分布式消息發(fā)布和訂閱系統(tǒng)
提供了類似JMS的特性

對用戶行為收集
日志收集

Broker：一個kafka服務(wù)
Producer
consumer
topic: kafka集群的類別，一類數(shù)據(jù)的集合
partition: 每一個topic中具體的物理分區(qū)
consumer group：每一個consumer都有一個對應(yīng)的group 對應(yīng)一個topic，達(dá)到發(fā)布訂閱的功能
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LMS蚌斩、AQMP消息模型

• JMS（java消息服務(wù)）
  • 點對點（一對一）
    • Quene
• AMQP（高級消息隊列協(xié)議）
  • 隊列
  • 信箱

  • 綁定

    
    
    image.png

創(chuàng)建多broker集群

> cp config/server.properties config/server-1.properties
> cp config/server.properties config/server-2.properties

更改屬性

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

查看一下這個topic的描述

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic   PartitionCount:1    ReplicationFactor:3 Configs:
    Topic: my-replicated-topic  Partition: 0    Leader: 1   Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0

第一行介紹了所有的分區(qū)慷吊，其他的行娇斑，每一行都介紹了一個分區(qū)的信息，因為我們只創(chuàng)建了一個分區(qū)所以這里只有一行數(shù)據(jù)

• ‘leader’就是該分區(qū)所屬的broker白修，負(fù)責(zé)這個分區(qū)的一些讀寫操作。
• replicas 就是這個分區(qū)的日志備份brokers重斑，無論他們是否是leader還是是否alive
• isr 這個記錄了被leader捕獲并且還活著的上面replicas的子集

使用kafka connect 來導(dǎo)入/導(dǎo)出數(shù)據(jù)

我們經(jīng)常需要用kafka導(dǎo)入別的數(shù)據(jù)源兵睛，或者導(dǎo)出到別的系統(tǒng)。所以kafka提供了個工具叫做kafka connect.
Kafka Connect是Kafka附帶的工具窥浪，用于向Kafka導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)祖很。 它是一個可擴(kuò)展的工具，運(yùn)行連接器漾脂，實現(xiàn)與外部系統(tǒng)交互的自定義邏輯假颇。
官方文檔給的案例是一個kafak connect，它實現(xiàn)了從文件的導(dǎo)入和導(dǎo)出骨稿，producer可以從文件1讀取數(shù)據(jù)進(jìn)入kafka笨鸡， consumer則讀取數(shù)據(jù)并寫入文件2中姜钳，實現(xiàn)了在文件系統(tǒng)中的發(fā)布訂閱。

python kafka

安裝
pip install confluent-kafka
官方文檔
github

Admin API

kafka的控制端形耗，創(chuàng)建傲须、瀏覽、改變趟脂、刪除主題和資源

class confluent_kafka.admin.AdminClient(conf)

AdminClient 為kafka 的brokers提供一些控制操作泰讽，topics、groups昔期、以及其他borker支持的資源類型已卸。
Admin API方法是異步的，并返回由實體鍵入的concurrent.futures.Future對象的dict硼一。
實體是一個topic 名字供create_topics(), delete_topics(), create_partitions()調(diào)用累澡，并且一個ConfigResource 供alter_configs(), describe_configs()調(diào)用。

查看使用案例 examples/adminapi.py

下面是可以調(diào)用的函數(shù)：
alter_configs(resources, **kwargs)
改變配置
create_partitions(new_partitions, **kwargs)
為給定的topic創(chuàng)建新分區(qū)
create_topics(new_topics, **kwargs)
集群創(chuàng)建新topic
delete_topics(topics, **kwargs)
刪除topic
describe_configs(resources, **kwargs)
查看某個特定資源的配置

class confluent_kafka.admin.BrokerMetadata

包含kafka broker 信息的類

class confluent_kafka.admin.ClusterMetadata

包含kafka 集群般贼、brokers愧哟、topics信息的對象

class confluent_kafka.admin.ConfigEntry(name, value, source=<ConfigSource.UNKNOWN_CONFIG: 0>,  \
is_read_only=False, is_default=False, is_sensitive=False, is_synonym=False, synonyms=[])

describe_configs()的返回對象

class confluent_kafka.admin.ConfigResource(restype, name, set_config=None, described_configs=None, error=None)

展示擁有配置的資源，通過資源類型和名字進(jìn)行實例化哼蛆。
ConfigResource.Type 描繪了kafka 資源的type

class confluent_kafka.admin.ConfigSource

Config sources returned in ConfigEntry by describe_configs().

class confluent_kafka.admin.PartitionMetadata

| Variables: |

• id (int) – Partition id.
• leader (int) – Current leader broker for this partition, or -1.
• replicas (list(int)) – List of replica broker ids for this partition.
• isrs (list(int)) – List of in-sync-replica broker ids for this partition.
• error (KafkaError) – Partition error, or None. Value is a KafkaError object.

class confluent_kafka.admin.TopicMetadata

Variables:
topic (str) – Topic name.
partitions (dict) – Map of partitions indexed by partition id. Value is PartitionMetadata object.
error (KafkaError) – Topic error, or None. Value is a KafkaError object.

