，消费者B会有2的所有权，当消费者B离开kafka的时候，这时候kafka会重新分配一下所有权，此时整个消费者组只有一个A，那么 0 1 2 三个分区的所有权都会属于A，同理如果这时候有消费者C进入这个消费者组，那么这时候kafka会确保每一个消费者都能消费一个分区。

当触发Rebalance时，由于kafka正在分配所有权，会导致消费者不能消费，而且还会引发一个重复消费的问题，当消费者还没来得及提交偏移量时，分区所有权遭到了重新分配，那么这时候就会导致一个消息被多个消费者重复消费。
那么解决方案就是在消费者订阅时，添加一个再均衡监听器，也就是当kafka在做Rebalance操作前后，均会调用再均衡监听器，那么这时候我们可以在kafka Rebalance之前提交我们消费者最后处理的消息来解决这个问题。
代码如下：

kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"), new ConsumerRebalanceListener() {
            @Override
            public void onPartitionsRevoked(Collection collection) {
                System.out.println("分区再平衡之前");
                //此处用的同步提交，不能用异步，因为这可能对于这个 消费者来说是最后一次提交，下次可能就不是这个分区了
                kafkaConsumer.commitAsync();
            }

            @Override
            public void onPartitionsAssigned(Collection collection) {
                System.out.println("分区再平衡之后");
                for (TopicPartition partition :collection){
                    //新分配到的分区
                    System.out.println(partition.partition());
                }
            }
});

close()方法

当我们不需要某个消费者继续消费kafka当中的数据时，我们可以选择调用Close方法来关闭它，在关闭之前close方法会发送一个通知，告诉kafka我这个消费者要退出了，那么kafka就会准备Rebalance，而且如果是采用的自动提交偏移量，消费者自身也会在关闭自己之前提交最后所消费的偏移量 。

当然即使没有调用close方法，而是直接强制中断了消费者的进程，kafka也会根据我们后面会说到的系统参数捕捉到消费者退出了。

消费者参数

• fetch.min.bytes：
  该属性指定了消费者从服务器获取记录的最小字节数。
  broker在收到消费者的数据请求时，如果可用的数据量小于fetch.min.bytes 指定的大小，那么它会等到有足够的可用数据时才把它返回给消费者。这样可以降低消费者和broker 的工作负载，因为它们在主题不是很活跃的时候（或者一天里的低谷时段）就不需要来来回回地处理消息。如果没有很多可用数据，但消费者的CPU使用率却很高，那么就需要把该属性的值设得比默认值大。如果消费者的数量比较多，把该属性的值设置得大一点可以降低broker的工作负载。默认值为1byte。

• fetch.max.wait.ms
  我们通过fetch.min.bytes告诉 Kafka，等到有足够的数据时才把它返回给消费者。
  而feth.max.wait.ms则用于指定broker的等待时间，默认是如果没有足够的数据流入Kafka，消费者获取最小数据量的要求就得不到满足，最终导致500ms的延迟。如果 fetch.max.wait.ms被设为 100ms，并且 fetch.min.bytes被设为 1MB，那么 Kafka在收到消费者的请求后，要么返回1MB数据，要么在100ms后返回所有可用的数据，就看哪个条件先得到满足。 默认值为500ms。

• max.partition.fetch.bytes
  该属性指定了服务器从每个分区里返回给消费者的最大字节数。默认值是 1MB

session.timeout.ms 和heartbeat.interval.ms

• session.timeout.ms:
  消费者多久没有发送心跳给服务器服务器则认为消费者死亡/退出消费者组 默认值:10000ms

• heartbeat.interval.ms:
  消费者往kafka服务器发送心跳的间隔 一般设置为session.timeout.ms的三分之一 默认值:3000ms

• auto.offset.reset:
  当消费者本地没有对应分区的offset时 会根据此参数做不同的处理 默认值为:latest
  earliest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
  latest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
  none：topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常

• enable.auto.commit
  该属性指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是 true。
  为了尽量避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设为false，由自己控制何时提交偏移量。如果把它设为 true，还可以通过配置 auto.commit.interval.ms属性来控制提交的频率。

• partition.assignment.strategy
  PartitionAssignor根据给定的消费者和主题，决定哪些分区应该被分配给哪个消费者。Kafka有两个默认的分配策略。
  Range：该策略会把主题的若干个连续的分区分配给消费者。假设消费者C1和消费者C2，同时订阅了主题 T1 和主题 T2，并且每个主题有 3 个分区。那么消费者 C1 有可能分配到这两个主题的分区 0 和分区 1，而消费者 C2 分配到这两个主题的分区2。因为每个主题拥有奇数个分区，而分配是在主题内独立完成的，第一个消费者最后分配到比第二个消费者更多的分区。只要使用了 Range 策略，而且分区数量无法被消费者数量整除，就会出现这种情况。
  RoundRobin：该策略把主题的所有分区逐个分配给消费者。如果使用 RoundRobin 策略来给消费者 C1 和消费者 C2 分配分区，那么消费者 C1 将分到主题 T1 的分区 0 和分区 2 以及主题 T2 的分区 1，消费者 C2 将分配到主题 T1 的分区 1 以及主题 T2 的分区 0 和分区 2。一般来说，如果所有消费者都订阅相同的主题（这种情况很常见），RoundRobin 策略会给所有消费者分配相同数量的分区（或最多就差一个分区）。

• max.poll.records
  单次调用 poll() 方法最多能够返回的记录条数 ,默认值 500

• receive.buffer.bytes 和 send.buffer.bytes
  receive.buffer.bytes 默认值 64k 单位 bytes
  send.buffer.bytes 默认值 128k 单位 bytes
  这两个参数分别指定了 TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为 -1

使用java来操作kafka管理命令

pom.xml

    org.apache.kafka
    kafka_2.10
    0.10.2.1

我们之前所引入的依赖是kafka客户端的依赖,这个是另外的依赖,不是一回事。
工具类中，代码如下：

//创建topic
 
public static void createTopic(){
    ZkUtils zkUtils = ZkUtils.apply("localhost:2181/kafka", 30000, 30000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
    System.out.println(JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
    AdminUtils.createTopic(zkUtils, "t1", 1, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
    zkUtils.close();
}
//删除topic
public static  void deleteTopic(){
    ZkUtils zkUtils = ZkUtils.apply("localhost:2181/kafka", 30000, 30000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
    AdminUtils.deleteTopic(zkUtils, "t1");
    zkUtils.close();
}
//列出所有topic
public  static void listTopic(){
    ZkUtils zkUtils = ZkUtils.apply("localhost:2181/kafka", 30000, 30000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
    List list = JavaConversions.seqAsJavaList(zkUtils.getAllTopics());
    for (String s : list) {
        System.out.println(s);
    }
    zkUtils.close();
}