引言

一、Kafka的Producer小案例

假设我们现在有一个电商系统，凡是能登录系统的用户都是会员，会员的价值体现在，消费了多少钱，就会累计相应的积分。积分可以兑换礼品包，优惠券···等等。

又到了我们的画图时间。首先我们得先来一个订单系统，那这个订单系统中肯定就会有数据日志产生，它现在就是把这些日志写到Kafka里面，日志我们使用json的方式记录。图中的statement表示订单状态，此时是已支付。

此时担任我们消费者的肯定就是会员系统了，它要对这个id为1的会员进行积分累计。当然必须要考虑到的情况是，这个会员有可能也会进行退款操作，那相应的积分也会减少。statement此时为cancel取消

我们上一讲中的设置参数中，提到我们可以给每一个消息设置一个key，也可以不指定，这个key跟我们要把这个消息发送到哪个主题的哪个分区是有关系的。比如我们现在有一个主题叫 tellYourDream，主题下面有两个分区，两个分区分别存在两个副本（此时我们不关注follower，因为它的数据是同步leader的）

Topic：tellYourDream p0:leader partition <- follower partition p1:leader partition <- follower partition复制代码

如果是不指定key的时候，发送的一条消息会以轮询的方式发送到分区里面。也就是比如说，我第一条消息是one，那这个one就发送到了p0里面，第二条是two，就发送到了p1里面，之后的three就是p0，four就是p1···依次类推。

如果指定key，比如我的key为message1，Kafka就会取得这个key的hash值，取到的数字再对我们的分区数取模，然后根据取模的值来决定哪个分区（例如我们现在是p0，p1两个分区，取模的值就只会是0,1），取模为0，就发送到p0，取模为1，就发送到p1，这样的做法可以保证key相同的消息一定会被发送到同一个分区（也可以使用这个特性来规定某些消息一定会发送到指定的分区）。这个做法和MapReduce的shuffle是不是又类似了，所以这些大数据框架，真的互通点很多。

对于我们刚刚提到的会员系统，如果此时用户下单时的消息发送到了p0，而退款的消息发送到了p1，难免有时会发生消费者先消费到p1中的消息的情况，此时用户的积分还没有增加，就已经扣除1000了，显示就会出现问题。所以为了保证同一个用户的消息发送到同一个分区中，我们需要将其指定key。

代码部分

因为在 Kafka的生产者原理及重要参数说明 中我们已经把下面的prop.put的所有配置都已经解释过了，所以这次就直接ctrl+c，ctrl+v上来。其实就是把那时候的创建生产者的代码抽取出来成为一个createProducer()方法而已。

public class OrderProducer {	public static KafkaProducer<String, String> createProducer() {		Properties props = new Properties();		props.put("bootstrap.servers", "hadoop1:9092,hadoop2:9092,hadoop3:9092"); 		props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");		props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");		props.put("buffer.memory", 33554432);		props.put("compression.type", "lz4");		props.put("batch.size", 32768);		props.put("linger.ms", 100);		props.put("retries", 10);//5 10		props.put("retry.backoff.ms", 300);		props.put("request.required.acks", "1");		KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);		return producer;	}复制代码

这里就是一段生产JSON格式的消息代码而已，也抽取成一个方法。

	public static JSONObject createRecord() {		JSONObject order=new JSONObject();		order.put("userId", 12344);		order.put("amount", 100.0);		order.put("statement", "pay");		return order;	}复制代码

这里就是直接创建生产者和消息，此时key使用userId或者订单id都行，问题不大。

 public static void main(String[] args) throws Exception { KafkaProducer<String, String> producer = createProducer(); JSONObject order=createRecord(); ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>( "tellYourDream",order.getString("userId") ,order.toString()); producer.send(record, new Callback() { @Override public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { if(exception == null) { System.out.println("消息发送成功");  } else { //进行处理 } } }); Thread.sleep(10000);  producer.close(); } }复制代码

此时如果进行过重试机制后，消息还存在异常的话，公司比较严谨的项目都会有备用链路，比如把数据存到MySQL，Redis···等来保证消息不会丢失。

补充：自定义分区（可自行了解）

因为其实Kafka自身提供的机制已经基本满足生产环境中的使用了，所以这块就不展开详细的说明了。此外还有自定义序列化，自定义拦截器，这些在工作当中使用得频率不高，如果用到大概可以进行百度自行学习。

