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原文鏈接地址：『互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)』kafka集群原理（117）

之前主要是理論說了kafka的原理，kafka相關(guān)的三個比較重要的配置文件server材蹬，consumer实幕，Producer的詳細(xì)配置，以及kafka消息的存儲形式堤器，主要是保存在zookeeper上昆庇。應(yīng)該按照之前的文檔單實例的kafka都搭建成功了。這次主要說說集群的搭建闸溃。
源碼：https://github.com/limingios/netFuture/tree/master/源碼/『互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)』kafka集群搭建和使用（117）

（一）kafka集群的搭建

• 查看主題

cd /opt/kafka_2.12-2.2.1
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
#__consumer_offsets 記錄偏移量的
# test 主題的名稱

• 搭建集群

單個節(jié)點掛了就掛了整吆，為了讓項目高可用必須搭建多節(jié)點。在生產(chǎn)環(huán)境肯定不能使用單節(jié)點肯定是使用多節(jié)點辉川。到目前為止表蝙，我們都是在一個單節(jié)點上運(yùn)行broker，這并沒有什么意思乓旗。對于kafka來說府蛇，一個單獨的broker意味著kafka集群中只有一個接點。要想增加kafka集群中的節(jié)點數(shù)量寸齐，只需要多啟動幾個broker實例即可欲诺。為了有更好的理解，現(xiàn)在我們在一臺機(jī)器上同時啟動三個broker實例渺鹦，搭建偽分布扰法。其實搭建多臺也是一樣的。

首先毅厚，我們需要建立好其他2個broker的配置文件

cd /opt/kafka_2.12-2.2.1
cp config/server.properties config/server-1.properties
cp config/server.properties config/server-2.properties
配置文件的內(nèi)容分別如下：

config/server-1.properties

vi config/server-1.properties
broker.id=1
#注釋放開
listeners=PLAINTEXT://:9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1

config/server-2.properties:

vi config/server-2.properties
broker.id=2
#注釋放開
listeners=PLAINTEXT://:9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2

broker.id屬性在kafka集群中必須要是唯一的塞颁。我們需要重新指定port和log目錄，因為我們是在同一臺機(jī)器上運(yùn)行多個實例。如果不進(jìn)行修改的話祠锣，

目前我們已經(jīng)有一個zookeeper實例和一個broker實例在運(yùn)行了酷窥，現(xiàn)在我們只需要在啟動2個broker實例。

cd /opt/kafka_2.12-2.2.1
bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

cd /opt/kafka_2.12-2.2.1
bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &

• 創(chuàng)建單分區(qū)主題：備份因子設(shè)置為3伴网，因為有3個節(jié)點的集群蓬推，不允許設(shè)置大概3的。

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic

查看集群的主題

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

現(xiàn)在已經(jīng)有了集群澡腾，并且創(chuàng)建了一個3個備份因子的topic沸伏，但是到底是哪一個broker在為這個topic提供服務(wù)呢(因為我們只有一個分區(qū)，所以肯定同時只有一個broker在處理這個topic)动分？

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic

Topic： 主題的名稱
PartitionCount： 因為創(chuàng)建的時候就創(chuàng)建了一個分區(qū)毅糟，目前顯示1
ReplicationFactor： 備份因子是3個
Partition：分區(qū)在這個主題的編號
Leader：編號為1的broker.id，這個主題對外提供讀寫的節(jié)點的是編號為1的節(jié)點澜公。
Replicas：副本編號1姆另，2，0
Isr：已經(jīng)同步的副本1坟乾，2迹辐，0

• 刪除一個Leader節(jié)點查看描述

#通過配置文件找到對應(yīng)的進(jìn)程id
 ps -ef | grep server-1.pro 

kill -9 3221
#剩余2個kafka
jps

#刪除了broker.id=1
 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic  

刪除了broker.id=1的節(jié)點，剩余2個節(jié)點0和2糊渊，進(jìn)行選舉leader右核。目前的leader變成了2，副本還是3個渺绒，活著已同步的節(jié)點沒有1了贺喝。

