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kafka生产实践(详解)

1.引言

专注于为中小企业提供成都网站制作、网站设计、外贸网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业玛沁免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上千家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

最近接触到一个APP流量分析的项目，类似于友盟。涉及到几个C端（客户端）高并发的接口，这几个接口主要用于C端数据的提交。在没有任何缓冲的情况下，一个接口涉及到5张表的提交。压测的结果很不理想，主要瓶颈就在与RDS的交互。

一台双核，16G机子，单实例，jdbc最大连接数100，吞吐量竟然只有50TPS。

能想到的改造方案就是引入一层缓冲，让C端接口不与RDS直接交互，很自然就想到了rabbitmq,但是rabbitmq对分布式的支持比较一般，我们的数据体量也比较大，所以我们借鉴了友盟，引入了kafka,Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，起初在不做任何kafka优化的时候，简单地将C端提交的数据直接send到单节点kafka,就这样，我们的吞吐量达到了100TPS.还是有点小惊喜的。

最近一段时间研究了一下kafka,对一些参数进行调整，目前接口的吞吐量已经达到220TPS,写这篇文章主要想记录一下自己优化和部署经历。

2.kafka简介

kafka生产实践(详解)

kafka的结构图

这张图很好的诠释了kafka的结构，但是遗漏了一点，就是group的概念，我这里补充一下，一个组可以包含多个consumer对多个topic进行消费，但是不同组的消费都是独立的。

也就是说同一个topic的同一条消息可以被不同组的consumer消费。

我这里的主要的优化途径就是将kafka集群化，多partition化，使其并发度更高。

集群化都很好理解，那什么是多partition？

partition是topic的一个概念，即对topic进行分组，不同partition之间的消费相互独立，并且有序。并且一个partiton只能被一个消费者消费，所以咯，假如topic只有一个partition的话，那么消费者实例不能大于一个，那实例再多也没用，受限于kafka的partition。

上面都是讲消费，其实send操作也是一样的，要保证有序必然要等上一个发送ack之后，下一个发送才能进行，如果只有一个partition，那send之后的ack的等待时间必然会阻塞下面一次send,设计多个partition之后，可以同时往多个partition发送消息，自然吞吐量也就上去。

3.kafka集群的搭建以及参数配置

集群搭建

准备两台机子，然后去官网（http://kafka.apache.org/downloads）下载一个包。通过scp到服务器上，解压进入config目录，编辑server.config.

第一台机子配置（172.18.240.36）：

broker.id=0 每台服务器的broker.id都不能相同


#hostname
host.name=172.18.240.36

#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880

#设置zookeeper的连接端口
zookeeper.connect=172.18.240.36:4001
#默认partition数
num.partitions=2

第二台机子配置（172.18.240.62）：

broker.id=1 每台服务器的broker.id都不能相同

#hostname
host.name=172.18.240.62

#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880

#设置zookeeper的连接端口
zookeeper.connect=172.18.240.36:4001
#默认partition数
num.partitions=2

新增或者修改成以上配置。

对了，在此之前请先安装zookeeper，如果你用的是zookeeper集群的话，zookeeper.connect可以填写多个，中间用逗号隔开。

然后启动

nohup ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties 1>/dev/null 2>&1 &

测试一下：

在第一台机子上开启一个producer

./kafka-console-producer.sh --broker-list 172.18.240.36:9092 --topic test-test

在第二台机子上开启一个consumer

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.18.240.62:9092 --topic test-test --from-beginning

第一台机子发送一条消息

kafka生产实践(详解)

第二台机子立马收到消息

kafka生产实践(详解)

这样kafka的集群部署就完成了。就下来我们来看看，java的客户端代码如何编写。

4.kafka客户端代码示例

我这里的工程是建立在spring boot 之下的,仅供参考。

在 application.yml下添加如下配置:

kafka:
 consumer:
 default:
  server: 172.18.240.36:9092,172.18.240.62:9092
  enableAutoCommit: false
  autoCommitIntervalMs: 100
  sessionTimeoutMs: 15000
  groupId: data_analysis_group
  autoOffsetReset: latest
 producer:
 default:
  server: 172.18.240.36:9092,172.18.240.62:9092
  retries: 0
  batchSize: 4096
  lingerMs: 1
  bufferMemory: 40960

