一、代码实战

一、普通java程序实战

1. 引入依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.4.1</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.1.41</version></dependency><dependency><groupId>ch.qos.logback</groupId><artifactId>logback-core</artifactId><version>1.1.3</version></dependency><dependency><groupId>ch.qos.logback</groupId><artifactId>logback-classic</artifactId><version>1.1.1</version></dependency></dependencies>

2. 生产者代码以及参数详解

public class MsgProducer {private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic-1";public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {Properties props = new Properties();props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.85.200:9092,192.168.85.200:9093,192.168.85.200:9094");/*发出消息持久化机制参数（1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。（2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。（3）acks=-1或all： 需要等待 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。*/props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");/*发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在接收者那边做好消息接收的幂等性处理*/props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);//重试间隔设置props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);//设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MBprops.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);/*kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去*/props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);/*默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长*/props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);//把发送的key从字符串序列化为字节数组props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());//把发送消息value从字符串序列化为字节数组props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);int msgNum = 5;
//        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);//指定发送分区
//           ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME
//                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));//未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNumProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));//等待消息发送成功的同步阻塞方法RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"+ metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());//异步回调方式发送消息/*producer.send(producerRecord, new Callback() {public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (exception != null) {System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());}if (metadata != null) {System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"+ metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());}countDownLatch.countDown();}});*/}//        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);producer.close();}
}

消费者代码以及参数详解

public class MsgConsumer {private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic-1";private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";public static void main(String[] args) throws Exception {Properties props = new Properties();props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.85.200:9092,192.168.85.200:9093,192.168.85.200:9094");// 消费分组名props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);// 是否自动提交offset，默认就是true/*props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");// 自动提交offset的间隔时间props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");*/props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");/*当消费主题的是一个新的消费组，或者指定offset的消费方式，offset不存在，那么应该如何消费latest(默认) ：只消费自己启动之后发送到主题的消息earliest：第一次从头开始消费，以后按照消费offset记录继续消费，这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费)*///props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");/*consumer给broker发送心跳的间隔时间，broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将rebalance方案下发给consumer，这个时间可以稍微短一点*/props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);/*服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了，会将其踢出消费组，对应的Partition也会被重新分配给其他consumer，默认是10秒*/props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);//一次poll最大拉取消息的条数，如果消费者处理速度很快，可以设置大点，如果处理速度一般，可以设置小点props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 50);/*如果两次poll操作间隔超过了这个时间，broker就会认为这个consumer处理能力太弱，会将其踢出消费组，将分区分配给别的consumer消费*/props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));// 消费指定分区//consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));//消息回溯消费/*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));*///指定offset消费/*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0), 10);*///从指定时间点开始消费/*List<PartitionInfo> topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);//从1小时前开始消费long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60;Map<TopicPartition, Long> map = new HashMap<>();for (PartitionInfo par : topicPartitions) {map.put(new TopicPartition(TOPIC_NAME, par.partition()), fetchDataTime);}Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> parMap = consumer.offsetsForTimes(map);for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry : parMap.entrySet()) {TopicPartition key = entry.getKey();OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();if (key == null || value == null) continue;Long offset = value.offset();System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset);System.out.println();//根据消费里的timestamp确定offsetif (value != null) {consumer.assign(Arrays.asList(key));consumer.seek(key, offset);}}*/while (true) {/** poll() API 是拉取消息的长轮询*/ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("收到消息：partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());}if (records.count() > 0) {// 手动同步提交offset，当前线程会阻塞直到offset提交成功// 一般使用同步提交，因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了consumer.commitSync();// 手动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后面的程序逻辑/*consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {@Overridepublic void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {if (exception != null) {System.err.println("Commit failed for " + offsets);System.err.println("Commit failed exception: " + exception.getStackTrace());}}});*/}}}
}

3. 实体类

public class Order {private Integer orderId;private Integer productId;private Integer productNum;private Double orderAmount;public Order() {}public Order(Integer orderId, Integer productId, Integer productNum, Double orderAmount) {super();this.orderId = orderId;this.productId = productId;this.productNum = productNum;this.orderAmount = orderAmount;}public Integer getOrderId() {return orderId;}public void setOrderId(Integer orderId) {this.orderId = orderId;}public Integer getProductId() {return productId;}public void setProductId(Integer productId) {this.productId = productId;}public Integer getProductNum() {return productNum;}public void setProductNum(Integer productNum) {this.productNum = productNum;}public Double getOrderAmount() {return orderAmount;}public void setOrderAmount(Double orderAmount) {this.orderAmount = orderAmount;}
}

