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河北爱站网络科技有限公司,发布任务注册app推广的平台,培训机构招生方案模板,嵌入式培训机构排名前言在当今的分布式系统架构中#xff0c;消息队列已经成为不可或缺的核心组件。Apache Kafka作为一款高吞吐量、低延迟的分布式消息系统#xff0c;被广泛应用于大数据处理、日志收集、流式处理等场景。一、Kafka是什么#xff1f;Apache Kafka是一个分布式流处理平台…前言在当今的分布式系统架构中消息队列已经成为不可或缺的核心组件。Apache Kafka作为一款高吞吐量、低延迟的分布式消息系统被广泛应用于大数据处理、日志收集、流式处理等场景。一、Kafka是什么Apache Kafka是一个分布式流处理平台最初由LinkedIn公司开发后来贡献给了Apache基金会。Kafka具有以下核心特性高吞吐量每秒可以处理百万级的消息低延迟毫秒级的端到端延迟高可用性通过副本机制保证数据不丢失可扩展性支持水平扩展轻松应对业务增长持久化消息持久化到磁盘支持消息回溯Kafka应用场景消息队列实现应用解耦、异步处理、流量削峰日志收集集中收集应用日志支持实时分析流式处理与Flink配合实现实时数据处理事件溯源记录业务状态变更历史分布式事务实现最终一致性事务二、Kafka核心概念2.1 基本架构Kafka集群由多个Broker组成生产者Producer向Kafka发送消息消费者Consumer从Kafka消费消息。以下是Kafka的基本架构BrokerKafka服务节点负责存储和转发消息Topic消息的主题逻辑上的消息分类Partition分片Topic被分割成多个分区实现并行处理Replica副本每个分区可以有多个副本提供容错能力Producer生产者负责发送消息到KafkaConsumer消费者从Kafka拉取并处理消息Consumer Group消费者组实现消息的负载均衡2.2 分区与副本机制**分区Partition**是Kafka实现高吞吐量的关键。一个Topic可以分为多个分区每个分区是一个有序的消息队列。分区的好处包括并行处理多个生产者可以并行写入不同分区提高吞吐量多个消费者可以并行消费不同分区负载均衡分区分布在不同的Broker上均衡负载**副本Replica**机制保证数据的高可用性Leader副本处理所有读写操作Follower副本从Leader同步数据Leader故障时可晋升为新LeaderISRIn-Sync Replicas与Leader保持同步的副本集合2.3 消息传递语义Kafka支持三种消息传递语义最多一次At Most Once消息可能丢失但绝不会重复适用场景可以容忍数据丢失如日志收集、监控数据配置enable.auto.committrue至少一次At Least Once消息不会丢失但可能重复适用场景不能容忍数据丢失如订单处理、支付系统配置enable.auto.commitfalse手动提交偏移量精确一次Exactly Once消息既不丢失也不重复每条消息只处理一次适用场景金融交易、库存管理等对数据准确性要求极高的场景配置enable.idempotencetrue使用事务API三、Kafka生产者详解3.1 生产者工作流程Kafka生产者发送消息的完整流程创建生产者配置bootstrap.servers、序列化器等参数构建消息记录创建ProducerRecord对象序列化将Java对象序列化为字节数组分区器选择根据消息键选择目标分区压缩处理可选择压缩算法减少网络传输批量缓存消息进入缓冲区等待批量发送发送到Broker将消息发送到Kafka集群等待确认根据acks配置等待Broker确认处理回调异步处理发送结果3.2 生产者核心配置java// 创建生产者配置 Properties props new Properties(); // Kafka集群地址必填 props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); // 序列化器配置必填 props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); // 消息确认机制重要 // acks0: 不等待确认可能丢数据 // acks1: 等待Leader确认默认 // acksall: 等待所有副本确认最安全但性能最低 props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, all); // 重试次数 props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3); // 批量发送大小字节 props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384); // 发送等待时间毫秒 props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10); // 缓冲区大小字节 props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432); // 开启幂等性防止消息重复 props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true);3.3 生产者示例代码同步发送消息java// 创建生产者 KafkaProducerString, String producer new KafkaProducer(props); // 创建消息记录 ProducerRecordString, String record new ProducerRecord(demo-topic, key1, 这是一条同步消息); // 同步发送会阻塞直到收到响应 try { RecordMetadata metadata producer.send(record).get(); System.out.println(消息发送成功 - 分区: metadata.partition() , 偏移量: metadata.offset()); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { System.err.println(消息发送失败: e.getMessage()); }异步发送消息java// 异步发送不阻塞通过回调处理结果 producer.send(record, new Callback() { Override public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { if (exception null) { // 发送成功 System.out.println(消息发送成功 - 偏移量: metadata.offset()); } else { // 发送失败 System.err.println(消息发送失败: exception.getMessage()); } } });发送JSON消息javaObjectMapper mapper new ObjectMapper(); // 创建业务对象 MapString, Object orderData new HashMap(); orderData.put(orderId, ORD20240112001); orderData.put(userId, U001); orderData.put(amount, 299.99); orderData.put(timestamp, System.currentTimeMillis()); // 转换为JSON String jsonMessage mapper.writeValueAsString(orderData); // 发送JSON消息 ProducerRecordString, String record new ProducerRecord(order-topic, orderData.get(orderId).toString(), jsonMessage); producer.send(record, (metadata, exception) - { if (exception null) { System.out.println(订单消息发送成功: orderData.get(orderId)); } });事务消息java// 初始化事务生产者 props.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, my-transactional-id); KafkaProducerString, String producer new KafkaProducer(props); // 初始化事务 producer.initTransactions(); try { // 开始事务 producer.beginTransaction(); // 发送多条消息原子操作 producer.send(new ProducerRecord(order-topic, order-1, 创建订单)); producer.send(new ProducerRecord(inventory-topic, item-1, 扣减库存)); producer.send(new ProducerRecord(notification-topic, user-1, 发送通知)); // 提交事务所有消息都成功或 回滚事务任何消息失败 producer.commitTransaction(); System.out.println(事务提交成功); } catch (Exception e) { // 发生异常回滚事务 producer.abortTransaction(); System.err.println(事务回滚: e.getMessage()); }四、Kafka消费者详解4.1 消费者工作流程Kafka消费者消费消息的完整流程订阅主题消费者订阅要消费的Topic加入消费者组通过协调器加入消费者组分配分区协调器为消费者分配分区拉取消息从分配的分区拉取消息反序列化将字节数组反序列化为Java对象处理消息执行业务逻辑提交偏移量将已消费的偏移量提交给Kafka继续拉取循环拉取新消息4.2 