Golang 操作 Kafka 样例

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1. Kafka介绍

1.1.1. Kafka是什么

    kafka使用scala开发,支持多语言客户端(c++、java、python、go等)
    Kafka最先由LinkedIn公司开发,之后成为Apache的顶级项目。
    Kafka是一个分布式的、分区化、可复制提交的日志服务
    LinkedIn使用Kafka实现了公司不同应用程序之间的松耦和,那么作为一个可扩展、高可靠的消息系统
    支持高Throughput的应用
    scale out:无需停机即可扩展机器
    持久化:通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失
    支持online和offline的场景

 

1.1.2. Kafka的特点

Kafka是分布式的,其所有的构件borker(服务端集群)、producer(消息生产)、consumer(消息消费者)都可以是分布式的。

在消息的生产时可以使用一个标识topic来区分,且可以进行分区;每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列, 并且可以持续的添加。

同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB)。

消息被处理的状态是在consumer端维护,而不是由server端维护。当失败时能自动平衡

1.1.3. 常用的场景

监控:主机通过Kafka发送与系统和应用程序健康相关的指标,然后这些信息会被收集和处理从而创建监控仪表盘并发送警告。

消息队列: 应用程度使用Kafka作为传统的消息系统实现标准的队列和消息的发布—订阅,例如搜索和内容提要(Content Feed)。比起大多数的消息系统来说,Kafka有更好的吞吐量,内置的分区,冗余及容错性,这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低,但是需要更小的端到端延时,并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域,Kafka足以媲美传统消息系统,如ActiveMR或RabbitMQ

站点的用户活动追踪: 为了更好地理解用户行为,改善用户体验,将用户查看了哪个页面、点击了哪些内容等信息发送到每个数据中心的Kafka集群上,并通过Hadoop进行分析、生成日常报告。

流处理:保存收集流数据,以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行 阶段性处理,汇总,扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程,可能是先从RSS数据源中抓取文章的内 容,然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中;后续操作可能是需要对这个内容进行清理,比如回复正常数据或者删除重复数据,最后再将内容匹配的结果返 还给用户。这就在一个独立的topic之外,产生了一系列的实时数据处理的流程。

日志聚合:使用Kafka代替日志聚合(log aggregation)。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件,然后放到一个集中的位置(文件服务器或HDFS)进行处理。然而Kafka忽略掉 文件的细节,将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低,更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说,Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证,以及更低的端到端延迟

持久性日志:Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据,并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中,Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

1.1.4. Kafka中包含以下基础概念

    1.Topic(话题):Kafka中用于区分不同类别信息的类别名称。由producer指定
    2.Producer(生产者):将消息发布到Kafka特定的Topic的对象(过程)
    3.Consumers(消费者):订阅并处理特定的Topic中的消息的对象(过程)
    4.Broker(Kafka服务集群):已发布的消息保存在一组服务器中,称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题,并从Broker拉数据,从而消费这些已发布的消息。
    5.Partition(分区):Topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)
    Message:消息,是通信的基本单位,每个producer可以向一个topic(主题)发布一些消息。
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1.1.5. 消息

消息由一个固定大小的报头和可变长度但不透明的字节阵列负载。报头包含格式版本和CRC32效验和以检测损坏或截断

1.1.6. 消息格式

    1. 4 byte CRC32 of the message
    2. 1 byte "magic" identifier to allow format changes, value is 0 or 1
    3. 1 byte "attributes" identifier to allow annotations on the message independent of the version
       bit 0 ~ 2 : Compression codec
           0 : no compression
           1 : gzip
           2 : snappy
           3 : lz4
       bit 3 : Timestamp type
           0 : create time
           1 : log append time
       bit 4 ~ 7 : reserved
    4. (可选) 8 byte timestamp only if "magic" identifier is greater than 0
    5. 4 byte key length, containing length K
    6. K byte key
    7. 4 byte payload length, containing length V
    8. V byte payload
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2. Kafka深层介绍