二、整合springboot实战

1. 引入基本依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency></dependencies>

2. 配置application.yml

server:port: 8080spring:kafka:bootstrap-servers: 192.168.85.200:9092,192.168.85.200:9093,192.168.85.200:9094producer: # 生产者retries: 3 # 设置大于0的值，则客户端会将发送失败的记录重新发送batch-size: 16384buffer-memory: 33554432acks: 1# 指定消息key和消息体的编解码方式key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerconsumer:group-id: default-groupenable-auto-commit: falseauto-offset-reset: earliestkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerlistener:# 当每一条记录被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交# RECORD# 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交# BATCH# 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，距离上次提交时间大于TIME时提交# TIME# 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后，被处理record数量大于等于COUNT时提交# COUNT# TIME |　COUNT　有一个条件满足时提交# COUNT_TIME# 当每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交# MANUAL# 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交# MANUAL_IMMEDIATEack-mode: MANUAL_IMMEDIATE

当配置ack-mode: MANUAL_IMMEDIATE时，需要手动在消费者提交offset，否则会一直重复消费

3. 消费者

@Component
public class MyConsumer {/*** @KafkaListener(groupId = "testGroup", topicPartitions = {*             @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = {"0", "1"}),*             @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",*                     partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))*     },concurrency = "6")*  //concurrency就是同组下的消费者个数，就是并发消费数，必须小于等于分区总数* @param record*/@KafkaListener(topics = "my-replicated-topic",groupId = "testGroup")public void listenZhugeGroup(ConsumerRecord<String, String> record, Acknowledgment ack) {String value = record.value();System.out.println(value);System.out.println(record);//手动提交offsetack.acknowledge();}}

4. 测试，访问生产者控制层，可以自动监听到消费者
   

二、Kafka设计原理详解(面试常问，不影响实际开发)

Kafka核心总控制器Controller
在Kafka集群中会有一个或者多个broker，其中有一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。

• 当某个分区的leader副本出现故障时，由控制器负责为该分区选举新的leader副本。
• 当检测到某个分区的ISR集合发生变化时，由控制器负责通知所有broker更新其元数据信息。
• 当使用kafka-topics.sh脚本为某个topic增加分区数量时，同样还是由控制器负责让新分区被其他节点感知到。

Controller选举机制
在kafka集群启动的时候，会自动选举一台broker作为controller来管理整个集群，选举的过程是集群中每个broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点，zookeeper会保证有且仅有一个broker能创建成功，这个broker就会成为集群的总控器controller。

当这个controller角色的broker宕机了，此时zookeeper临时节点会消失，集群里其他broker会一直监听这个临时节点，发现临时节点消失了，就竞争再次创建临时节点，就是我们上面说的选举机制，zookeeper又会保证有一个broker成为新的controller。
具备控制器身份的broker需要比其他普通的broker多一份职责，具体细节如下：

1. 监听broker相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/ids/节点添加BrokerChangeListener，用来处理broker增减的变化。
2. 监听topic相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/topics节点添加TopicChangeListener，用来处理topic增减的变化；为Zookeeper中的/admin/delete_topics节点添加TopicDeletionListener，用来处理删除topic的动作。
3. 从Zookeeper中读取获取当前所有与topic、partition以及broker有关的信息并进行相应的管理。对于所有topic所对应的Zookeeper中的/brokers/topics/[topic]节点添加PartitionModificationsListener，用来监听topic中的分区分配变化。
4. 更新集群的元数据信息，同步到其他普通的broker节点中。
   总结来说：就是监听其他服务器的情况，监听topic的情况，监听分区partition的情况，监听元数据

Partition副本选举Leader机制
kafka有两个选举，上面那个是选举整个集群的控制器，和这个选取单个分区Partition的Leader不是一回事，不要混淆！！！