添加两个配置类

package com.dtdream.analysis.config;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.adapter.RecordFilterStrategy;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@ConfigurationProperties(
  prefix = "kafka.consumer.default"
)
@EnableKafka
@Configuration
public class KafkaConsumerConfig {


 private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumerConfig.class);
 private static String autoCommitIntervalMs;

 private static String sessionTimeoutMs;

 private static Class keyDeserializerClass = StringDeserializer.class;

 private static Class valueDeserializerClass = StringDeserializer.class;

 private static String groupId = "test-group";

 private static String autoOffsetReset = "latest";

 private static String server;

 private static boolean enableAutoCommit;

 public static String getServer() {
  return server;
 }

 public static void setServer(String server) {
  KafkaConsumerConfig.server = server;
 }

 public static boolean isEnableAutoCommit() {
  return enableAutoCommit;
 }

 public static void setEnableAutoCommit(boolean enableAutoCommit) {
  KafkaConsumerConfig.enableAutoCommit = enableAutoCommit;
 }

 public static String getAutoCommitIntervalMs() {
  return autoCommitIntervalMs;
 }

 public static void setAutoCommitIntervalMs(String autoCommitIntervalMs) {
  KafkaConsumerConfig.autoCommitIntervalMs = autoCommitIntervalMs;
 }

 public static String getSessionTimeoutMs() {
  return sessionTimeoutMs;
 }

 public static void setSessionTimeoutMs(String sessionTimeoutMs) {
  KafkaConsumerConfig.sessionTimeoutMs = sessionTimeoutMs;
 }

 public static Class getKeyDeserializerClass() {
  return keyDeserializerClass;
 }

 public static void setKeyDeserializerClass(Class keyDeserializerClass) {
  KafkaConsumerConfig.keyDeserializerClass = keyDeserializerClass;
 }

 public static Class getValueDeserializerClass() {
  return valueDeserializerClass;
 }

 public static void setValueDeserializerClass(Class valueDeserializerClass) {
  KafkaConsumerConfig.valueDeserializerClass = valueDeserializerClass;
 }

 public static String getGroupId() {
  return groupId;
 }

 public static void setGroupId(String groupId) {
  KafkaConsumerConfig.groupId = groupId;
 }

 public static String getAutoOffsetReset() {
  return autoOffsetReset;
 }

 public static void setAutoOffsetReset(String autoOffsetReset) {
  KafkaConsumerConfig.autoOffsetReset = autoOffsetReset;
 }


 @Bean
 public KafkaListenerContainerFactory> kafkaListenerContainerFactory() {
  ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
  factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
  factory.setConcurrency(10);
  factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
  factory.setRecordFilterStrategy(new RecordFilterStrategy() {
   @Override
   public boolean filter(ConsumerRecord consumerRecord) {
    log.debug("partition is {},key is {},topic is {}",
      consumerRecord.partition(), consumerRecord.key(), consumerRecord.topic());
    return false;
   }
  });
  return factory;
 }

 private ConsumerFactory consumerFactory() {
  return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
 }

 private Map consumerConfigs() {
  Map propsMap = new HashMap<>();
  propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, server);
  propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);
  propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitIntervalMs);
  propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeoutMs);
  propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, keyDeserializerClass);
  propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, valueDeserializerClass);
  propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
  propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);
  return propsMap;

 }


 /* @Bean
 public Listener listener() {
  return new Listener();
 }*/
}
package com.dtdream.analysis.config;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * User: chenqimiao
 * Date: 2017/7/24
 * Time: 9:43
 * To change this template use File | Settings | File Templates.
 */
@ConfigurationProperties(
  prefix = "kafka.producer.default",
  ignoreInvalidFields = true
)//注入一些属性域
@EnableKafka
@Configuration//使得@Bean注解生效
public class KafkaProducerConfig {
 private static String server;
 private static Integer retries;
 private static Integer batchSize;
 private static Integer lingerMs;
 private static Integer bufferMemory;
 private static Class keySerializerClass = StringSerializer.class;
 private static Class valueSerializerClass = StringSerializer.class;

