简介：跟学B站视频 kafka一小时入门精讲课程（高清重制无废话版）
这里记录一下跟学的笔记，有空的话，希望各位收看原视频。

1. kafka起源与发展

起源：

• LinkedIn（领英）
• Apache
• Confluent

简介：

• 0.9.0.x 分布式消息系统
• 0.10.0.x 分布式流处理平台

kafka的优势

• 吞吐量高，性能好
• 伸缩性好，支持在线水平扩展
• 容错性和可靠性
• 与大数据生态紧密结合，可无缝对接hadoop、strom、spark等

发行版本

• Confluent Platform
• Cloudera Kafka
• Hortonworks Kafka

2. 常见的消息队列

2.1 JMS规范 Java Message Service API（Java消息服务）

(1).队列——点对点

(2).主题——发布订阅

(3).Apache ActiveMQ

2.2 AMQP Advanced Message Queuing Protocol（高级消息队列协议）

2.2.1 AMQP模型

• 队列 queue
• 信箱 exchange
• 绑定 binding

特点：特点：支持事务，数据一致性高，多用于银行、金融行业

典型的中间件:RabbitMQ

2.3 MQTT Message Queuing Telemetry Transport

广泛用于IOT（物联网）
为小型无声设备之间通过低带宽发送短消息而设计

3. 主题、分区、副本、消息代理

3.1 Topic 主题

可以理解为数据库中的表，通常将相同类型的消息存储到同一个主题之中。只不过数据库中的表是结构化的，而Topic(主题)是半结构化的数据。特殊情况下，也可以把不同类型的消息存储到同一个主题中。

3.2 Partition 分区

主题可以包含多个分区。kafka是分布式的消息系统，分区是其实现分布式的基础。 分区使得kafka具备了拓展性。kafka将主题拆分为多个分区，不同的分区存放在不同的服务器上，这样就增加了kafka的拓展性。

3.3 Offset 偏移量

分区是一个线性增长提交日志的过程。消息一旦存储进分区就不允许变更。
kafka通过偏移量记录每条消息的位置。可以通过偏移量提取消息，但是不能通过偏移量来检索、查询消息的内容。
偏移量在同一个分区中是唯一，不可重复，并且是递增的。
偏移量在不同分区中可以重复。

3.4 Record消息记录

kafka中的消息是以键值对的形式存储的。不指定key的话，默认是空。

不指定key的情况下，kafka是按照轮询的形式，将消息写入不同分区之中。

如果指定了消息的key，那么相同的消息会进入同一个分区，在同一个分区中按顺序依次写入。

3.5 Replication 副本

分区只有一份的话，一旦宕机或者损坏丢失，那么便无法保证消息的可靠性，而kafka通过Replication(副本)保证了消息的可靠性。
通过replication-factor设置副本的数量。

示例：这里replication-factor = 3 ，意思是一共有3个分区。

往往kafka会通过主从副本的机制进行分区的保存。
主分区被称为leader——消息的写入和读取
从分区称为follower——只负责从leader中复制数据,保证一致性。

ISR：正在同步的副本集，本例中是[101,102,103]。
如果某个follower副本宕机不能正常同步数据，或者与leader数据相差太多，那么会被剔除ISR集合中，直到网络恢复或者数据同步后才会再此加入ISR。

3.6 Broker 消息代理

Broker负责数据的读写请求，将数据写入磁盘中。通常在每个服务器中启动一个Broker的实例。
我们常说一台服务器就是一个Broker。

示例：
kafka集群A中包含8台服务器，即8个Broker，集群中的主题有8个分区，分别是p0—p7，而副本因子replication-factor = 3，也就是每个分区有3个副本。每个分区都有1个leader和2个follower。
以第一个分区为例，p1是leader,Broker会对p1分区进行读写请求，而p0和p2是follower，Broker只会对其进行leader复制的操作。

