一、Kafka 介绍

1. MQ 的作用

消息队列（Message Queue，简称 MQ）是一种用于跨进程通信的技术，核心功能是通过异步消息的方式实现系统之间的解耦。它在现代分布式系统中有着广泛的应用，主要作用体现在以下三个方面：

异步处理

在传统的同步调用中，生产者和消费者需要同时在线，并且生产者在完成任务后才能继续执行其他工作。这种模式限制了系统的性能。而引入消息队列后，生产者可以将任务提交到队列中，消费者按需消费任务，从而提升系统的吞吐量。

• 示例：快递员送快递到客户家，效率低下。而菜鸟驿站的出现让快递员只需将包裹放置在驿站，客户可以根据自己的时间安排取件。这种方式大大提高了效率。

解耦

解耦是消息队列最重要的功能之一。服务之间通过消息队列传递数据，而不是直接调用对方的服务接口，这样可以有效降低系统的耦合度。

• 示例：《Thinking in JAVA》原书是英文版，但通过翻译社将内容翻译成多种语言，满足不同读者的需求。翻译社起到了桥梁作用，不同语言之间的沟通不再直接依赖于作者和读者。

削峰填谷

在高并发场景下，系统往往会遇到流量高峰，导致系统负载过重。通过消息队列，可以将流量暂存并按固定速率处理，从而避免系统崩溃。

• 示例：长江每年都会涨水，但通过三峡大坝的调节，下游的出水速度保持稳定，避免了洪水泛滥。

2. 为什么要用 Kafka

Kafka 是一种高吞吐量、低延迟、分布式的消息队列系统，适合在大规模数据处理场景中使用。以下是 Kafka 的典型使用场景和优势：

日志聚合场景

在大规模分布式系统中，各个服务都会产生大量的日志信息。传统的日志收集方式往往存在以下问题：

• 数据量大：需要快速收集和处理来自各个渠道的海量日志。
• 容错性要求高：集群中允许少量节点出现故障而不影响整体服务。
• 功能专注：Kafka 专注于高吞吐量、低延迟的消息传递，不追求复杂的消息处理功能。

核心优势

• 高吞吐量：Kafka 能够处理数百万 TPS（每秒事务处理量）。
• 低延迟：通常在毫秒级别的延迟时间内完成消息传递。
• 可扩展性：通过增加节点和分区数量，可以线性扩展处理能力。
• 容错性：通过副本机制保证消息的高可用性。
• 持久化：Kafka 使用磁盘存储消息，保证消息的持久性。

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二、Kafka 快速上手

1. 实验环境准备

要快速上手 Kafka，首先需要搭建实验环境。以下是推荐的实验环境配置：

• 虚拟机数量：3 台
• 操作系统：CentOS 7
• Java 版本：Java 8

环境配置步骤

1. 下载 Kafka 和 Zookeeper。
2. 将 Kafka 解压到 /app/kafka 目录，将 Zookeeper 解压到 /app/zookeeper 目录。
3. 配置环境变量，确保系统能够识别 Kafka 和 Zookeeper 的命令。
4. 关闭防火墙，以避免端口阻塞：

   systemctl stop firewalld.service
   

2. 单机服务体验

为了更直观地理解 Kafka 的工作原理，我们可以先体验单机版 Kafka 服务。

步骤 1：启动 Zookeeper

Kafka 依赖 Zookeeper 进行元数据管理和选举机制。在实际部署中，通常使用独立的 Zookeeper 集群。

启动 Zookeeper 服务：

nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

检查 Zookeeper 是否正常启动：

jps

确认输出中有 QuorumPeerMain 进程。

步骤 2：启动 Kafka

启动 Kafka 服务前，需要确保 Zookeeper 服务正常运行。

启动 Kafka 服务：

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

确认 Kafka 是否正常启动：

jps

检查输出中是否包含 Kafka 进程。

步骤 3：创建和使用 Topic

Kafka 的基础工作机制是通过 Topic 进行消息的传递。

1. 创建 Topic

   bin/kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092
   

2. 发送消息 启动生产者端并发送消息：

   bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
   > 这是一条测试消息
   

3. 消费消息 启动消费者端并接收消息：

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

3. 理解 Kafka 的消息传递机制

Kafka 的消息传递机制可以通过以下核心组件来理解：

• 生产者（Producer）：将消息发送到指定的 Topic。
• 消费者（Consumer）：从指定的 Topic 消费消息。
• Topic：逻辑概念，表示一类业务消息的集合。
• Partition：物理概念，实际存储消息的分区。
• Broker：Kafka 服务器实例，存储和管理 Partition。

