1. Kafka介绍

1.1.1. Kafka是什么

    kafka运用scala开发，支撑多语言客户端（c++、java、python、go等）
    Kafka最先由LinkedIn公司开发，之后成为Apache的尖端项目。
    Kafka是一个分布式的、分区化、可复制提交的日志服务
    LinkedIn运用Kafka完结了公司不同运用程序之间的松耦和，那么作为一个可扩展、高可靠的音讯体系
    支撑高Throughput的运用
    scale out：无需停机即可扩展机器
    耐久化：经过将数据耐久化到硬盘以及replication防止数据丢掉
    支撑online和offline的场景

1.1.2. Kafka的特点

Kafka是分布式的，其一切的构件borker(服务端集群)、producer(音讯出产)、consumer(音讯顾客)都能够是分布式的。

在音讯的出产时能够运用一个标识topic来区别，且能够进行分区；每一个分区都是一个次序的、不可变的音讯行列，而且能够持续的添加。

同时为发布和订阅供给高吞吐量。据了解，Kafka每秒能够出产约25万音讯（50 MB），每秒处理55万音讯（110 MB）。

音讯被处理的状况是在consumer端保护，而不是由server端保护。当失利时能自动平衡

1.1.3. 常用的场景

监控：主机经过Kafka发送与体系和运用程序健康相关的指标，然后这些信息会被搜集和处理然后创立监控仪表盘并发送警告。

音讯行列：运用程度运用Kafka作为传统的音讯体系完结标准的行列和音讯的发布—订阅，例如查找和内容提要（Content Feed）。比起大多数的音讯体系来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模音讯处理运用的解决方案。音讯体系一般吞吐量相对较低，可是需求更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka供给的强大的耐久性确保。在这个范畴，Kafka足以比美传统音讯体系，如ActiveMR或RabbitMQ

站点的用户活动追踪: 为了更好地理解用户行为，改进用户体验，将用户查看了哪个页面、点击了哪些内容等信息发送到每个数据中心的Kafka集群上，并经过Hadoop进行剖析、生成日常报告。

流处理：保存搜集流数据，以供给之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。许多用户会将那些从原始topic来的数据进行阶段性处理，汇总，扩大或许以其他的方式转换到新的topic下再持续后边的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需求对这个内容进行清理，比如回复正常数据或许删除重复数据，最终再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。

日志聚合:运用Kafka替代日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上搜集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更明晰地抽象成一个个日志或事情的音讯流。这就让Kafka处理进程推迟更低，更简单支撑多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的体系比如Scribe或许Flume来说，Kafka供给同样高效的功能和因为复制导致的更高的耐用性确保，以及更低的端到端推迟

耐久性日志：Kafka能够为一种外部的耐久性日志的分布式体系供给服务。这种日志能够在节点间备份数据，并为毛病节点数据回复供给一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法供给了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

1.1.4. Kafka中包含以下基础概念

    1.Topic(论题)：Kafka中用于区别不同类别信息的类别称号。由producer指定
    2.Producer(出产者)：将音讯发布到Kafka特定的Topic的目标(进程)
    3.Consumers(顾客)：订阅并处理特定的Topic中的音讯的目标(进程)
    4.Broker(Kafka服务集群)：已发布的音讯保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个署理(Broker). 顾客能够订阅一个或多个论题，并从Broker拉数据，然后消费这些已发布的音讯。
    5.Partition(分区)：Topic物理上的分组，一个topic能够分为多个partition，每个partition是一个有序的行列。partition中的每条音讯都会被分配一个有序的id（offset）
    Message：音讯，是通信的基本单位，每个producer能够向一个topic（主题）发布一些音讯。

1.1.5. 音讯

音讯由一个固定巨细的报头和可变长度但不透明的字节阵列负载。报头包含格式版别和CRC32效验和以检测损坏或切断

1.1.6. 音讯格式

    1. 4 byte CRC32 of the message
    2. 1 byte "magic" identifier to allow format changes, value is 0 or 1
    3. 1 byte "attributes" identifier to allow annotations on the message independent of the version
       bit 0 ~ 2 : Compression codec
           0 : no compression
           1 : gzip
           2 : snappy
           3 : lz4
       bit 3 : Timestamp type
           0 : create time
           1 : log append time
       bit 4 ~ 7 : reserved
    4. (可选) 8 byte timestamp only if "magic" identifier is greater than 0
    5. 4 byte key length, containing length K
    6. K byte key
    7. 4 byte payload length, containing length V
    8. V byte payload