3.7 Segment 段

3.8 Producer 生产者

3.9 Consumer 消费者

3.10 Consumer Group 消费者组

4. 环境搭建-本地伪分布式

最新版直接看最后一章，这里需要安装zookeeper
搭建集群部署图：

在linux中搭建
附上地址：
kafka下载
提取码：nmrs

下载后解压到/opt目录下

tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz

kafka要依赖zookeeper

我们先启动zookeeper(之前安装过)

cd /opt/Zookeeper/apache-zookeeper-3.5.6-bin/bin

启动zookeeper服务端

# 启动zookeeper服务端
./zkServer.sh start
# 查看zookeeper服务端状态
./zkServer.sh status

我们通过把kafka配置3个不同的端口，模拟集群的搭建。
创建etc目录用于存放配置文件

mkdir etc

拷贝配置文件

cp config/zookeeper.properties etc

查看配置文件的内容

vim zookeeper.properties

配置如下：

建立zookeeper的数据目录文件

mkdir zkdata_kafka

拷贝配置文件

cp config/server.properties etc/server-0.properties
cp config/server.properties etc/server-1.properties
cp config/server.properties etc/server-2.properties

进入etc目录

cd etc

vim server-0.properties

配置如下：

创建日志目录

配置日志位置

log.dirs=/opt/kafka_2.11-2.4.1/logs/kafka-logs-0

同样的规则修改server-1

vim server-1.properties

配置如下：保证端口不要冲突

日志目录：

log.dirs=/opt/kafka_2.11-2.4.1/logs/kafka-logs-1

同样的规则修改server-2

vim server-2.properties

配置如下：保证端口不要冲突

日志目录：

log.dirs=/opt/kafka_2.11-2.4.1/logs/kafka-logs-2

进入bin目录启动

cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin

在目录下执行启动zookeeper

./zookeeper-server-start.sh  ../etc/zookeeper.properties 

启动kafka
新开三个窗口分别进入bin目录启动

cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin

分别启动

./kafka-server-start.sh  ../etc/server-0.properties 
./kafka-server-start.sh  ../etc/server-1.properties 
./kafka-server-start.sh  ../etc/server-2.properties 

启动后就可以新建主题了，我们新建一个会话进入bin目录

cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin

创建主题

./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic test --partitions 3 --replication-factor 2

创建主题topic,分区数量是3，分区副本是2

查看主题的分区情况

./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --topic test

新建一个会话窗口，作为生产者

cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin

./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --topic test

进行消息发送

新建一个会话窗口，作为消费者

cd /opt/kafka_2.11-2.4.1/bin

监听

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094 --topic test

注意：先启动消费者对消息进行监听，再启动生产者发送消息

例如：我们让生产者发送消息

消费者成功监听到

5. 监听器和内外部网络

配置文件配置

监听器配置：

5.1.监听器配置与访问(内网)

5.2.阿里云服务器配置场景(外部网络和内部网络结合)

这个时候前面的

示例：

listeners=INTERNAL://:9092,EXTERNAL://0.0.0.0:9093
advertised.listeners=INTERNAL://kafka-0:9092,EXTERNAL://公网IP:9093
listener.security.protocol.map=INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PL AINTEXT
inter.broker.listener.name=INTERNAL

6. 环境搭建-docker部署kafka⭐

去Docker Hub中拉取镜像

访问
kafka-github

复制出来docker-compose.yml的内容

内容如下：

# kraft通用配置
x-kraft: &common-configALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: yesKAFKA_ENABLE_KRAFT: yesKAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID: MTIzNDU2Nzg5MGFiY2RlZgKAFKA_CFG_PROCESS_ROLES: broker,controllerKAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES: CONTROLLERKAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: BROKER:PLAINTEXT,CONTROLLER:PLAINTEXTKAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS: 1@kafka-1:9091,2@kafka-2:9091,3@kafka-3:9091KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: BROKER# 镜像通用配置
x-kafka: &kafkaimage: 'bitnami/kafka:3.3.1'networks:net:# 自定义网络
networks:net:# project名称
name: kraft
services:# combined serverkafka-1:<<: *kafkacontainer_name: kafka-1ports:- '9092:9092'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 1KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://:9092KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://192.168.2.187:9092 #宿主机IPkafka-2:<<: *kafkacontainer_name: kafka-2ports:- '9093:9093'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 2KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://:9093KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://192.168.2.187:9093 #宿主机IPkafka-3:<<: *kafkacontainer_name: kafka-3ports:- '9094:9094'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 3KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://:9094KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://192.168.2.187:9094 #宿主机IP#broker onlykafka-4:<<: *kafkacontainer_name: kafka-4ports:- '9095:9095'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 4KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES: brokerKAFKA_CFG_LISTENERS: BROKER://:9095KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://192.168.2.187:9095

