集成Kafka

Kafka也是一个消息服务器，它的特点一是快，二是有巨大的吞吐量，那么Kafka实现了什么标准消息接口呢？

Kafka没有实现任何标准的消息接口，它自己提供的API就是Kafka的接口。

Kafka本身是Scala编写的，运行在JVM之上。Producer和Consumer都通过Kafka的客户端使用网络来与之通信。从逻辑上讲，Kafka设计非常简单，它只有一种类似JMS的Topic的消息通道：

那么Kafka如何支持十万甚至百万的并发呢？答案是分区。Kafka的一个Topic可以有一个至多个Partition，并且可以分布到多台机器上：

  2.              Topic
  3.             │                   │
  4.                 ┌───────────┐        ┌──────────┐
  5.             │┌─>│Partition-1│──┐│┌──>│Consumer-1│
  6.              │  └───────────┘  │ │   └──────────┘
  7. ┌────────┐  ││  ┌───────────┐  │││   ┌──────────┐
  8. │Producer│───┼─>│Partition-2│──┼─┼──>│Consumer-2│
  9. └────────┘  ││  └───────────┘  │││   └──────────┘
  10.              │  ┌───────────┐  │ │   ┌──────────┐
  11.             │└─>│Partition-3│──┘│└──>│Consumer-3│
  12.                 └───────────┘        └──────────┘
  13.             └ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ┘

Kafka只保证在一个Partition内部，消息是有序的，但是，存在多个Partition的情况下，Producer发送的3个消息会依次发送到Partition-1、Partition-2和Partition-3，Consumer从3个Partition接收的消息并不一定是Producer发送的顺序，因此，多个Partition只能保证接收消息大概率按发送时间有序，并不能保证完全按Producer发送的顺序。这一点在使用Kafka作为消息服务器时要特别注意，对发送顺序有严格要求的Topic只能有一个Partition。

Kafka的另一个特点是消息发送和接收都尽量使用批处理，一次处理几十甚至上百条消息，比一次一条效率要高很多。

最后要注意的是消息的持久性。Kafka总是将消息写入Partition对应的文件，消息保存多久取决于服务器的配置，可以按照时间删除（默认3天），也可以按照文件大小删除，因此，只要Consumer在离线期内的消息还没有被删除，再次上线仍然可以接收到完整的消息流。这一功能实际上是客户端自己实现的，客户端会存储它接收到的最后一个消息的offsetId，再次上线后按上次的offsetId查询。offsetId是Kafka标识某个Partion的每一条消息的递增整数，客户端通常将它存储在ZooKeeper中。

有了Kafka消息设计的基本概念，我们来看看如何在Spring Boot中使用Kafka。

首先从Kafka官网下载最新版Kafaka，解压后在bin目录找到两个文件：

  • zookeeper-server-start.sh：启动ZooKeeper（已内置在Kafka中）；
  • kafka-server-start.sh：启动Kafka。
  1. $ ./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties

再启动Kafka：

  1. ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties

看到如下输出表示启动成功：

如果要关闭Kafka和ZooKeeper，依次按Ctrl-C退出即可。注意这是在本地开发时使用Kafka的方式，线上Kafka服务推荐使用云服务厂商托管模式（AWS的MSK，阿里云的消息队列Kafka版）。

使用Kafka

在Spring Boot中使用Kafka，首先要引入依赖：

  1. <dependency>
  2.     <artifactId>spring-kafka</artifactId>
  3. </dependency>

注意这个依赖是spring-kafka项目提供的。

然后，在application.yml中添加Kafka配置：

  1. spring:
  2.   kafka:
  3.     bootstrap-servers: localhost:9092
  4.     consumer:
  5.       auto-offset-reset: latest
  7.       max-partition-fetch-bytes: 1000000

除了bootstrap-servers必须指定外，consumer相关的配置项均为调优选项。例如，max-poll-records表示一次最多抓取100条消息。配置名称去哪里看？IDE里定义一个KafkaProperties.Consumer的变量：