例如，通话记录中，给客服打电话的记录要存到一个分区中，其余的记录均分的分布到剩余的分区中。我们就这个案例来进行演示，要自定义的情况就要实现Partition接口，然后实现3个方法，说是实现3个，其实主要也就实现partition()这个方法而已。

package com.bonc.rdpe.kafka110.partitioner;import java.util.List;import java.util.Map;import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;import org.apache.kafka.common.Cluster;import org.apache.kafka.common.PartitionInfo;/*** @Title PhonenumPartitioner.java * @Description 自定义分区器* @Date 2018-06-25 14:58:14*/public class PhonenumPartitioner implements Partitioner{ @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { // TODO nothing } @Override public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) { // 得到 topic 的 partitions 信息 List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic); int numPartitions = partitions.size(); // 模拟某客服 if(key.toString().equals("10000") || key.toString().equals("11111")) { // 放到最后一个分区中 return numPartitions - 1; } String phoneNum = key.toString(); return phoneNum.substring(0, 3).hashCode() % (numPartitions - 1); } @Override public void close() { // TODO nothing }}复制代码

使用自定义分区器

package com.bonc.rdpe.kafka110.producer;import java.util.Properties;import java.util.Random;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;/** * @Title PartitionerProducer.java  * @Description 测试自定义分区器 * @Date 2018-06-25 15:10:04 */public class PartitionerProducer { private static final String[] PHONE_NUMS = new String[]{ "10000", "10000", "11111", "13700000003", "13700000004", "10000", "15500000006", "11111", "15500000008",  "17600000009", "10000", "17600000011"  }; public static void main(String[] args) throws Exception {  Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "192.168.42.89:9092,192.168.42.89:9093,192.168.42.89:9094"); // 设置分区器 props.put("partitioner.class", "com.bonc.rdpe.kafka110.partitioner.PhonenumPartitioner"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");  Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);  int count = 0; int length = PHONE_NUMS.length;  while(count < 10) { Random rand = new Random(); String phoneNum = PHONE_NUMS[rand.nextInt(length)]; ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("dev3-yangyunhe-topic001", phoneNum, phoneNum); RecordMetadata metadata = producer.send(record).get(); String result = "phonenum [" + record.value() + "] has been sent to partition " + metadata.partition(); System.out.println(result); Thread.sleep(500); count++; } producer.close(); }}复制代码

自定义分区结果：

二、Kafka消费者原理解析

1.offset 偏移量

此时再次请出我们的kafka集群，有多个消费者同时去消费集群中的信息

如果程序一直在稳定执行，那我们的整个流程是不会出现啥问题的，可是现在如果程序停止执行了呢？有可能是程序出现了bug，也有可能是因为我们进行修改手动停止了程序。那下一次恢复的时候，消费者又该从哪个地方开始消费？

Topic：tellYourDream ConsumerA tellYourDream:p0(10000) tellYourDream:p1(10001)复制代码

offset就类似于数组下标的那种理解类似，比如数组的下标为什么要从0开始，基于数组的内存模型。就是所处数组位置离首地址的距离而定。array[0]就是偏移为0的位置，也就是首地址。array[k]也就是偏移为k的位置。kafka中的offset也是同样的理解，这个偏移量其实就是记录一个位置而使用的。用来标识消费者这次消费到了这个位置。

在kafka里面，kafka是不帮忙维护这个offset偏移量的，这个offset需要consumer自行维护。kafka提供了两个关于offset的参数，一个是enable_auto_commit，当这个参数设置为true的时候，每次重启kafka都会把所有的数据重新消费一遍。再一个是auto_commit_interval_ms，这个是每次提交offset的一个时间间隔。

这个offset的存储位置在0.8版本（再次划重点，0.8之前的kafka尽量不要使用）之前，是存放在zookeeper里面的。这个设计明显是存在问题的，整个kafka集群有众多的topic，而系统中又有成千上万的消费者去消费它们，如果offset存放在zookeeper上，消费者每次都要提交给zookeeper这个值，这样zookeeper能顶得住吗？如果这时候觉得没啥问题的同学，那你就是没认真去读 插曲：Kafka的集群部署实践及运维相关 中的 3.4---消费信息 啦，赶快去复习一下。