添加内外网之后配置文件如下：

version: "3"# 通用配置
x-common-config: &common-configALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: yesKAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNALKAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT# kafka镜像通用配置
x-kafka: &kafkaimage: bitnami/kafka:3.2networks:net:depends_on:- zookeeperservices:zookeeper:container_name: zookeeperimage: bitnami/zookeeper:3.8ports:- "2181:2181"environment:- ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yesnetworks:- netvolumes:- zookeeper_data:/bitnami/zookeeperkafka-0:container_name: kafka-0<<: *kafkaports:- "9093:9093"environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 0KAFKA_CFG_LISTENERS: INTERNAL://:9092,EXTERNAL://0.0.0.0:9093KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka-0:9092,EXTERNAL://192.168.131.10:9093 #修改为宿主机IPvolumes:- kafka_0_data:/bitnami/kafkakafka-1:container_name: kafka-1<<: *kafkaports:- "9094:9094"environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 1KAFKA_CFG_LISTENERS: INTERNAL://:9092,EXTERNAL://0.0.0.0:9094KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka-1:9092,EXTERNAL://192.168.131.10:9094 #修改为宿主机IPvolumes:- kafka_1_data:/bitnami/kafkakafka-2:container_name: kafka-2<<: *kafkaports:- "9095:9095"environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 2KAFKA_CFG_LISTENERS: INTERNAL://:9092,EXTERNAL://0.0.0.0:9095KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka-2:9092,EXTERNAL://192.168.131.10:9095 #修改为宿主机IPvolumes:- kafka_2_data:/bitnami/kafkanginx:container_name: nginxhostname: nginximage: nginx:1.22.0-alpinevolumes:- ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:roports:- "9093-9095:9093-9095"depends_on: - kafka-0- kafka-1- kafka-2volumes:zookeeper_data:driver: localkafka_0_data:driver: localkafka_1_data:driver: localkafka_2_data:driver: localnetworks:net:

配置nginx.conf

stream {upstream kafka-0 {server kafka-0:9093;upstream kafka-1 {server kafka-1: 9094;upstream kafka-2 {server kafka-2:9095;}server {listen 9093;proxy_pass kafka-0;server {listen 9094;proxy_pass kafka-1;}server {listen 9095;proxy_ pass kafka-2;}
}

创建文件夹

mk dir docker-kafka

在目录内部运行

docker-compose up -d

之后查看镜像是否创建成功’

docker ps -a

创建主题

docker exec -it kafka-0 /opt/bitnami/kafka/bin/kafka-topics.sh \\
--create --bootstrap-server kafka-0:9002 \\
--topic my-topic \\
--partiticons 3 --replication-factor 2

创建消费者

docker exec -it kafka-0 /opt/bitnami/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \\
--bootstrap-server kafka-0:9002 \\
--topic my-topic \\

创建生产者

docker exec -it kafka-0 /opt/bitnami/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \\
--bootstrap-server kafka-0:9002 \\
--topic my-topic \\

7. 消息模型及消息顺序

分区是最小的并行单位。
一个消费者可以消费多个分区。
一个分区可以被多个消费者组里的消费者消费。
但是，一个分区不能同时被同一个消费者组里的多个消费者消费。

示例：
消费者组A：C1,C2
消费者组B：C3,C4,C5,C6
比如分区P0可以被消费者组A的C1和消费者组B的C3消费。
但是不能够P0分区被C1和C2消费，因为C1和C2在同一个消费者组。