Kafka 的设计目标是通过这些组件实现高效、可靠的消息传递，满足企业级数据管道的需求。

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四、Kafka 集群服务

1. 为什么要使用集群

单机部署的 Kafka 在性能上虽然已经非常出色，但在实际生产环境中通常需要使用 Kafka 集群来进一步提升数据存储能力和系统的高可用性。集群可以解决以下问题：

1.1 解决海量数据存储问题

单个 Broker 服务器的存储能力有限，当数据量增长到一定程度时，单机难以承载。通过集群部署，可以将数据分散存储在多个 Broker 中，从而提升整体存储能力。

1.2 提高系统容错能力

单机环境中，如果 Broker 崩溃，所有数据都会丢失。而集群环境下，每个 Partition 都有多个副本，即使部分 Broker 节点宕机，系统依然可以正常运行，保证数据的高可用性。

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五、理解服务端的 Topic、Partition 和 Broker

Kafka 的核心架构由 Topic、Partition 和 Broker 组成，这三者之间的关系至关重要：

• Topic：一个逻辑的消息分类，每个 Topic 包含多条消息。
• Partition：每个 Topic 可以分成多个 Partition，每个 Partition 是一个消息队列。
• Broker：Kafka 的服务器实例，负责存储 Partition 数据，并处理客户端请求。

5.1 创建分布式 Topic 示例

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server worker1:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 4 --topic distributedTopic

5.2 查看 Topic 信息

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server worker1:9092 --describe --topic distributedTopic

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六、章节总结：Kafka 集群的整体结构

通过前面的学习，我们可以总结 Kafka 集群的整体结构：

1. Topic 是逻辑概念，Producer 和 Consumer 通过 Topic 进行消息传递。
2. Partition 是实际存储单元，保证数据分散存储和负载均衡。
3. Broker 是 Kafka 的服务器实例，存储 Partition 数据并处理客户端请求。
4. Zookeeper 管理 Kafka 集群的元数据和选举过程。
5. Controller 是 Kafka 集群的核心管理节点，负责管理 Topic 和 Partition 的分配。

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七、Spring Boot 实现 Kafka 消息有序性

为了保证 Kafka 的消息有序性，可以使用 Spring Boot 和 Kafka 的整合来实现。在 Java 的 Spring Boot 项目中，我们通过指定消息的 Key 和自定义分区器来确保消息发送到相同的 Partition，从而实现有序性。

7.1 依赖配置

在 Maven 项目中，引入 Kafka 的依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-kafka</artifactId>
</dependency>

7.2 配置 KafkaProducer

创建 Kafka 的生产者配置类：

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
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;@Configuration
public class KafkaProducerConfig {@Beanpublic ProducerFactory<String, String> producerFactory() {Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);}@Beanpublic KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {return new KafkaTemplate<>(producerFactory());}
}

7.3 发送有序消息

创建一个消息发送服务，确保消息使用相同的 Key 发送到同一个 Partition：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class KafkaProducerService {private static final String TOPIC = "test_topic";@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;public void sendMessage(String key, String message) {kafkaTemplate.send(TOPIC, key, message);}
}

7.4 自定义分区器（可选）

如果有更复杂的分区逻辑，可以自定义分区器：

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;import java.util.Map;public class CustomPartitioner implements Partitioner {@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {// 自定义分区逻辑return Math.abs(key.hashCode()) % cluster.partitionCountForTopic(topic);}@Overridepublic void close() {}@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {}
}

7.5 设置一个 Topic 对应一个 Partition 的方法

如果业务需求是保证某个 Topic 的消息全局有序，可以在创建 Topic 时将 Partition 数量设置为 1，从而保证所有消息存储在同一个 Partition 中，实现全局有序。

创建一个 Partition 的 Topic

bin/kafka-topics.sh --create --topic singlePartitionTopic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1

在 Spring Boot 中发送消息到该 Topic

@Service
public class KafkaSinglePartitionProducerService {private static final String TOPIC = "singlePartitionTopic";@Autowiredprivate KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;public void sendMessage(String message) {kafkaTemplate.send(TOPIC, message);}
}

通过这种方式，所有发送到 singlePartitionTopic 的消息都会进入同一个 Partition，确保消息顺序性。