在0.8版本之后，kafka就把这个offset存在了内部的一个主题里面，这个主题的名字叫做 consumer_offset。这个内部主题默认有50个分区，我们知道，消费者组是有它们的一个group.id的。提交过去的时候，key是group.id+topic+分区号（这是为了保证Kakfa集群中同分区的数据偏移量都提交到consumer_offset的同一个分区下）。这句话有点绕口，不过请务必读懂。

value就是当前offset的值，每隔一段时间，kafka内部会对这个topic进行compact。也就是每个group.id+topic+分区号就保留最新的那条数据即可。而且因为这个 consumer_offsets可能会接收高并发的请求，所以默认分区50个，这样如果你的kafka部署了一个大的集群，比如有50台机器，就可以用50台机器来抗offset提交的请求压力，就好很多。

2.Coordinator

每个consumer group都会选择一个broker作为自己的coordinator，负责监控这个消费组里的各个消费者的心跳，以及判断是否宕机，然后开启rebalance， 根据内部的一个选择机制，会挑选一个对应的Broker，Kafka会把各个消费组均匀分配给各个Broker作为coordinator来进行管理，consumer group中的每个consumer刚刚启动就会跟选举出来的这个consumer group对应的coordinator所在的broker进行通信，然后由coordinator分配分区给这个consumer来进行消费。coordinator会尽可能均匀的分配分区给各个consumer来消费。

2.1 如何选择哪台是coordinator？

首先对消费组的groupId进行hash，接着对consumer_offsets的分区数量取模，默认是50，可以通过offsets.topic.num.partitions来设置，找到你的这个consumer group的offset要提交到consumer_offsets的哪个分区。比如说：groupId，“membership-consumer-group” -> hash值（数字）-> 对50取模（结果只能是0~49，又是以往的那个套路） -> 就知道这个consumer group下的所有的消费者提交offset的时候是往哪个分区去提交offset，找到consumer_offsets的一个分区（这里consumer_offset的分区的副本数量默认来说1，只有一个leader），然后对这个分区找到对应的leader所在的broker，这个broker就是这个consumer group的coordinator了，consumer接着就会维护一个Socket连接跟这个Broker进行通信。

其实简单点解释，就是找到consumer_offsets中编号和它对应的一个分区而已。取模后是2，那就找consumer_offsets那50个分区中的第二个分区，也就是p1。取模后是10，那就找consumer_offsets那50个分区中的第十个分区，也就是p9.

2.2 coordinator完成了什么工作

然后这个coordinator会选出一个leader consumer（谁先注册上来，谁就是leader），这时候coordinator也会把整个Topic的情况汇报给leader consumer，，由leader consumer来制定消费方案。之后会发送一个SyncGroup请求把消费方案返回给coordinator。

用一小段话再总结一遍吧：

首先有一个消费者组，这个消费者组会有一个它们的group.id号，根据这个可以计算出哪一个broker作为它们的coodinator，确定了coordinator之后，所有的consumer都会发送一个join group请求注册。之后coordinator就会默认把第一个注册上来的consumer选择成为leader consumer，把整个Topic的情况汇报给leader consumer。之后leader consumer就会根据负载均衡的思路制定消费方案，返回给coordinator，coordinator拿到方案之后再下发给所有的consumer，完成流程。

consumer都会向coordinator发送心跳，可以认为consumer是从节点，coordinator是主节点。当有consumer长时间不再和coordinator保持联系，就会重新把分配给这个consumer的任务重新执行一遍。如果断掉的是leader consumer，就会重新选举新的leader，再执行刚刚提到的步骤。

2.3 分区方案的负载均衡

如果临时有consumer加入或退出，leader consumer就需要重新制定消费方案。

比如我们消费的一个主题有12个分区： p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11

假设我们的消费者组里面有三个消费者

2.3.1 range策略

range策略就是按照partiton的序号范围

p0~3 consumer1p4~7 consumer2p8~11 consumer3复制代码

2.3.2.round-robin策略

consumer1:0,3,6,9consumer2:1,4,7,10consumer3:2,5,8,11复制代码

但是前面的这两个方案有个问题： 假设consuemr1挂了:p0-5分配给consumer2,p6-11分配给consumer3 这样的话，原本在consumer2上的的p6,p7分区就被分配到了 consumer3上。