2. Kafka深层介绍

2.1.1. 架构介绍

Producer：Producer即出产者，音讯的产生者，是音讯的⼊口。
kafka cluster：kafka集群，一台或多台服务器组成
- Broker：Broker是指部署了Kafka实例的服务器节点。每个服务器上有一个或多个kafka的实例，咱们权且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……
- Topic：音讯的主题，能够理解为音讯的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都能够创立多个topic。实践运用中通常是一个事务线建一个topic。
- Partition：Topic的分区，每个topic能够有多个分区，分区的作用是做负载，进步kafka的吞吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的，partition的表现形式便是一个一个的⽂件夹！
- Replication:每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）毛病的时分会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默许副本的最大数量是10 个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能寄存一个副本（包括自己）。
Consumer：顾客，即音讯的消费方，是音讯的出口。
- Consumer Group：咱们能够将多个消费组组成一个顾客组，在kafka的规划中同一个分区的数据只能被顾客组中的某一个顾客消费。同一个顾客组的顾客能够消费同一个 topic的不同分区的数据，这也是为了进步kafka的吞吐量！

2.1.2. ⼯作流程

咱们看上⾯的架构图中，producer便是出产者，是数据的进口。Producer在写入数据的时分会把数据写入到leader中，不会直接将数据写入follower！那leader怎样找呢？写入的流程又是什么样的呢？我们看下图：

    1.⽣产者从Kafka集群获取分区leader信息
    2.⽣产者将音讯发送给leader
    3.leader将音讯写入本地磁盘
    4.follower从leader拉取音讯数据
    5.follower将音讯写入本地磁盘后向leader发送ACK
    6.leader收到一切的follower的ACK之后向出产者发送ACK

2.1.3. 选择partition的原则

那在kafka中，假如某个topic有多个partition，producer⼜怎样知道该将数据发往哪个partition呢？ kafka中有几个原则：

    1.partition在写入的时分能够指定需求写入的partition，假如有指定，则写入对应的partition。
    2.假如没有指定partition，可是设置了数据的key，则会依据key的值hash出一个partition。
    3.假如既没指定partition，又没有设置key，则会采用轮询⽅式，即每次取一小段时刻的数据写入某
    个partition，下一小段的时刻写入下一个partition

2.1.4. ACK应答机制

producer在向kafka写入音讯的时分，能够设置参数来承认是否承认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为 0,1,all

0代表producer往集群发送数据不需求等到集群的返回，不确保音讯发送成功。安全性最低可是效率最高。
1代表producer往集群发送数据只要leader应答就能够发送下一条，只确保leader发送成功。
all代表producer往集群发送数据需求一切的follower都完结从leader的同步才会发送下一条，确保 leader发送成功和一切的副本都完结备份。安全性最⾼高，可是效率最低。

最终要留意的是，假如往不存在的topic写数据，kafka会⾃动创立topic，partition和replication的数量默许配置都是1。

2.1.5. Topic和数据⽇志

topic 是同⼀类别的音讯记载（record）的调集。在Kafka中，⼀个主题通常有多个订阅者。关于每个主题，Kafka集群保护了⼀个分区数据⽇志⽂件结构如下：

每个partition都是⼀个有序而且不可变的音讯记载调集。当新的数据写⼊时，就被追加到partition的末尾。在每个partition中，每条音讯都会被分配⼀个次序的唯⼀标识，这个标识被称为offset，即偏移量。留意，Kafka只确保在同⼀个partition内部音讯是有序的，在不同partition之间，并不能确保音讯有序。

Kafka能够配置⼀个保存期限，⽤来标识⽇志会在Kafka集群内保存多⻓时刻。Kafka集群会保存在保存期限内一切被发布的音讯，不论这些音讯是否被消费过。⽐如保存期限设置为两天，那么数据被发布到 Kafka集群的两天以内，一切的这些数据都能够被消费。当超越两天，这些数据将会被清空，以便为后续的数据腾出空间。因为Kafka会将数据进⾏耐久化存储（即写⼊到硬盘上），所以保存的数据⼤⼩可以设置为⼀个⽐较⼤的值。

2.1.6. Partition结构

Partition在服务器上的表现形式便是⼀个⼀个的⽂件夹，每个partition的⽂件夹下⾯会有多组segment ⽂件，每组segment⽂件⼜包含 .index ⽂件、 .log ⽂件、 .timeindex ⽂件三个⽂件，其中 .log ⽂件便是实践存储message的地⽅，⽽ .index 和 .timeindex ⽂件为索引⽂件，⽤于检索音讯。

