說說 MQ 之 Kafka ( 二 )-知識星球

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來源：Valleylord ，

valleylord.github.io/post/201607-mq-kafka/

Kafka 的工具和程式設計介面

Kafka 的工具

Kafka 提供的工具還是比較全的，bin/ 目錄下的工具有以下一些，

bin/connect-distributed.sh bin/kafka-consumer-offset-checker.sh bin/kafka-replica-verification.sh bin/kafka-verifiable-producer.sh

bin/connect-standalone.sh bin/kafka-consumer-perf-test.sh bin/kafka-run-class.sh bin/zookeeper-security-migration.sh

bin/kafka-acls.sh bin/kafka-mirror-maker.sh bin/kafka-server-start.sh bin/zookeeper-server-start.sh

bin/kafka-configs.sh bin/kafka-preferred-replica-election.sh bin/kafka-server-stop.sh bin/zookeeper-server-stop.sh

bin/kafka-console-consumer.sh bin/kafka-producer-perf-test.sh bin/kafka-simple-consumer-shell.sh bin/zookeeper-shell.sh

bin/kafka-console-producer.sh bin/kafka-reassign-partitions.sh bin/kafka-topics.sh

bin/kafka-consumer-groups.sh bin/kafka-replay-log-producer.sh bin/kafka-verifiable-consumer.sh

我常用的命令有以下幾個，

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties &

bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper 192.168.232.23:2181 –topic topic1

bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper 192.168.232.23:2181

bin/kafka-topics.sh –delete –zookeeper 192.168.232.23:2181 –topic topic1

bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper 192.168.232.23:2181 –replication-factor 3 –partitions 2 –topic topic1

bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper 192.168.232.23:2181 –topic topic1 –from-beginning

bin/kafka-console-producer.sh –broker-list 192.168.232.23:9092 –topic topic1

kafka-server-start.sh 是用於 Kafka 的 Broker 啟動的，主要就一個引數 config/server.properties，該檔案中的配置項待會再說.還有一個 -daemon 引數，這個是將 Kafka 放在後臺用守護行程的方式執行，如果不加這個引數，Kafka 會在執行一段時間後自動退出，據說這個是 0.10.0.0 版本才有的問題 5。kafka-topics.sh 是用於管理 Topic 的工具，我主要用的 –describe、–list、–delete、–create 這4個功能，上述的例子基本是不言自明的，–replication-factor 3、–partitions 2 這兩個引數分別表示3個副本（含 Leader），和2個分割槽。kafka-console-consumer.sh 和 kafka-console-producer.sh 是生產者和消費者的簡易終端工具，在除錯的時候比較有用，我常用的是 kafka-console-consumer.sh。我沒有用 Kafka 自帶的 zookeeper，而是用的 zookeeper 官方的釋出版本 3.4.8，埠是預設2181，與 Broker 在同一臺機器上。

下麵說一下 Broker 啟動的配置檔案 config/server.properties，我在預設配置的基礎上，修改了以下一些，

broker.id=0

listeners=PLAINTEXT://192.168.232.23:9092

log.dirs=/tmp/kafka-logs

delete.topic.enable=true

broker.id 是 Kafka 叢集中的 Broker ID，不可重覆，我在多副本的實驗中，將他們分別設定為0、1、2；listeners 是 Broker 監聽的地址，預設是監聽 localhost:9092，因為我不是單機實驗，所以修改為本機區域網地址，當然，如果要監聽所有地址的話，也可以設定為 0.0.0.0:9092，多副本實驗中，將監聽埠分別設定為 9092、9093、9094；log.dirs 是 Broker 的 log 的目錄，多副本實驗中，不同的 Broker 需要有不同的 log 目錄；delete.topic.enable 設為 true 後，可以刪除 Topic，並且連帶 Topic 中的訊息也一併刪掉，否則，即使呼叫 kafka-topics.sh –delete 也無法刪除 Topic，這是一個便利性的設定，對於開發環境可以，生產環境一定要設為 false（預設）。實驗中發現，如果有消費者在消費這個 Topic，那麼也無法刪除，還是比較安全的。

剩下的工具多數在檔案中也有提到。如果看一下這些指令碼的話，會發現多數指令碼的寫法都是一致的，先做一些引數的校驗，最後執行 exec $base_dir/kafka-run-class.sh XXXXXXXXX “$@”，可見，這些工具都是使用執行 Java Class 的方式呼叫的。

Kafka 的 Java API

在程式設計介面方面，官方提供了 Scala 和 Java 的介面，社群提供了更多的其他語言的介面，基本上，無論用什麼語言開發，都能找到相應的 API。下麵說一下 Java 的 API 介面。