2.3.3.sticky策略

最新的一个sticky策略，就是说尽可能保证在rebalance的时候，让原本属于这个consumer 的分区还是属于他们， 然后把多余的分区再均匀分配过去，这样尽可能维持原来的分区分配的策略

consumer1：0-3consumer2: 4-7consumer3: 8-11 假设consumer3挂了consumer1：0-3，+8,9consumer2: 4-7，+10,11复制代码

2.3.4 Rebalance分代机制

在rebalance的时候，可能你本来消费了partition3的数据，结果有些数据消费了还没提交offset，结果此时rebalance，把partition3分配给了另外一个consumer了，此时你如果提交partition3的数据的offset，能行吗？必然不行，所以每次rebalance会触发一次consumer group generation，分代，每次分代会加1，然后你提交上一个分代的offset是不行的，那个partiton可能已经不属于你了，大家全部按照新的partiton分配方案重新消费数据。

以上就是比较重要的事情了，之后到了轻松愉快的代码时间。

三、消费者代码部分

其实和生产者不能说它们一模一样可是结构完全就是一样的，所以会比生产者的时候更加简短点。因为已经知道有这些东西了，很多东西通过搜索引擎就不难解决了。

public class ConsumerDemo {	private static ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(20);		public static void main(String[] args) throws Exception {		KafkaConsumer<String, String> consumer = createConsumer();				//指定消费的主题		consumer.subscribe(Arrays.asList("order-topic")); 		try {			while(true) { 			 			 //这里设置的是一个超时时间				ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Integer.MAX_VALUE); 								//对消费到的数据进行业务处理				for(ConsumerRecord<String, String> record : records) {					JSONObject order = JSONObject.parseObject(record.value()); 					threadPool.submit(new CreditManageTask(order));				}			}		} catch(Exception e) {			e.printStackTrace();			consumer.close();		}	}		private static KafkaConsumer<String, String> createConsumer() {		 //设置参数的环节		Properties props = new Properties();		props.put("bootstrap.servers", "hadoop1:9092,hadoop2:9092,hadoop3:9092");		props.put("group.id", "test-group");		props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");		props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");		props.put("heartbeat.interval.ms", 1000); // 这个尽量时间可以短一点		props.put("session.timeout.ms", 10 * 1000); // 如果说kafka broker在10秒内感知不到一个consumer心跳		props.put("max.poll.interval.ms", 30 * 1000); // 如果30秒才去执行下一次poll		// 就会认为那个consumer挂了，此时会触发rebalance		// 如果说某个consumer挂了，kafka broker感知到了，会触发一个rebalance的操作，就是分配他的分区		// 给其他的cosumer来消费，其他的consumer如果要感知到rebalance重新分配分区，就需要通过心跳来感知		// 心跳的间隔一般不要太长，1000，500		props.put("fetch.max.bytes", 10485760);		props.put("max.poll.records", 500); // 如果说你的消费的吞吐量特别大，此时可以适当提高一些		props.put("connection.max.idle.ms", -1); // 不要去回收那个socket连接		// 开启自动提交，他只会每隔一段时间去提交一次offset		// 如果你每次要重启一下consumer的话，他一定会把一些数据重新消费一遍		props.put("enable.auto.commit", "true");		// 每次自动提交offset的一个时间间隔		props.put("auto.commit.ineterval.ms", "1000");		// 每次重启都是从最早的offset开始读取，不是接着上一次		props.put("auto.offset.reset", "earliest"); 		KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);		return consumer;	}		static class CreditManageTask implements Runnable {		private JSONObject order;		public CreditManageTask(JSONObject order) {			this.order = order;		}		@Override		public void run() {			System.out.println("对订单进行积分的维护......" + order.toJSONString()); 			// 就可以做一系列的数据库的增删改查的事务操作		}	}}复制代码

3.1 消费者的核心参数

3.1.1 【heartbeat.interval.ms】

consumer心跳时间，必须得保持心跳才能知道consumer是否故障了，然后如果故障之后，就会通过心跳下发rebalance的指令给其他的consumer通知他们进行rebalance的操作