Producer API

• 采用異步發(fā)送消息
  
  image.png
• 采用同步發(fā)送消息
• 批量發(fā)送消息
  • 消息大小
  • 延遲時間
• acks
  生產(chǎn)者發(fā)送消息后蕊梧，服務(wù)器的回執(zhí)
  • 0
    生產(chǎn)者不等待服務(wù)器，消息發(fā)送到緩沖區(qū)就ok了
  • 1
    broker收到就ok腮介， 不管follower是否備份
  • -1/all
    等到broker收到肥矢， follower備份
• retries
  當(dāng)消息發(fā)送失敗重復(fù)的次數(shù)，默認(rèn)為0
• 至多一次
  acks=0 或acks=1
• 至少一次
  acks =-1或all
  retries >0
• 精確一次與冪等
  enable.idempotence = true
  //retries = integer.MAX_VALUE
  acts = all
• 事務(wù)
  消息要么全部成功叠洗，要么全部失敗

class confluent_kafka.Producer

kafka 異步 producer
Producer(config)
config(dict)—參數(shù)屬性甘改，至少需要設(shè)置bootstrap.severs

len()
返回等待傳遞給broker的消息數(shù)和請求數(shù)， type:int

flush([timeout])
等待producer隊列中的所有消息被發(fā)送灭抑。timeout是最大的堵塞時間十艾，返回仍在隊列中的消息數(shù)

poll([timeout])
輪詢生產(chǎn)者的事件并調(diào)用相應(yīng)的回調(diào)（已注冊的）

• on_delivery ：produce()的回調(diào)
  參數(shù)：timeout-最大堵塞時間（秒）
  返回：被處理的事件數(shù)（調(diào)用回調(diào)）（int）

list_topics([topic=None][,timeout=-1])
從集群中請求元數(shù)據(jù)。這個方法提供了listTopics(), describeTopics() and describeCluster() 在java客戶端中同樣的信息
參數(shù)

• topic(str) - 如果提供了這個參數(shù)腾节，那么僅僅顯示有關(guān)這個topic的信息忘嫉，兜著返回所有集群中的topic信息。
• timeout 最大的響應(yīng)時間在超時之間禀倔， -1是無限timeout
  Return type：ClusterMetadata
  Raises： KafkaException

produce()
produce(topic[, value][, key][, partition][, on_delivery][, timestamp][, headers])
向topic發(fā)送消息榄融。這是一個異步操作，一個應(yīng)用可能會使用回調(diào)（別名 on_delivery）參數(shù)來傳遞一個函數(shù)或者匿名函數(shù)救湖，當(dāng)消息被成功發(fā)送或者永久失敗時愧杯，就會被poll()調(diào)用。
參數(shù)

• topic(str)
• value(str|bytes)- 消息負(fù)載
• key(str|bytes)-消息key
• partition（int）- 發(fā)送消息的分區(qū)鞋既，否則使用默認(rèn)的
• on_delivery(err,msg) (func) -被調(diào)用的報告回調(diào)函數(shù)
• timestamp（int）-消息時間戳
• dict|list (headers)
  消息的消息頭部力九。頭部的key必須是一個字符串耍铜，值必須是二進(jìn)制，unicode或者None跌前。 Accepts a list of (key,value) or a dict棕兼。
  Return type：None

Consumer API

class confluent_kafka.Consumer

Consumer(config)
Parameters: config (dict) – 配置參數(shù)。至少得設(shè)置bootstrap.servers和group.id
創(chuàng)建一個新的消費(fèi)端
特殊參數(shù)：on_commit：當(dāng)一個commit request 成功或失敗時調(diào)用的回調(diào)

on_commit(err, partitions)
參數(shù)：

• consumer (Consumer) –consumer實例
• err (KafkaError) – commit error object
• partitions (list(TopicPartition)) –分區(qū)列表包括他們的 committed offsets or per-partition errors.

assign()
assign(partitions)
將消費(fèi)的消息分區(qū)設(shè)置為提供的TopicPartition列表并開始消費(fèi)
參數(shù)

• partitions (list(TopicPartition)) – 主題+分區(qū)的列表以及可選擇的消費(fèi)的初始o(jì)ffset

assignment()
返回目前的分區(qū)設(shè)置情況

close()關(guān)閉消費(fèi)者
進(jìn)行的操作：

• 結(jié)束消費(fèi)
• 提交offsets 除非消費(fèi)者屬性'enable.auto.commit'設(shè)置為False
• 離開用戶組

commit()
commit([message=None][, offsets=None][, asynchronous=True])
提交一個信息或者offsets列表
消息和偏移是互斥的抵乓，如果兩者都沒有設(shè)置伴挚，則使用當(dāng)前分區(qū)分配的偏移。 如果您將'enable.auto.commit'設(shè)置為False灾炭，則consumer依賴于您使用此方法