消费者核心配置java// 创建消费者配置 Properties props new Properties(); // Kafka集群地址必填 props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); // 消费者组ID必填 // 同一组的消费者会共同消费消息实现负载均衡 props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, demo-group); // 反序列化器配置必填 props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); // 自动提交偏移量 props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true); // 自动提交间隔毫秒 props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000); // 偏移量重置策略 // earliest: 从最早的消息开始消费 // latest: 从最新的消息开始消费默认 // none: 如果没有之前的偏移量则抛出异常 props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, earliest); // 单次poll最大记录数 props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500); // poll最大间隔时间超过此时间消费者会被认为失效 props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 300000); // 会话超时时间 props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 30000);4.3 消费者示例代码基本消费逻辑java// 创建消费者 KafkaConsumerString, String consumer new KafkaConsumer(props); // 订阅主题 consumer.subscribe(Collections.singletonList(demo-topic)); try { while (true) { // 拉取消息最多等待1秒 ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); for (ConsumerRecordString, String record : records) { System.out.println(收到消息:); System.out.println( 分区: record.partition()); System.out.println( 偏移量: record.offset()); System.out.println( 键: record.key()); System.out.println( 值: record.value()); // 处理消息业务逻辑 processMessage(record); } } } finally { consumer.close(); }手动提交偏移量java// 关闭自动提交 props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false); KafkaConsumerString, String consumer new KafkaConsumer(props); consumer.subscribe(Collections.singletonList(demo-topic)); try { while (true) { ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); for (ConsumerRecordString, String record : records) { try { // 处理消息 processMessage(record); // 处理成功后同步提交偏移量 MapTopicPartition, OffsetAndMetadata offset Map.of(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), new OffsetAndMetadata(record.offset() 1)); consumer.commitSync(offset); } catch (Exception e) { // 处理失败不提交偏移量下次会重新消费 System.err.println(处理消息失败: e.getMessage()); } } } } finally { consumer.close(); }消费JSON消息javaObjectMapper mapper new ObjectMapper(); while (true) { ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); for (ConsumerRecordString, String record : records) { try { // 解析JSON消息 MapString, Object orderData mapper.readValue(record.value(), new TypeReferenceMapString, Object() {}); String orderId (String) orderData.get(orderId); Double amount (Double) orderData.get(amount); // 处理订单 System.out.println(处理订单: orderId , 金额: amount); // 提交偏移量 consumer.commitSync(); } catch (Exception e) { System.err.println(JSON解析失败: e.getMessage()); } } }指定分区消费java// 手动指定分区不使用消费者组的自动分配 TopicPartition partition0 new TopicPartition(demo-topic, 0); TopicPartition partition1 new TopicPartition(demo-topic, 1); consumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1)); // 查看分区位置 SetTopicPartition partitions consumer.assignment(); System.out.println(当前分配的分区: partitions);五、完整消息流转流程下面是一个完整的Kafka消息流转示例展示从订单创建到多系统消费的完整链路5.1 订单服务生产者javapublic class OrderProducer { private final KafkaProducerString, String producer; public OrderProducer() { Properties props new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, all); props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true); this.producer new KafkaProducer(props); } /** * 创建订单并发送消息 */ public void createOrder(Order order) { try { ObjectMapper mapper new ObjectMapper(); String orderJson mapper.writeValueAsString(order); // 发送订单创建事件 ProducerRecordString, String record new ProducerRecord(order-events, order.getOrderId(), orderJson); producer.send(record, (metadata, exception) - { if (exception null) { System.out.println(订单事件发送成功: order.getOrderId()); // 记录到数据库 saveOrderToDatabase(order); } else { System.err.println(订单事件发送失败: exception.getMessage()); // 处理失败逻辑 } }); } catch (Exception e) { System.err.println(订单创建失败: e.getMessage()); } } private void saveOrderToDatabase(Order order) { // 保存到数据库的逻辑 } public void close() { producer.close(); } }5.2 库存服务消费者javapublic class InventoryConsumer { private final KafkaConsumerString, String consumer; public InventoryConsumer() { Properties props new Properties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, inventory-group); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false); this.consumer