7.1 点对点

所有消费者都属于同一个消费者组

假如这时候来了一个消费者4

可以让消费者4去消费P3分区

假如此时消费者2挂了

可以让消费者1去消费P1分区

7.2 发布订阅

每个消费者都属于不同的消费者组

7.3 分区与消息顺序

生产者

• 同一个生产者发送到同一分区的消息，先发送的offset比后 发送的offset小

这里offSet(M1) < offSer(M2)

• 同一个生产者发送到不同分区的消息，消息顺序无法保证

这里M3消息和M4消息放入了不同的分区，那么偏移量大小无法保证

消费者

• 消费者按照消息在分区里的存放顺序进行消费的

消费顺序：M1,M2,M3

• Kafka只保证分区内的消息顺序，不能保证分区间的消息顺序
  

这里消费顺序M4,M1,M2,M3
因为M4和M1是不同分区的消息，所以谁先被消费是不一定的。
但是M1，M2，M3是同一分区的，消费顺序大体是一定的,但是不能保证中间穿插了别的消息。

注意：
1.设置一个分区，这样就可以保证所有消息的顺序，但是失去了拓展性和性能
2.支持通过设置消息的key,相同key的消息会发送的同一个分区

8. 消息传递语义

• 至少一次
  消息不会丢失， 但是可能会重复
• 最多一次
  消息可能会丢失， 永远不重复发送
• 精确一次
  保证消 息被传递到服务端且在服务端不重复

需要生产者和消费者共同来保证

生产者

(1).最多一次

不管Broker有没有收到，就发送一次。

(2).至少一次

生产者发送消息，Broker接收到后回执的时候失败了，那么生产者超时等待后以为Broker没接收到消息，就会再此重新发送消息。

消费者

(1).最多一次

消费者先提交了消费位置，让offset + 1，之后再读取消息，假如读取过程中失败，那么这条消息就流失了无法再读取到了

(2).至少一次

消费者先读取消息，然后提交消费位置，在提交的过程中失败了，那么下次读取消息的时候，offset没有变化，还是沿用的上一次的，会重复读取消息。

精确一次

在Kafka 0.11.0及之后的版本才实现

9. 生产者API

异步发送模型

(1).引入依赖

<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.8.1</version></dependency>

(2).编写生产者代码

public class AvroProducer {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9093");props.put("linger.ms", 1);props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());props.put("value.serializer", AvroSerializer.class.getName());User user = User.newBuilder().setFavoriteNumber(1).setUserId(10001l).setName("jeff").setFavoriteColor("red").build();ProductOrder order = ProductOrder.newBuilder().setOrderId(2000l).setUserId(user.getUserId()).setProductId(101l).build();Producer<String, Object> producer = new KafkaProducer<>(props);// 发送user消息for (int i = 0; i < 10; i++) {Iterable<Header> headers = Arrays.asList(new RecordHeader("schema", user.getClass().getName().getBytes()));producer.send(new ProducerRecord<String, Object>("my-topic", null, "" + user.getUserId(), user, headers));}// 发送order消息for (int i = 10; i < 20; i++) {Iterable<Header> headers = Arrays.asList(new RecordHeader("schema", order.getClass().getName().getBytes()));producer.send(new ProducerRecord<String, Object>("my-topic", null, "" + order.getUserId(), order, headers));}System.out.println("send successful");producer.close();}
}

生产者主要采用send发送消息
生产者把消息放入对应分区的缓冲区后，就返回结果，继续执行下一个消息的发送。
而缓冲区中的消息由后台开启线程交给Broker去处理。

(3).查看结果

1.初始化连接
2.与此同时生产者将消息放入缓冲区
3.连接创建完毕之后发送成功消息

# 初始化连接
[2023-04-02 15:04:12,467] TRACE [main] Added sensor with name connections-created: (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics)
# 与此同时生产者将消息放入缓冲区
[name=record-queue-time-avg, group=producer-metrics, description=The average time in ms record batches spent in the send buffer., tags={client-id=producer-1}] (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics)
# 发送成功
[RecordHeader(key = schema, value = [111, 110, 101, 104, 111, 117, 114, 46, 107, 97, 102, 107, 97, 46, 101, 120, 97, 109, 112, 108, 101, 46, 97, 118, 114, 111, 46, 80, 114, 111, 100, 117, 99, 116, 79, 114, 100, 101, 114])], isReadOnly = true), key=10001, value={"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}, timestamp=null) with callback null to topic my-topic partition 0 (org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer)
send successful