生產者的 API 只有一種，相對比較簡單，程式碼如下，

import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Properties;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class SimpleProducerDemo {

public static void main(String[] args){

Properties props = new Properties();

props.put(“bootstrap.servers”, “192.168.232.23:9092,192.168.232.23:9093,192.168.232.23:9094”);

props.put(“zookeeper.connect”, “192.168.232.23:2181”);

props.put(“client.id”, “DemoProducer”);

props.put(“key.serializer”, “org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer”);

props.put(“value.serializer”, “org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer”);

KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props);

String topic = “topic1”;

Boolean isAsync = false;

int messageNo = 1;

while (true) {

String messageStr = “Message_” + String.format(“%05d”,messageNo);

long startTime = System.currentTimeMillis();

if (isAsync) { // Send asynchronously

producer.send(new ProducerRecord<>(topic,

messageNo,

messageStr), new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));

} else { // Send synchronously

try {

producer.send(new ProducerRecord<>(topic,

messageNo,

messageStr)).get();

System.out.println(“Sent message: (” + messageNo + “, ” + messageStr + “)”);

} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {

e.printStackTrace();

}

}

try {

Thread.sleep(3);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

++messageNo;

}

}

}

class DemoCallBack implements Callback {

private final long startTime;

private final int key;

private final String message;

public DemoCallBack(long startTime, int key, String message) {

this.startTime = startTime;

this.key = key;

this.message = message;

}

public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {

long elapsedTime = System.currentTimeMillis() – startTime;

if (metadata != null) {

System.out.println(

“Send message: (” + String.format(“%05d”,key) + “, ” + message + “) at offset “+ metadata.offset() +

” to partition(” + metadata.partition() +

“) in ” + elapsedTime + ” ms”);

} else {

exception.printStackTrace();

}

}

}

上例中使用了同步和非同步傳送兩種方式。在多副本的情況下，如果要指定同步複製還是非同步複製，可以使用 acks 引數，詳細參考官方檔案 Producer Configs 部分的內容；在多分割槽的情況下，如果要指定傳送到哪個分割槽，可以使用 partitioner.class 引數，其值是一個實現了 org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 介面的類，用於根據不同的訊息指定分割槽6。消費者的 API 有幾種，比較新的 API 如下，

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;

import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;

import java.util.Properties;

public class SimpleConsumer {

public static void main(String[] args){

Properties props = new Properties();

props.put(“bootstrap.servers”, “192.168.232.23:9092”);

props.put(“group.id”, “test”);

props.put(“enable.auto.commit”, “true”);

props.put(“auto.commit.interval.ms”, “1000”);

props.put(“session.timeout.ms”, “30000”);

props.put(“key.deserializer”, “org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer”);

props.put(“value.deserializer”, “org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);

KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);

consumer.subscribe(Arrays.asList(“topic1”, “topic2”, “topic3”));

while (true) {

ConsumerRecords records = consumer.poll(100);

for (ConsumerRecord record : records) {

System.out.println(“Received message: (” + String.format(“%05d”, record.key()) + “, ” + record.value() + “) at offset ” + record.offset());

}

}

}

}

消費者還有舊的 API，比如 Consumer 和 SimpleConsumer API，這些都可以從 Kafka 程式碼的 kafka-example 中找到，上述的兩個例子也是改寫自 kafka-example。使用新舊 API 在功能上都能滿足訊息收發的需要，但新 API 只依賴 kafka-clients，打包出來的 jar 包會小很多，以我的測試，新 API 的消費者 jar 包大約有 2M 左右，而舊 API 的消費者 jar 包接近 16M。

其實，Kafka 也提供了按分割槽訂閱，可以一次訂閱多個分割槽 TopicPartition[]；也支援手動提交 offset，需要呼叫 consumer.commitSync。

Kafka 似乎沒有公開 Topic 建立以及修改的 API（至少我沒有找到），如果生產者向 Broker 寫入的 Topic 是一個新 Topic，那麼 Broker 會建立這個 Topic。建立的過程中會使用預設引數，例如，分割槽個數，會使用 Broker 配置中的 num.partitions 引數（預設1）；副本個數，會使用 default.replication.factor 引數。但是通常情況下，我們會需要建立自定義的 Topic，那官方的途徑是使用 Kafka 的工具。也有一些非官方的途徑 7，例如可以這樣寫，

String[] options = new String[]{

“–create”,

“–zookeeper”,

“192.168.232.23:2181”,

“–partitions”,

“2”,

“–replication-factor”,

“3”,

“–topic”,

“topic1”

};

TopicCommand.main(options);

但是這樣寫有一個問題，在執行完 TopicCommand.main(options); 之後，系統會自動退出，原因是執行完指令之後，會呼叫 System.exit(exitCode); 系統直接退出。這樣當然不行，我的辦法是，把相關的執行程式碼挖出來，寫一個 TopicUtils 類，如下，

import joptsimple.OptionSpecBuilder;

import kafka.admin.TopicCommand;

import kafka.admin.TopicCommand$;

import kafka.utils.ZkUtils;

import org.apache.kafka.common.security.JaasUtils;

import scala.runtime.Nothing$;

public class TopicUtils {

// from: http://blog.csdn.net/changong28/article/details/39325079

// from: http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/4313784.html

public static void createTopic(){

String[] options = new String[]{

“–create”,

“–zookeeper”,

KafkaProperties.ZOOKEEPER_URL,

“–partitions”,

“2”,

“–replication-factor”,

“3”,

“–topic”,

KafkaProperties.TOPIC

};