new KafkaConsumer(props); } public void start() { consumer.subscribe(Collections.singletonList(order-events)); try { while (true) { ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); for (ConsumerRecordString, String record : records) { try { // 解析订单消息 ObjectMapper mapper new ObjectMapper(); Order order mapper.readValue(record.value(), Order.class); // 扣减库存 deductInventory(order); // 处理成功提交偏移量 consumer.commitSync(); } catch (Exception e) { System.err.println(库存处理失败: e.getMessage()); // 发送到死信队列或记录日志 } } } } finally { consumer.close(); } } private void deductInventory(Order order) { // 扣减库存的逻辑 System.out.println(扣减库存 - 订单: order.getOrderId() , 商品: order.getProductId()); } public static void main(String[] args) { InventoryConsumer consumer new InventoryConsumer(); consumer.start(); } }5.3 通知服务消费者javapublic class NotificationConsumer { private final KafkaConsumerString, String consumer; public NotificationConsumer() { Properties props new Properties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, notification-group); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false); this.consumer new KafkaConsumer(props); } public void start() { consumer.subscribe(Collections.singletonList(order-events)); try { while (true) { ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); for (ConsumerRecordString, String record : records) { try { // 解析订单消息 ObjectMapper mapper new ObjectMapper(); Order order mapper.readValue(record.value(), Order.class); // 发送通知 sendNotification(order); // 处理成功提交偏移量 consumer.commitSync(); } catch (Exception e) { System.err.println(通知发送失败: e.getMessage()); } } } } finally { consumer.close(); } } private void sendNotification(Order order) { // 发送邮件、短信、站内信等 System.out.println(发送订单通知 - 用户: order.getUserId() , 订单号: order.getOrderId()); } public static void main(String[] args) { NotificationConsumer consumer new NotificationConsumer(); consumer.start(); } }六、最佳实践6.1 生产者配置java// 生产环境推荐配置 Properties props new Properties(); // 1. 多个Broker地址防止单点故障 props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092); // 2. 使用acksall确保消息不丢失 props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, all); // 3. 开启幂等性 props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true); // 4. 设置合理的重试次数 props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3); // 5. 批量发送配置 props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 32768); props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 20); // 6. 压缩配置推荐使用snappy或lz4 props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, snappy); // 7. 缓冲区配置 props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 67108864); // 8. 超时配置 props.put(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, 30000); props.put(ProducerConfig.DELIVERY_TIMEOUT_MS_CONFIG, 120000);6.2 消费者配置java// 生产环境推荐配置 Properties props new Properties(); // 1. 多个Broker地址 props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092); // 2. 关闭自动提交改为手动提交 props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false); // 3. 设置合理的超时时间 props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 45000); props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 15000); props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 300000); // 4. 单次拉取数量 props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500); // 5. 偏移量重置策略 props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, earliest); // 6. 最小字节和最大字节配置 props.put(ConsumerConfig.FETCH_MIN_BYTES_CONFIG, 1024); props.put(ConsumerConfig.FETCH_MAX_WAIT_MS_CONFIG, 500);6.3 Topic配置bash# 创建Topic的最佳实践 kafka-topics.sh --create \ --bootstrap-server localhost:9092 \ --topic order-events \ --partitions 3 \ --replication-factor 2 \ --config retention.ms604800000 \ --config segment.bytes1073741824 \ --config cleanup.policydelete # 配置说明 # --partitions: 分区数建议至少3个可根据消费者数量调整 # --replication-factor: 副本因子生产环境建议至少2 # retention.ms: 消息保留时间7天 # segment.bytes: 分段大小1GB # cleanup.policy: 清理策略delete或compact6.4 监控指标生产者监控指标record-send-rate: 消息发送速率record-error-rate: 消息发送错误率request-latency-avg: 请求平均延迟io-wait-time-ns-avg: IO等待时间消费者监控指标records-consumed-rate: 消息消费速率records-lag-max: 最大消息延迟积压量commit-latency-avg: 提交偏移量平均延迟heartbeat-rate: 心跳速率Broker监控指标UnderReplicatedPartitions: 副本不足的分区数ActiveControllerCount: 活跃的Controller数量RequestHandlerAvgIdlePercent: 请求处理平均空闲率七、总结Kafka作为一款强大的分布式消息系统在现代微服务架构中扮演着重要角色。本文主要介绍了Kafka的核心概念和架构设计生产者和消费者的配置和使用三种消息传递语义的实现方式完整的Java代码示例最佳实践