• controller感知到分区leader所在的broker挂了(controller监听了很多zk节点可以感知到broker存活)，controller会从ISR列表(参数unclean.leader.election.enable=false的前提下)里挑第一个broker作为leader(第一个broker最先放进ISR列表，可能是同步数据最多的副本)
• 如果参数unclean.leader.election.enable为true，代表在ISR列表里所有副本都挂了的时候可以在ISR列表以外的副本中选leader，这种设置，可以提高可用性，但是选出的新leader有可能数据少很多。

副本进入ISR列表有两个条件：

1. 副本节点不能产生网络分区，必须能与zookeeper保持会话以及跟leader副本网络连通
2. 副本能复制leader上的所有写操作，并且不能落后太多。(与leader副本同步滞后的副本，是由 replica.lag.time.max.ms 配置决定的，超过这个时间都没有跟leader同步过的一次的副本会被移出ISR列表)

消费者消费消息的offset记录机制
每个consumer会定期将自己消费分区的offset提交给kafka内部topic：__consumer_offsets，提交过去的时候，key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值，kafka会定期清理topic里的消息，最后就保留最新的那条数据

因为__consumer_offsets可能会接收高并发的请求，kafka默认给其分配50个分区(可以通过offsets.topic.num.partitions设置)，这样可以通过加机器的方式抗大并发。

通过如下公式可以选出consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区

公式：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets主题的分区数

消费者Rebalance分区分配策略：
主要有三种rebalance的策略：range、round-robin、sticky。
Kafka 提供了消费者客户端参数partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。默认情况为range分配策略。
假设一个主题有10个分区(0-9)，现在有三个consumer消费：
range策略就是按照分区序号排序，假设 n＝分区数／消费者数量 = 3， m＝分区数%消费者数量 = 1，那么前 m 个消费者每个分配 n+1 个分区，后面的（消费者数量－m ）个消费者每个分配 n 个分区。
比如分区0-3给一个consumer，分区4-6给一个consumer，分区7-9给一个consumer。

round-robin策略就是轮询分配，比如分区0、3、6、9给一个consumer，分区1、4、7给一个consumer，分区2、5、8给一个consumer

sticky策略初始时分配策略与round-robin类似，但是在rebalance的时候，需要保证如下两个原则。
1）分区的分配要尽可能均匀 。
2）分区的分配尽可能与上次分配的保持相同。
当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标 。这样可以最大程度维持原来的分区分配的策略。
比如对于第一种range情况的分配，如果第三个consumer挂了，那么重新用sticky策略分配的结果如下：
consumer1除了原有的0~3，会再分配一个7
consumer2除了原有的4~6，会再分配8和9

Rebalance过程如下
当有消费者加入消费组时，消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段。

第一阶段：选择组协调器
组协调器GroupCoordinator：每个consumer group都会选择一个broker作为自己的组协调器coordinator，负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启消费者rebalance。
consumer group中的每个consumer启动时会向kafka集群中的某个节点发送 FindCoordinatorRequest 请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator，并跟其建立网络连接。
组协调器选择方式：
consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区，这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator

第二阶段：加入消费组JOIN GROUP
在成功找到消费组所对应的 GroupCoordinator 之后就进入加入消费组的阶段，在此阶段的消费者会向 GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求，并处理响应。然后GroupCoordinator 从一个consumer group中选择第一个加入group的consumer作为leader(消费组协调器)，把consumer group情况发送给这个leader，接着这个leader会负责制定分区方案。

第三阶段（ SYNC GROUP)
consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest，接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer，他们会根据指定分区的leader broker进行网络连接以及消息消费。

producer发布消息机制剖析
1、写入方式
producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 patition 中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障 kafka 吞吐率）。
2、消息路由
producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为：

1. 指定了 patition，则直接使用；
2. 未指定 patition 但指定 key，通过对 key 的 value 进行hash 选出一个 patition
3. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

3、写入流程

producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader
producer 将消息发送给该 leader
leader 将消息写入本地 log
followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 向leader 发送 ACK
leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK

HW与LEO详解

HW俗称高水位，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO(log-end-offset)作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW，此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broker的读取请求，没有HW的限制。

由此可见，Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求所有能工作的follower都复制完，这条消息才会被commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follower都还没有复制完，落后于leader时，突然leader宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。再回顾下消息发送端对发出消息持久化机制参数acks的设置，我们结合HW和LEO来看下acks=1的情况