• 創(chuàng)建多分區(qū)主題：備份因子設(shè)置為2，重新啟動broker.id=1宗兼，有3個節(jié)點的集群躏鱼，分區(qū)設(shè)置2。

jps
bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties & 
jps
# 創(chuàng)建新主題
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic my-test2
# 查看主題列表
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

查看主題的情況my-test2殷绍，2個分區(qū)染苛，2個備份因子。2個分區(qū)每個分區(qū)有個leader主到。一定要明白leader是分區(qū)的leader茶行，不是節(jié)點的leader。

 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-test2

• 單播消費

一條消息只能被某一個消費者消費的模式登钥，類似queue模式畔师，只需讓所有消費者在同一個消費組里即可

分別在兩個客戶端執(zhí)行如下消費命令，然后往主題里發(fā)送消息牧牢，結(jié)果只有一個客戶端能收到消息

 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test

• 多播消費

一條消息能被多個消費者消費的模式看锉，類似publish-subscribe模式費姿锭，針對Kafka同一條消息只能被同一個消費組下的某一個消費者消費的特性，要實現(xiàn)多播只要保證這些消費者屬于不同的消費組即可伯铣。我們再增加一個消費者呻此，該消費者屬于testGroup-2消費組，結(jié)果兩個客戶端都能收到消息腔寡。如果2個消費者都屬于一個消費組焚鲜，只能有一個收到。

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test

（二）kafka-java客戶端調(diào)用

• 官方文檔

http://kafka.apache.org/documentation/#api

• host文件中加入kafka的host

• 消費者類

package com.idig8.kafka.kafkaDemo;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

public class MsgConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.80.101:9092");
        // 消費分組名
        props.put("group.id", "testGroup");
        // 是否自動提交offset
        //props.put("enable.auto.commit", "true");
        // 自動提交offset的間隔時間
        //props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("enable.auto.commit", "false");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        // 消費主題
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
        // 消費指定分區(qū)
        //consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("test", 0)));
        while (true) {
            /*
             * poll() API 主要是判斷consumer是否還活著蹬蚁，只要我們持續(xù)調(diào)用poll()恃泪，消費者就會存活在自己所在的group中郑兴，
             * 并且持續(xù)的消費指定partition的消息犀斋。底層是這么做的：消費者向server持續(xù)發(fā)送心跳，如果一個時間段（session.
             * timeout.ms）consumer掛掉或是不能發(fā)送心跳情连，這個消費者會被認(rèn)為是掛掉了叽粹，
             * 這個Partition也會被重新分配給其他consumer
             */
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
            
            if (records.count() > 0) { 
                // 提交offset 
                consumer.commitSync(); 
            }
             
        }
    }
}

• 生產(chǎn)者，分為同步和異步兩種方式

package com.idig8.kafka.kafkaDemo;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
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;

public class MsgProducer {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.80.101:9092,192.168.80.101:9093");
        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<String, String>(props);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            //同步方式發(fā)送消息
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("test", 0, Integer.toString(i), Integer.toString(i));
            /*Future<RecordMetadata> result = producer.send(producerRecord);
            //等待消息發(fā)送成功的同步阻塞方法
            RecordMetadata metadata = result.get();
            System.out.println("同步方式發(fā)送消息結(jié)果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                    + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/

            //異步方式發(fā)送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {

                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("發(fā)送消息失斎匆ā：" + exception.getStackTrace());
                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("異步方式發(fā)送消息結(jié)果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
        }

        producer.close();
    }
}

• pom文件

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.tuling.kafka</groupId>
    <artifactId>kafkaDemo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <name>kafkaDemo</name>
    <url>http://maven.apache.org</url>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.3.0</version>
        </dependency>
        <!-- 由于新版的客戶端沒有引入日志框架實現(xiàn)的依賴虫几，所以我們要自己引入 -->
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-core</artifactId>
            <version>1.1.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
            <version>1.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

（三）kafka的選舉一個圖足夠了

PS：kafka消息不會丟失，只會定期刪除挽拔。java源碼不太負(fù)責(zé)辆脸，直接看官網(wǎng)的api就可以了。消費的方式是通過偏移量來進(jìn)行的螃诅。