committed()
committed(partitions[, timeout=None])
檢索分區(qū)中已經(jīng)提交的offsets

consume()
consume([num_messages=1][, timeout=-1])
消費(fèi)消息茎芋，調(diào)用回調(diào)函數(shù)以及返回消息列表。應(yīng)用程序必須檢查返回的Message對象的Message.error（）方法蜈出，以區(qū)分正確的消息（error（）返回None）田弥，或列表中每個Message的事件或錯誤（請參閱error（）。code（）以獲取詳細(xì)信息）铡原。

get_watermark_offsets()
get_watermark_offsets(partition[, timeout=None][, cached=False])
檢索分區(qū)的low and high offsets
cached (bool) – 不是查詢broker所使用的內(nèi)存信息偷厦。緩存值:定期更新低偏移量（如果設(shè)置了statistics.interval.ms），同時在從此分區(qū)的broker獲取的每條消息上更新高偏移量燕刻。
Return : Tuple of (low,high) on success or None on timeout.

list_topics()
list_topics([topic=None][, timeout=-1])
返回元數(shù)據(jù)

offsets_for_times()
offsets_for_times(partitions[, timeout=None])
offsets_for_times按給定分區(qū)的時間戳查找偏移量只泼。
每個分區(qū)的返回偏移量是最早的偏移量，其時間戳大于或等于相應(yīng)分區(qū)中的給定時間戳酌儒。

pause()
pause(partitions)
暫停該分區(qū)的消費(fèi)

poll()
poll([timeout=None])
使用消息辜妓，調(diào)用回調(diào)并返回事件。

position()
position(partitions[, timeout=None])
檢索給定分區(qū)的當(dāng)前偏移量忌怎。

resume()
resume(partitions)
恢復(fù)提供的分區(qū)列表的消耗。

seek(partition)
將分區(qū)的消耗位置設(shè)置為偏移量酪夷。 偏移可以是絕對（> = 0）或邏輯偏移（OFFSET_BEGINNING等）榴啸。
seek（）可以僅用于更新主動消耗的分區(qū)的消耗偏移（即，在assign（）之后）晚岭，以設(shè)置未被消耗的分區(qū)的起始偏移鸥印，而不是在assign（）調(diào)用中傳遞偏移。

store_offsets()
store_offsets([message=None][, offsets=None])
存儲消息或偏移列表的偏移量坦报。
消息和偏移是互斥的库说。 存儲的偏移量將根據(jù)'auto.commit.interval.ms'或手動無偏移提交（）進(jìn)行提交。 請注意片择，使用此API時潜的，“enable.auto.offset.store”必須設(shè)置為False。

subscribe()
subscribe(topics[, listener=None])
設(shè)置訂閱提供的主題列表這將替換以前的訂閱字管。
可以通過正則化進(jìn)行訂閱：

consumer.subscribe(["^my_topic.*", "^another[0-9]-?[a-z]+$", "not_a_regex"])

回調(diào)函數(shù)
on_assign(consumer, partitions)
on_revoke(consumer, partitions)

unassign()
刪除當(dāng)前分區(qū)設(shè)置并停止消費(fèi)啰挪。

unsubscribe()
移除當(dāng)前訂閱

TopicPartition API

class confluent_kafka.TopicPartition

TopicPartition是一種通用類型信不，用于保存單個分區(qū)及其各種信息。
它通常用于為各種操作提供主題或分區(qū)列表亡呵，例如Consumer.assign（）抽活。
TopicPartition(topic[, partition][, offset])
實例化一個topicpartition對象
參數(shù)

• topic (string) – Topic name
• partition (int) – Partition id
• offset (int) – Initial partition offset

屬性：

• error
• offset
• partition
• topic

Message API

Message對象表示單個消費(fèi)或生成的消息，或者一個錯誤事件（error（）不是None）锰什。
應(yīng)用程序必須檢查error()以查看對象是否是正確的消息（error（）返回None）或錯誤/事件下硕。
這個對象不需要用戶初始化
方法：

• len() 返回消息大小
• error() Return type: None or KafkaError 用來檢查是否消息是錯誤事件
• headers() 檢索消息的頭部。每個頭部都是一個鍵值對汁胆。注意消息頭的key是有序且可重復(fù)的
• key() Returns: message key or None if not available.
• offset() Returns: message offset or None if not available.
• partition() Returns: partition number or None if not available.
• set_headers() Set the field ‘Message.headers’ with new value.
• set_key() Set the field ‘Message.key’ with new value.
• set_value() Set the field ‘Message.value’ with new value.
• timestamp()
  從消息中檢索時間戳類型和時間戳梭姓。 時間戳類型是以下之一：
  • TIMESTAMP_NOT_AVAILABLE - Timestamps not supported by broker
  • TIMESTAMP_CREATE_TIME - Message creation time (or source / producer time)
  • TIMESTAMP_LOG_APPEND_TIME - Broker receive time
• topic() Returns: topic name or None if not available.
• value() Returns: message value (payload) or None if not available.

Offset API

邏輯offset常量：

• OFFSET_BEGINNING - Beginning of partition (oldest offset)
• OFFSET_END - End of partition (next offset)
• OFFSET_STORED - Use stored/committed offset
• OFFSET_INVALID - Invalid/Default offset