2.1.7. 消费数据

多个顾客实例能够组成⼀个顾客组，并⽤⼀个标签来标识这个顾客组。⼀个顾客组中的不同消费者实例能够运⾏在不同的进程甚⾄不同的服务器上。

假如一切的顾客实例都在同⼀个顾客组中，那么音讯记载会被很好的均衡的发送到每个顾客实例。

假如一切的顾客实例都在不同的顾客组，那么每⼀条音讯记载会被⼴播到每⼀个顾客实例。

举个例⼦，如上图所示⼀个两个节点的Kafka集群上拥有⼀个四个partition（P0-P3）的topic。有两个顾客组都在消费这个topic中的数据，顾客组A有两个顾客实例，顾客组B有四个顾客实例。从图中咱们能够看到，在同⼀个顾客组中，每个顾客实例能够消费多个分区，可是每个分区最多只能被顾客组中的⼀个实例消费。也便是说，假如有⼀个4个分区的主题，那么顾客组中最多只能有4 个顾客实例去消费，多出来的都不会被分配到分区。其实这也很好理解，假如允许两个顾客实例同时消费同⼀个分区，那么就⽆法记载这个分区被这个顾客组消费的offset了。假如在顾客组中动态的上线或下线顾客，那么Kafka集群会⾃动调整分区与顾客实例间的对应关系。

3. 操作Kafka

3.1.1. sarama

Go语言中连接kafka运用第三方库: github.com/Shopify/sarama。

3.1.2. 下载及装置

    go get github.com/Shopify/sarama

留意事项: sarama v1.20之后的版别加入了zstd压缩算法，需求用到cgo，在Windows渠道编译时会提示类似如下错误： github.com/DataDog/zstd exec: “gcc”:executable file not found in %PATH% 所以在Windows渠道请运用v1.19版别的sarama。(假如不会版别操控请查看博客里边的go module章节)

3.1.3. 连接kafka发送音讯

package main
import (
    "fmt"
    "github.com/Shopify/sarama"
)
// 基于sarama第三方库开发的kafka client
func main() {
    config := sarama.NewConfig()
    config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll          // 发送完数据需求leader和follow都承认
    config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出一个partition
    config.Producer.Return.Successes = true                   // 成功交付的音讯将在success channel返回
    // 结构一个音讯
    msg := &sarama.ProducerMessage{}
    msg.Topic = "web_log"
    msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a test log")
    // 连接kafka
    client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"127.0.0.1:9092"}, config)
    if err != nil {
        fmt.Println("producer closed, err:", err)
        return
    }
    defer client.Close()
    // 发送音讯
    pid, offset, err := client.SendMessage(msg)
    if err != nil {
        fmt.Println("send msg failed, err:", err)
        return
    }
    fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset)
}

3.1.4. 连接kafka消费音讯

package main
import (
    "fmt"
    "github.com/Shopify/sarama"
)
// kafka consumer
func main() {
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"127.0.0.1:9092"}, nil)
    if err != nil {
        fmt.Printf("fail to start consumer, err:%v\n", err)
        return
    }
    partitionList, err := consumer.Partitions("web_log") // 依据topic取到一切的分区
    if err != nil {
        fmt.Printf("fail to get list of partition:err%v\n", err)
        return
    }
    fmt.Println(partitionList)
    for partition := range partitionList { // 遍历一切的分区
        // 针对每个分区创立一个对应的分区顾客
        pc, err := consumer.ConsumePartition("web_log", int32(partition), sarama.OffsetNewest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("failed to start consumer for partition %d,err:%v\n", partition, err)
            return
        }
        defer pc.AsyncClose()
        // 异步从每个分区消费信息
        go func(sarama.PartitionConsumer) {
            for msg := range pc.Messages() {
                fmt.Printf("Partition:%d Offset:%d Key:%v Value:%v", msg.Partition, msg.Offset, msg.Key, msg.Value)
            }
        }(pc)
    }
}

本文正在参加「金石方案 . 瓜分6万现金大奖」

go操作Kafka

1. Kafka介绍

1.1.1. Kafka是什么

1.1.2. Kafka的特点

1.1.3. 常用的场景

1.1.4. Kafka中包含以下基础概念

1.1.5. 音讯

1.1.6. 音讯格式

2. Kafka深层介绍

2.1.1. 架构介绍

2.1.2. ⼯作流程

2.1.3. 选择partition的原则

2.1.4. ACK应答机制

2.1.5. Topic和数据⽇志

2.1.6. Partition结构

2.1.7. 消费数据

3. 操作Kafka

3.1.1. sarama

3.1.2. 下载及装置

3.1.3. 连接kafka发送音讯

3.1.4. 连接kafka消费音讯

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1.1.1. Kafka是什么

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1.1.3. 常用的场景

1.1.4. Kafka中包含以下基础概念

1.1.5. 音讯

1.1.6. 音讯格式

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2.1.1. 架构介绍

2.1.2. ⼯作流程

2.1.3. 选择partition的原则

2.1.4. ACK应答机制

2.1.5. Topic和数据⽇志

2.1.6. Partition结构

2.1.7. 消费数据

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3.1.2. 下载及装置

3.1.3. 连接kafka发送音讯

3.1.4. 连接kafka消费音讯

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