  1. KafkaProperties.Consumer c = null;

然后按住Ctrl查看源码即可。

Spring Boot自动为我们创建一个KafkaTemplate用于发送消息。注意到这是一个泛型类，而默认配置总是使用String作为Kafka消息的类型，所以注入KafkaTemplate<String, String>即可：

发送消息时，需指定Topic名称，消息正文。为了发送一个JavaBean，这里我们没有使用MessageConverter来转换JavaBean，而是直接把消息类型作为Header添加到消息中，Header名称为type，值为Class全名。消息正文是序列化的JSON。

接收消息

接收消息可以使用@KafkaListener注解：

  1. @Component
  2. public class TopicMessageListener {
  3.     private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
  5.     @Autowired
  6.     ObjectMapper objectMapper;
  8.     @KafkaListener(topics = "topic_registration", groupId = "group1")
  9.     public void onRegistrationMessage(@Payload String message, @Header("type") String type) throws Exception {
  10.         RegistrationMessage msg = objectMapper.readValue(message, getType(type));
  11.         logger.info("received registration message: {}", msg);
  12.     }
  14.     @KafkaListener(topics = "topic_login", groupId = "group1")
  15.     public void onLoginMessage(@Payload String message, @Header("type") String type) throws Exception {
  17.     }
  19.     @KafkaListener(topics = "topic_login", groupId = "group2")
  20.     public void processLoginMessage(@Payload String message, @Header("type") String type) throws Exception {
  21.         LoginMessage msg = objectMapper.readValue(message, getType(type));
  22.         logger.info("process login message: {}", msg);
  23.     }
  25.     @SuppressWarnings("unchecked")
  26.     private static <T> Class<T> getType(String type) {
  27.         // TODO: use cache:
  28.         try {
  29.             return (Class<T>) Class.forName(type);
  30.         } catch (ClassNotFoundException e) {
  31.             throw new RuntimeException(e);
  32.         }
  33.     }
  34. }

上述代码一共定义了3个Listener，其中有两个方法监听的是同一个Topic，但它们的Group ID不同。假设Producer发送的消息流是A、B、C、D，Group ID不同表示这是两个不同的Consumer，它们将分别收取完整的消息流，即各自均收到A、B、C、D。Group ID相同的多个Consumer实际上被视作一个Consumer，即如果有两个Group ID相同的Consumer，那么它们各自收到的很可能是A、C和B、D。

运行应用程序，注册新用户后，观察日志输出：

  1. ... c.i.learnjava.service.UserService        : try register by bob@example.com...
  2. ... c.i.learnjava.web.UserController         : user registered: bob@example.com
  3. ... c.i.l.service.TopicMessageListener       : received registration message: [RegistrationMessage: email=bob@example.com, name=Bob, timestamp=1594637517458]

用户登录后，观察日志输出：

  1. ... c.i.learnjava.service.UserService        : try login by bob@example.com...
  2. ... c.i.l.service.TopicMessageListener       : received login message: [LoginMessage: email=bob@example.com, name=Bob, success=true, timestamp=1594637523470]
  3. ... c.i.l.service.TopicMessageListener       : process login message: [LoginMessage: email=bob@example.com, name=Bob, success=true, timestamp=1594637523470]

因为Group ID不同，同一个消息被两个Consumer分别独立接收。如果把Group ID改为相同，那么同一个消息只会被两者之一接收。

有细心的童鞋可能会问，在Kafka中是如何创建Topic的？又如何指定某个Topic的分区数量？

实际上开发使用的Kafka默认允许自动创建Topic，创建Topic时默认的分区数量是2，可以通过server.properties修改默认分区数量。

在生产环境中通常会关闭自动创建功能，Topic需要由运维人员先创建好。和RabbitMQ相比，Kafka并不提供网页版管理后台，管理Topic需要使用命令行，比较繁琐，只有云服务商通常会提供更友好的管理后台。

从下载练习：使用Kafka （推荐使用快速下载）

小结

Spring Boot通过发送消息，通过@KafkaListener接收消息；

配置Consumer时，指定Group ID非常重要。

集成Kafka - 图2