// TopicCommand.main(options);

oper(options);

}

public static void listTopic(){

String[] options = new String[]{

“–list”,

“–zookeeper”,

KafkaProperties.ZOOKEEPER_URL

};

// TopicCommand.main(options);

oper(options);

}

public static void deleteTopic(){

String[] options = new String[]{

“–delete”,

“–zookeeper”,

KafkaProperties.ZOOKEEPER_URL,

“–topic”,

KafkaProperties.TOPIC

};

// TopicCommand.main(options);

oper(options);

}

public static void describeTopic(){

String[] options = new String[]{

“–describe”,

“–zookeeper”,

KafkaProperties.ZOOKEEPER_URL,

“–topic”,

KafkaProperties.TOPIC

};

// TopicCommand.main(options);

oper(options);

}

public static void main(String[] args){

listTopic();

createTopic();

listTopic();

describeTopic();

deleteTopic();

try {

Thread.sleep(3*1000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

listTopic();

}

/** copied & modified from kafka.admin.TopicCommand$.main

*

* @param args

*/

public static void oper(String args[]){

try {

TopicCommand$ topicCommand$ = TopicCommand$.MODULE$;

final TopicCommand.TopicCommandOptions opts = new TopicCommand.TopicCommandOptions(args);

if(args.length == 0) {

throw kafka.utils.CommandLineUtils$.MODULE$.printUsageAndDie(opts.parser(), “Create, delete, describe, or change a topic.”);

} else {

int actions =0;

OptionSpecBuilder[] optionSpecBuilders = {opts.createOpt(), opts.listOpt(), opts.alterOpt(), opts.describeOpt(), opts.deleteOpt()};

for (OptionSpecBuilder temp:optionSpecBuilders){

if (opts.options().has(temp)) {

actions++;

}

}

if(actions != 1) {

throw kafka.utils.CommandLineUtils$.MODULE$.printUsageAndDie(opts.parser(), “Command must include exactly one action: –list, –describe, –create, –alter or –delete”);

} else {

opts.checkArgs();

ZkUtils zkUtils = kafka.utils.ZkUtils$.MODULE$.apply((String)opts.options().valueOf(opts.zkConnectOpt()), 30000, 30000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());

byte exitCode = 0;

try {

try {

if(opts.options().has(opts.createOpt())) {

topicCommand$.createTopic(zkUtils, opts);

} else if(opts.options().has(opts.alterOpt())) {

topicCommand$.alterTopic(zkUtils, opts);

} else if(opts.options().has(opts.listOpt())) {

topicCommand$.listTopics(zkUtils, opts);

} else if(opts.options().has(opts.describeOpt())) {

topicCommand$.describeTopic(zkUtils, opts);

} else if(opts.options().has(opts.deleteOpt())) {

topicCommand$.deleteTopic(zkUtils, opts);

}

} catch (final Throwable var12) {

scala.Predef$.MODULE$.println((new StringBuilder()).append(“Error while executing topic command : “).append(var12.getMessage()).toString());

System.out.println(var12);

exitCode = 1;

return;

}

} finally {

zkUtils.close();

// System.exit(exitCode);

}

}

}

} catch (Nothing$ nothing$) {

nothing$.printStackTrace();

}

}

}

以上的 oper 方法改寫自 kafka.admin.TopicCommand$.main 方法。可以發現這部分程式碼非常怪異，原因是 TopicCommand$ 是 Scala 寫的，再編譯成 Java class 位元組碼，然後我根據這些位元組碼反編譯得到 Java 程式碼，並以此為基礎進行修改，等於是我在用 Java 的方式改寫 Scala 的程式碼，難免會覺得詭異。當然，這種寫法用在生產環境的話是不太合適的，因為呼叫的 topicCommand$.createTopic 等方法都沒有丟擲異常，例如引數不合法的情況，而且也沒有使用 log4j 之類的 log 庫，只是用 System.out.println 這樣的方法屏顯，在出現錯誤的時候，比較難以定位。

參考文章

http://kafka.apache.org/documentation.html
http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c
http://www.infoq.com/cn/author/%E9%83%AD%E4%BF%8A#文章
http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm
https://segmentfault.com/q/1010000004292925
http://www.cnblogs.com/gnivor/p/5318319.html
http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/4313784.html
http://www.jianshu.com/p/8689901720fd
http://zqhxuyuan.github.io/2016/05/26/2016-05-13-Kafka-Book-Sample/
How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster?

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