同步发送

Future<RecordMetadata> result = producer.send(new ProducerRecord<String, String>("mytopic", "" + (i % 5), Integer.toString(i)));try {   RecordMetadata recordMetadata = result.get();} catch (ExecutionException e) {    e.printStackTrace();}

代码如下：

 /* 同步发送消息 @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.put("linger.ms", 1);props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());props.put("value.serializer", AvroSerializer.class.getName());Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);// 发送user消息for (int i = 0; i < 20; i++) {Future<RecordMetadata> result =producer.send(new ProducerRecord<String, String>("mytopic", "" + (i % 5), Integer.toString(i)));try {RecordMetadata recordMetadata = result.get();} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}System.out.println("send successful");producer.close();}

结果：
一条消息发送完后，再发送另一条

[2023-04-02 15:16:43,381] DEBUG [kafka-producer-network-thread | producer-1] [Producer clientId=producer-1] Sending METADATA request with header RequestHeader(apiKey=METADATA, apiVersion=9, clientId=producer-1, correlationId=1) and timeout 30000 to node -1: MetadataRequestData(topics=[MetadataRequestTopic(topicId=AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA, name='mytopic')], allowAutoTopicCreation=true, includeClusterAuthorizedOperations=false, includeTopicAuthorizedOperations=false) (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)[2023-04-02 15:16:43,382] DEBUG [kafka-producer-network-thread | producer-1] [Producer clientId=producer-1] Sending transactional request InitProducerIdRequestData(transactionalId=null, transactionTimeoutMs=2147483647, producerId=-1, producerEpoch=-1) to node 192.168.10.17:9093 (id: -1 rack: null) with correlation ID 2 (org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender)

批量发送

 /* 批量发送消息 @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());// 批量发送// 每一批消息最大大小props.put("batch.size", 16384);// 延迟时间props.put("linger.ms", 1000);Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);// 发送user消息for (int i = 0; i < 20; i++) {producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}System.out.println("send successful");producer.close();}

查看日志

[2023-04-02 15:29:25,218] TRACE [kafka-producer-network-thread | producer-1] Added sensor with name topic.my-topic.bytes (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics)[2023-04-02 15:29:25,218] TRACE [kafka-producer-network-thread | producer-1] Registered metric named MetricName [name=byte-total, group=producer-topic-metrics, description=The total number of bytes sent for a topic., tags={client-id=producer-1, topic=my-topic}] (org.apache.kafka.common.metrics.Metrics)

ack属性和retries属性

其中acks属性很重要，解释如下：
acks：是消息的通知
acks: -1 leader和follower都收到消息了，或者设置为acks:all
acks: 0 生产者把消息放到缓冲区后，就直接返回(最多一次)
acks: 1 消息已经被leader接收到了，但是follower有没有同步不得而知

这里我们设置成all

retries : 是失败多少次之后重试，默认是0。

• 最多一次

acks = 0 或者 acks = 1

• 至少一次

acks = - 1/all retries > 0

10. 消费者API

(1).引入依赖

和生产者一致

<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.8.1</version>
</dependency>

Kafka中有一个主题__consumer_offsets
用来保存消费者消费到哪个主题、哪个分区的哪个消费位置
利于快速恢复
以 commited position为准

自动提交(最多一次)

enable.auto.commit：表示自动提交
auto.commit.interval.ms：表示每隔多少毫秒自动提交一次

props.put("enable.auto.commit", "true"); 
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); 

一旦消费者把消息poll了，说明偏移位置就提交了

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); 

完整代码如下：

 /* 自动提交(最多一次) @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.setProperty("group.id", "group-1");props.setProperty("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());props.setProperty("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());// 支持自动提交props.setProperty("enable.auto.commit", "true");// 表示每隔多少秒自动提交一次props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);// 打印消息for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}}}

手动提交(至少一次)

把自动提交关闭

props.put("enable.auto.commit", "false");