 private Map producerConfigs() {
  Map props = new HashMap<>();
  props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, server);
  props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
  props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, batchSize);
  props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, lingerMs);
  props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);
  props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, keySerializerClass);
  props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, valueSerializerClass);
  return props;
 }

 private ProducerFactory producerFactory() {
  return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
 }

 public static String getServer() {
  return server;
 }

 public static void setServer(String server) {
  KafkaProducerConfig.server = server;
 }

 public static Integer getRetries() {
  return retries;
 }

 public static void setRetries(Integer retries) {
  KafkaProducerConfig.retries = retries;
 }

 public static Integer getBatchSize() {
  return batchSize;
 }

 public static void setBatchSize(Integer batchSize) {
  KafkaProducerConfig.batchSize = batchSize;
 }

 public static Integer getLingerMs() {
  return lingerMs;
 }

 public static void setLingerMs(Integer lingerMs) {
  KafkaProducerConfig.lingerMs = lingerMs;
 }

 public static Integer getBufferMemory() {
  return bufferMemory;
 }

 public static void setBufferMemory(Integer bufferMemory) {
  KafkaProducerConfig.bufferMemory = bufferMemory;
 }

 public static Class getKeySerializerClass() {
  return keySerializerClass;
 }

 public static void setKeySerializerClass(Class keySerializerClass) {
  KafkaProducerConfig.keySerializerClass = keySerializerClass;
 }

 public static Class getValueSerializerClass() {
  return valueSerializerClass;
 }

 public static void setValueSerializerClass(Class valueSerializerClass) {
  KafkaProducerConfig.valueSerializerClass = valueSerializerClass;
 }

 @Bean(name = "kafkaTemplate")
 public KafkaTemplate kafkaTemplate() {
  return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
 }
}

利用kafkaTemplate即可完成发送。

@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;


 @RequestMapping(
   value = "/openApp",
   method = RequestMethod.POST,
   produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE,
   consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE
 )
 @ResponseBody
 public ResultDTO openApp(@RequestBody ActiveLogPushBo activeLogPushBo, HttpServletRequest request) {

  logger.info("openApp: activeLogPushBo {}, dateTime {}", JSONObject.toJSONString(activeLogPushBo),new DateTime().toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"));

  String ip = (String) request.getAttribute("ip");

  activeLogPushBo.setIp(ip);

  activeLogPushBo.setDate(new Date());

  //ResultDTO resultDTO = dataCollectionService.collectOpenInfo(activeLogPushBo);

  kafkaTemplate.send("data_collection_open",JSONObject.toJSONString(activeLogPushBo));

  // logger.info("openApp: resultDTO {} ,dateTime {}", resultDTO.toJSONString(),new DateTime().toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"));

  return new ResultDTO().success();
 }

kafkaTemplate的send方法会更根据你指定的key进行hash,再对partition数进行去模，最后决定发送到那一个分区，假如没有指定key,那send方法对分区的选择是随机。具体怎么随机的话，这里就不展开讲了，有兴趣的同学可以自己看源码，我们可以交流交流。

接着配置一个监听器

package com.dtdream.analysis.listener;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

import java.util.Optional;
@Component
public class Listener {

 private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

 @KafkaListener(topics = {"test-topic"})
 public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
  Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());
  if (kafkaMessage.isPresent()) {
   Object message = kafkaMessage.get();
   logger.info("message is {} ", message);
  }
 }
}

@KafkaListener其实可以具体指定消费哪个分区，如果不指定的话，并且只有一个消费者实例，那么这个实例会消费所有的分区的消息。

消费者的数量是一定要少于partition的数量的，不然没有任何意义。会出现消费者过剩的情况。

消费者数量和partition数量的多与少，会动态影响消费节点所消费的partition数目，最终会在整个集群中达到一种动态平衡。

5.总结

理论上只要cpu核心数无限，那么partition数也可以无上限，与此同时消费者节点和生产者节点也可以无上限，最终会使单个topic的并发无上限。单机的cpu的核心数总是会达到一个上限，kafka作为分布式系统，可以很好利用集群的运算能力，进行动态扩展，在DT时代，应该会慢慢成为主流吧。

以上这篇kafka生产实践(详解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持创新互联。


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