2.1.1. 架构介绍

架构介绍

  • Producer:Producer即生产者,消息的产生者,是消息的⼊口。

  • kafka cluster:kafka集群,一台或多台服务器组成

    • Broker:Broker是指部署了Kafka实例的服务器节点。每个服务器上有一个或多个kafka的实 例,我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的 编号,如图中的broker-0、broker-1等……
    • Topic:消息的主题,可以理解为消息的分类,kafka的数据就保存在topic。在每个broker上 都可以创建多个topic。实际应用中通常是一个业务线建一个topic。
    • Partition:Topic的分区,每个topic可以有多个分区,分区的作用是做负载,提高kafka的吞 吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的,partition的表现形式就是一个一个的⽂件夹!
    • Replication:每一个分区都有多个副本,副本的作用是做备胎。当主分区(Leader)故障的 时候会选择一个备胎(Follower)上位,成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10 个,且副本的数量不能大于Broker的数量,follower和leader绝对是在不同的机器,同一机 器对同一个分区也只可能存放一个副本(包括自己)。
  • Consumer:消费者,即消息的消费方,是消息的出口。

    • Consumer Group:我们可以将多个消费组组成一个消费者组,在kafka的设计中同一个分 区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个 topic的不同分区的数据,这也是为了提高kafka的吞吐量!

2.1.2. ⼯作流程

我们看上⾯的架构图中,producer就是生产者,是数据的入口。Producer在写入数据的时候会把数据 写入到leader中,不会直接将数据写入follower!那leader怎么找呢?写入的流程又是什么样的呢?我 们看下图:

⼯作流程

    1.⽣产者从Kafka集群获取分区leader信息
    2.⽣产者将消息发送给leader
    3.leader将消息写入本地磁盘
    4.follower从leader拉取消息数据
    5.follower将消息写入本地磁盘后向leader发送ACK
    6.leader收到所有的follower的ACK之后向生产者发送ACK
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2.1.3. 选择partition的原则

那在kafka中,如果某个topic有多个partition,producer⼜怎么知道该将数据发往哪个partition呢? kafka中有几个原则:

    1.partition在写入的时候可以指定需要写入的partition,如果有指定,则写入对应的partition。
    2.如果没有指定partition,但是设置了数据的key,则会根据key的值hash出一个partition。
    3.如果既没指定partition,又没有设置key,则会采用轮询⽅式,即每次取一小段时间的数据写入某
    个partition,下一小段的时间写入下一个partition
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2.1.4. ACK应答机制

producer在向kafka写入消息的时候,可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据,这个参数可设置 的值为 0,1,all

  • 0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回,不确保消息发送成功。安全性最低但是效 率最高。
  • 1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条,只确保leader发送成功。
  • all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条,确保 leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最⾼高,但是效率最低。

最后要注意的是,如果往不存在的topic写数据,kafka会⾃动创建topic,partition和replication的数量 默认配置都是1。

2.1.5. Topic和数据⽇志

topic 是同⼀类别的消息记录(record)的集合。在Kafka中,⼀个主题通常有多个订阅者。对于每个 主题,Kafka集群维护了⼀个分区数据⽇志⽂件结构如下:

Topic和数据⽇志

每个partition都是⼀个有序并且不可变的消息记录集合。当新的数据写⼊时,就被追加到partition的末 尾。在每个partition中,每条消息都会被分配⼀个顺序的唯⼀标识,这个标识被称为offset,即偏移 量。注意,Kafka只保证在同⼀个partition内部消息是有序的,在不同partition之间,并不能保证消息 有序。

Kafka可以配置⼀个保留期限,⽤来标识⽇志会在Kafka集群内保留多⻓时间。Kafka集群会保留在保留 期限内所有被发布的消息,不管这些消息是否被消费过。⽐如保留期限设置为两天,那么数据被发布到 Kafka集群的两天以内,所有的这些数据都可以被消费。当超过两天,这些数据将会被清空,以便为后 续的数据腾出空间。由于Kafka会将数据进⾏持久化存储(即写⼊到硬盘上),所以保留的数据⼤⼩可 以设置为⼀个⽐较⼤的值。

2.1.6. Partition结构

Partition在服务器上的表现形式就是⼀个⼀个的⽂件夹,每个partition的⽂件夹下⾯会有多组segment ⽂件,每组segment⽂件⼜包含 .index ⽂件、 .log ⽂件、 .timeindex ⽂件三个⽂件,其中 .log ⽂ 件就是实际存储message的地⽅,⽽ .index 和 .timeindex ⽂件为索引⽂件,⽤于检索消息。