手动提交需要调用加上批量提交的参数

consumer.commitSync();//批量提交

完整代码如下：

/* 手动提交(至少一次) @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.setProperty("group.id", "group-1");props.setProperty("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());props.setProperty("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());// 支持自动提交props.setProperty("enable.auto.commit", "false");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));final int minBatchSize = 20;List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<>();while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);// 打印消息for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {buffer.add(record);System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}if (buffer.size() >= minBatchSize) {consumer.commitSync();//批量提交buffer.clear();}}}

但是如果我们就想逐条几条呢，需要加上参数

long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));

完整代码如下：

    /* 手动提交(至少一次)逐条提交 @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.setProperty("group.id", "group-1");props.setProperty("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());props.setProperty("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());// 支持自动提交props.setProperty("enable.auto.commit", "false");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);for (TopicPartition partition : records.partitions()) {List<ConsumerRecord<String, String>> partitionRecords = records.records(partition);for (ConsumerRecord<String, String> record : partitionRecords) {System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());}long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));}}}

kafka也支持手动指定消费分区和消费位置
指定消费分区

String topic = "foo";
TopicPartition partition0 = new TopicPartition(topic, 0);
TopicPartition partition1 = new TopicPartition(topic, 1);
consumer. assign(Arrays.asList(partition0, partition1));

指定消费位置

seek(TopicPartition, long)

11. 精确一次

生产者

配置如下：
enable.idempotence:幂等

props.setProperty("enable.idempotence", "true");
props.setProperty("acks", "all");

消费者

通过offset来防止重复消费不是一个好的办法。
通常在消息中加入唯一ID (例如流水ID,订单ID)，在处理业务时，通过判断ID来防止重复处理。

12. 事务消息

事务要满足原子性，要么全部成功，要么全都失败

代码示例：

 /* 事务 @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.put("transactional.id", "my-transactional-id");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props, new StringSerializer(), new StringSerializer());producer.initTransactions();try {producer.beginTransaction();for (int i = 0; i < 100; i++) {producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));}producer.commitTransaction();} catch (ProducerFencedException | OutOfOrderSequenceException | AuthorizationException e) {// We can't recover from these exceptions, so our only option is to close the producer and exit.producer.close();} catch (KafkaException e) {// For al1 other exceptions, just abort the transaction and try again.producer.abortTransaction();} finally {producer.close();}}

事务隔离级别
Isolation_level 隔离级别
默认为： read_uncommitted 脏读
read_committed 读取成功提交的数据，不会脏读

比如我们配置如下：
bin目录下运行

cd /opt/Zookeeper/apache-zookeeper-3.5.6-bin/bin

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic mytopic --isolation-level read_committed

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic mytopic --isolation-level read_uncommitted

13. 序列化与Avro

将对象以二进制的方式在网络之间传输或者保存到文件中，并可以根据特定的规则进行还原。

13.1 序列化的优势

1.节省空间，提高网络传输效率
2.跨平台
3.跨语言

kafka Record消息的格式

13.2 kafka提供的9种序列化类型

• kafka提供了9种基本类型的序列化和反序列化，在org.apache.kafka.common.serialization包下

序列化	反序列化
ByteArraySerializer	ByteArrayDeserializer
ByteBufferSerializer	ByteBufferDeserializer
BytesSerializer	BytesDeserializer
ShortSerializer	ShortDeserializer
IntegerSerializer	IntegerDeserializer
LongSerializer	LongDeserializer
FloatSerializer	FloatDeserializer
DoubleSerializer	DoubleDeserializer
StringSerializer	StringDeserializer（String默认采用UTF8字符集）

