官网：https://kafka.apache.org/

Kafka 传统定义：Kafka是分布式基础 发布/订阅模式 的消息队列（Message Queue），主要用于大数据实时处理领域。

发布/订阅：新闻发布者不会将新闻直接发送给特定的订阅者，而是发布新闻 订阅者只接收感兴趣的信息，分为不同类别。

Kafka 最新定义 ：Kafka流媒体平台是一个开源分布式事件（Event Streaming Platform）， 数千家公司用于高性能数据管道、流媒体分析、数据集成和关键任务应用。

目 前 企 业 中 比 较 常 见 的 消 息 队 列 产 品 主 要 有 Kafka 、 ActiveMQ 、 RabbitMQ 、RocketMQ 等。

在大数据场景主要采用 Kafka 作为消息队列。在 JavaEE 开发中主要采用 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

传统的消息队列的主要应用场景包括：缓存/消峰、解耦和异步通信。

缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理它们。

1）点对点模式

• 消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息

2）发布/订阅模式

• 可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）
• 消费者消费数据之后，不删除数据
• 每个消费者相互独立，都可以消费到数据

1. 为方便扩展，并提高吞吐量，一个topic分为多个partition

2. 配合分区的设计，提出消费者组的概念，组内每个消费者并行消费

3. 为提高可用性，为每个partition增加若干副本，类似NameNode HA

4. ZK中记录谁是leader，Kafka2.8.0以后也可以配置不采用ZK

（1）Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。
（2）Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。
（3）Consumer Group（CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。
（4）Broker：一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个broker 可以容纳多个 topic。
（5）Topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。
（6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。
（7）Replica：副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 Leader 和若干个Follower。
（8）Leader：每个分区多个副本的“主”，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是 Leader。
（9）Follower：每个分区多个副本中的“从”，实时从 Leader 中同步数据，保持和Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 Leader。

官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html

1）解压安装包

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/

2）修改解压后的文件名称

[atguigu@hadoop102 module]$ mv kafka_2.12-3.0.0/ kafka

3）进入到/opt/module/kafka 目录，修改配置文件

[atguigu@hadoop102 kafka]$ cd config/
[atguigu@hadoop102 config]$ vim server.properties

输入以下内容：

#broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。
broker.id=0
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志(数据)存放的路径，路径不需要提前创建，kafka 自动帮你创建，可以配置多个磁盘路径，路径与路径之间可以用"，"分隔
log.dirs=/opt/module/kafka/datas
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
# 每个 topic 创建时的副本数，默认时 1 个副本
offsets.topic.replication.factor=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#每个 segment 文件的大小，默认最大 1G
log.segment.bytes=1073741824
# 检查过期数据的时间，默认 5 分钟检查一次是否数据过期
log.retention.check.interval.ms=300000
#配置连接 Zookeeper 集群地址（在 zk 根目录下创建/kafka，方便管理）
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka

4）分发安装包

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync kafka/

5）分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties中的 broker.id=1、broker.id=2

注：broker.id 不得重复，整个集群中唯一。

[atguigu@hadoop103 module]$ vim kafka/config/server.properties
修改:
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=1

[atguigu@hadoop104 module]$ vim kafka/config/server.properties
修改:
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=2

6）配置环境变量

# 1.在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中增加 kafka 环境变量配置
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
# 增加如下内容：
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

# 2.刷新一下环境变量。
[atguigu@hadoop102 module]$ source /etc/profile

# 3.分发环境变量文件到其他节点，并 source。
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop103 module]$ source /etc/profile
[atguigu@hadoop104 module]$ source /etc/profile

7）启动集群

# 1.先启动 Zookeeper 集群，然后启动 Kafka。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ zk.sh start

# 2.依次在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 节点上启动 Kafka。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

注意：配置文件的路径要能够到 server.properties。

8）关闭集群

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh

1）在/home/atguigu/bin 目录下创建文件 kf.sh 脚本文件

[atguigu@hadoop102 bin]$ vim kf.sh

脚本如下：

#! /bin/bash

case $1 in
"start"){ 
        
	for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
	do
		echo " --------启动 $i Kafka-------"
		ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka/config/server.properties"
	done
};;
"stop"){ 
        
    for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
    do
    	echo " --------停止 $i Kafka-------"
    	ssh $i "/opt/module/kafka/bin/kafka-server-stop.sh "
    done
};;
esac

2）添加执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x kf.sh

3）启动集群命令

[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh start

4）停止集群命令

[atguigu@hadoop102 ~]$ kf.sh stop

注意：停止 Kafka 集群时，一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息，Zookeeper 集群一旦先停止，Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息，只能手动杀死 Kafka 进程了。

1）查看操作主题命令参数

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh

2）查看当前服务器中的所有 topic

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --list

3）创建 first topic

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --create --partitions 1 --replication-factor 3 --topic first

选项说明：

--topic 定义 topic 名
--replication-factor 定义副本数
--partitions 定义分区数

4）查看 first 主题的详情

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first

5）修改分区数（注意：分区数只能增加，不能减少）

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3

6）再次查看 first 主题的详情

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first

7）删除 topic（学生自己演示）

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --delete --topic first

1）查看操作生产者命令参数

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh

2）发送消息

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
>hello world
>atguigu atguigu

1）查看操作消费者命令参数

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh

2）消费消息

# 1.消费 first 主题中的数据。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

# 2.把主题中所有的数据都读取出来（包括历史数据）。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first

在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。

1）需求：创建 Kafka 生产者，采用异步的方式发送到 Kafka Broker

2）代码编写

（1）创建工程 kafka

（2）导入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafkagroupId>
        <artifactId>kafka-clientsartifactId>
        <version>3.0.0version>
    dependency>
dependencies>

（3）创建包名：com.atguigu.kafka.producer

（4）编写不带回调函数的 API 代码

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;

public class CustomProducer { 
        
    public
        static
        void
        main(String[]
             args)
        throws
        InterruptedException { 
        
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                       "hadoop102:9092");
        // key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                       "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                       "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String>
            kafkaProducer
            =
            new
            KafkaProducer<String, String>(properties);
        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) { 
        
            kafkaProducer.send(new
                               ProducerRecord<>("first","atguigu " + i));
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

测试：

①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。

[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4

回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（Exception），如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果 Exception 不为 null，说明消息发送失败。

注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback { 
        
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
        
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
        // key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) { 
        
            // 添加回调
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu " + i), new Callback() { 
        
                // 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { 
        
                    if (exception == null) { 
        
                        // 没有异常,输出信息到控制台
                        System.out.println("主题："+metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition());
                    } else { 
        
                        // 出现异常打印
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
            // 延迟一会会看到数据发往不同分区
            Thread.sleep(2);
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

测试：

①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。

[atguigu@hadoop103kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first

atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4

③在 IDEA 控制台观察回调信息。

主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1

只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。