2.1.7. 消费数据

多个消费者实例可以组成⼀个消费者组,并⽤⼀个标签来标识这个消费者组。⼀个消费者组中的不同消 费者实例可以运⾏在不同的进程甚⾄不同的服务器上。

如果所有的消费者实例都在同⼀个消费者组中,那么消息记录会被很好的均衡的发送到每个消费者实 例。

如果所有的消费者实例都在不同的消费者组,那么每⼀条消息记录会被⼴播到每⼀个消费者实例。

消费数据

举个例⼦,如上图所示⼀个两个节点的Kafka集群上拥有⼀个四个partition(P0-P3)的topic。有两个 消费者组都在消费这个topic中的数据,消费者组A有两个消费者实例,消费者组B有四个消费者实例。 从图中我们可以看到,在同⼀个消费者组中,每个消费者实例可以消费多个分区,但是每个分区最多只 能被消费者组中的⼀个实例消费。也就是说,如果有⼀个4个分区的主题,那么消费者组中最多只能有4 个消费者实例去消费,多出来的都不会被分配到分区。其实这也很好理解,如果允许两个消费者实例同 时消费同⼀个分区,那么就⽆法记录这个分区被这个消费者组消费的offset了。如果在消费者组中动态 的上线或下线消费者,那么Kafka集群会⾃动调整分区与消费者实例间的对应关系。

3. 操作Kafka

3.1.1. sarama

Go语言中连接kafka使用第三方库: github.com/Shopify/sarama。

3.1.2. 下载及安装

    go get github.com/Shopify/sarama
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注意事项: sarama v1.20之后的版本加入了zstd压缩算法,需要用到cgo,在Windows平台编译时会提示类似如下错误: github.com/DataDog/zstd exec: "gcc":executable file not found in %PATH% 所以在Windows平台请使用v1.19版本的sarama。(如果不会版本控制请查看博客里面的go module章节)

3.1.3. 连接kafka发送消息

package main

import (
    "fmt"

    "github.com/Shopify/sarama"
)

// 基于sarama第三方库开发的kafka client

func main() {
    config := sarama.NewConfig()
    config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll          // 发送完数据需要leader和follow都确认
    config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出一个partition
    config.Producer.Return.Successes = true                   // 成功交付的消息将在success channel返回

    // 构造一个消息
    msg := &sarama.ProducerMessage{}
    msg.Topic = "web_log"
    msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a test log")
    // 连接kafka
    client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"127.0.0.1:9092"}, config)
    if err != nil {
        fmt.Println("producer closed, err:", err)
        return
    }
    defer client.Close()
    // 发送消息
    pid, offset, err := client.SendMessage(msg)
    if err != nil {
        fmt.Println("send msg failed, err:", err)
        return
    }
    fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset)
}
复制代码

3.1.4. 连接kafka消费消息

package main

import (
    "fmt"

    "github.com/Shopify/sarama"
)

// kafka consumer

func main() {
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"127.0.0.1:9092"}, nil)
    if err != nil {
        fmt.Printf("fail to start consumer, err:%v\n", err)
        return
    }
    partitionList, err := consumer.Partitions("web_log") // 根据topic取到所有的分区
    if err != nil {
        fmt.Printf("fail to get list of partition:err%v\n", err)
        return
    }
    fmt.Println(partitionList)
    for partition := range partitionList { // 遍历所有的分区
        // 针对每个分区创建一个对应的分区消费者
        pc, err := consumer.ConsumePartition("web_log", int32(partition), sarama.OffsetNewest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("failed to start consumer for partition %d,err:%v\n", partition, err)
            return
        }
        defer pc.AsyncClose()
        // 异步从每个分区消费信息
        go func(sarama.PartitionConsumer) {
            for msg := range pc.Messages() {
                fmt.Printf("Partition:%d Offset:%d Key:%v Value:%v", msg.Partition, msg.Offset, msg.Key, msg.Value)
            }
        }(pc)
    }
}

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