3.1.2 【session.timeout.ms】

kafka多长时间感知不到一个consumer就认为他故障了，默认是10秒

3.1.3 【max.poll.interval.ms】

如果在两次poll操作之间，超过了这个时间，那么就会认为这个consume处理能力太弱了，会被踢出消费组，分区分配给别人去消费，一遍来说结合你自己的业务处理的性能来设置就可以了

3.1.4【fetch.max.bytes】

获取一条消息最大的字节数，一般建议设置大一些

3.1.5 【max.poll.records】

一次poll返回消息的最大条数，默认是500条

3.1.6 【connection.max.idle.ms】

consumer跟broker的socket连接如果空闲超过了一定的时间，此时就会自动回收连接，但是下次消费就要重新建立socket连接，这个建议设置为-1，不要去回收

3.1.7 【auto.offset.reset】

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	topicA -> partition0:1000 		 partitino1:2000 			 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，从当前位置开始消费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，则抛出异常复制代码

注：我们生产里面一般设置的是latest

3.1.8 【enable.auto.commit】

这个就是开启自动提交唯一

3.1.9 【auto.commit.ineterval.ms】

这个指的是多久条件一次偏移量

四、加餐时间：补充第一篇没提到的内容

日志二分查找

其实这也可以被称作稀松索引。也是一个类似跳表的结构。打开某主题下的分区，我们能看到这样的一些文件

00000000000000000000.index（偏移量的索引）00000000000000000000.log（日志文件）00000000000000000000.timeindex（时间的索引）复制代码

日志段文件，.log文件会对应一个.index和.timeindex两个索引文件。kafka在写入日志文件的时候，同时会写索引文件，就是.index和.timeindex，一个是位移索引，一个是时间戳索引。

默认情况下，有个参数log.index.interval.bytes限定了在日志文件写入多少数据，就要在索引文件写一条索引，默认是4KB，写4kb的数据然后在索引里写一条索引，所以索引本身是稀疏格式的索引，不是每条数据对应一条索引的。而且索引文件里的数据是按照位移和时间戳升序排序的，所以kafka在查找索引的时候，会用二分查找，时间复杂度是O(logN)，找到索引，就可以在.log文件里定位到数据了。

上面的0，2039···这些代表的是物理位置。为什么稀松索引会比直接一条条读取速度快，它不是每一条数据都会记录，是相隔几条数据的记录方式，但是就比如现在要消费偏移量为7的数据，就直接先看这个稀松索引上的记录，找到一个6时，7比6大，然后直接看后面的数据，找到8，8比7大，再看回来，确定7就是在6~8之间，而6的物理位置在9807,8的物理位置在12345，直接从它们中间去找。就提升了查找物理位置的速度。就类似于普通情况下的二分查找。

ISR机制

光是依靠多副本机制能保证Kafka的高可用性，但是能保证数据不丢失吗？不行，因为如果leader宕机，但是leader的数据还没同步到follower上去，此时即使选举了follower作为新的leader，当时刚才的数据已经丢失了。

ISR是：in-sync replica，就是跟leader partition保持同步的follower partition的数量，只有处于ISR列表中的follower才可以在leader宕机之后被选举为新的leader，因为在这个ISR列表里代表他的数据跟leader是同步的。

如果要保证写入kafka的数据不丢失，首先需要保证ISR中至少有一个follower，其次就是在一条数据写入了leader partition之后，要求必须复制给ISR中所有的follower partition，才能说代表这条数据已提交，绝对不会丢失，这是Kafka给出的承诺

那什么情况下副本会被踢出出ISR呢，如果一个副本超过10s没有去和leader同步数据的话，那么它就会被踢出ISR列表。但是这个问题如果解决了（网络抖动或者full gc···等），follower再次和leader同步了，leader会有一个判断，如果数据差异小就会让follower重新加入，那么怎么才算差异大，怎么才算小呢，咱们留到源码时说明。这次的篇幅非常非常长，而且需要理解的地方也不少，后面其实本来在kafka的内核里还有个HW&LEO原理的，可自己都懒得继续写了hhh。

小结

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最后，每一位读到这里的Java程序猿朋友们，感谢你们能耐心地看完。希望在成为一名更优秀的Java程序猿的道路上，我们可以一起学习、一起进步！都能赢取白富美，走向架构师的人生巅峰!