13.3 自定义序列化

序列化需要实现

Package org.apache.kafka.common.serialization
Interface Serializer<T>

反序列化需要实现

Package org.apache.kafka.common.serialization
Interface Deserializer<T>

13.4 常用消息格式

• CSV
  适合简单的消息

• JSON
  可读性高、占用空间大
  适合ElasticSearch

• 序列化消息
  Avro:Hadoop、Hive支持好
  Protobuf

• 自定义序列化
  Avro与Schema

13.5Avro的使用

一般结合大数据我们常用的是Avro
(1)首先需要引入依赖

<dependency><groupId>org.apache.avro</groupId><artifactId>avro</artifactId><version>1.11.0</version>
</dependency>
<plugin><groupId>org.apache.avro</groupId><artifactId>avro-maven-plugin</artifactId><version>1.11.0</version><executions><execution><phase>generate-sources</phase><goals><goal>schema</goal></goals><configuration><sourceDirectory>./src/main/avro/</sourceDirectory><outputDirectory>./src/main/java/</outputDirectory></configuration></execution></executions></plugin>

(2)定义一个Schema
新建一个User.avsc

{"namespace": "onehour.kafka.example.avro","type": "record","name": "User","fields": [{"name": "name", "type": "string"},{"name": "favorite_number",  "type": ["int", "null"]},{"name": "favorite_color", "type": ["string", "null"]}]
}

(3)运行插件

插件运行完后生成：

把这个类拷贝到

(4)编写生产者

 /* Avro发送消息 @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.put("linger.ms", 1);props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());props.put("value.serializer", AvroSerializer.class.getName());User user = User.newBuilder().setName("jeff").setFavoriteColor("red").setFavoriteNumber(7).build();Producer<String, Object> producer = new KafkaProducer<>(props);// 发送user消息for (int i = 0; i < 10; i++) {producer.send(new ProducerRecord<String, Object>("my-topic", Integer.toString(i), user));}System.out.println("send successful");producer.close();}

(5)需要自己编写类实现Serializer接口用于序列化
AvroSerializer.java代码如下

package onehour.kafka.example.serialization;import onehour.kafka.example.avro.v1.User;
import org.apache.avro.message.BinaryMessageEncoder;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.Headers;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class AvroSerializer implements Serializer {public static final StringSerializer Default = new StringSerializer();private static final Map ENCODERS = new HashMap();@Overridepublic void configure(Map map, boolean b) {}@Override/* 根据topic对应的类型序列化*/public byte[] serialize(String topic, Object o) {if (topic.equals("my-topic")) {try {return User.getEncoder().encode((User) o).array();} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}return Default.serialize(topic, o.toString());}@Overridepublic void close() {}
}

(6)需要自己编写类实现Deserializer接口用于反序列化
AvroDeserializer代码如下

package onehour.kafka.example.serialization;import onehour.kafka.example.avro.v1.User;
import org.apache.avro.message.BinaryMessageDecoder;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.Headers;
import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class AvroDeserializer implements Deserializer {public static final StringDeserializer Default = new StringDeserializer();private static final Map DECODERS = new HashMap<>();@Overridepublic void configure(Map map, boolean b) {}@Override/* 根据topic对应的类型反序列化*/public Object deserialize(String topic, byte[] bytes) {if (topic.equals("my-topic")) {try {return User.getDecoder().decode(bytes);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}return Default.deserialize(topic, bytes);}@Overridepublic void close() {}
}

(7)编写消费者

 /* Avro @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.17:9093");props.setProperty("group.id", "test");props.setProperty("enable.auto.commit", "true");props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");props.setProperty("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());props.setProperty("value.deserializer", AvroDeserializer.class.getName());KafkaConsumer<String, User> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));while (true) {ConsumerRecords<String, User> records = consumer.poll(100);// 打印消息for (ConsumerRecord<String, User> record : records) {System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}}}

结果：消费者

offset = 241, key = 0, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 242, key = 1, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 243, key = 2, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 244, key = 3, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 245, key = 4, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 246, key = 5, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 247, key = 6, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 248, key = 7, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 249, key = 8, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}
offset = 250, key = 9, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}

14. Record Header用法

如果按照上一接讲解的话，每个主题对应一个实体类，写序列化方法的时候根据主题名称即可。

但是现实情况往往不是这样的。
示例：
一个新用户注册成功之后、购买商品生成了一个订单，之后又取消了这个订单。
这些事件之间的顺序很重要。
Kafka是不保证分区之间的顺序的。如果取消订单这条消息在注册用户或者购买商品之前,处理逻辑就会有问题。

解决方案如下：
这种情况下。
为了保证消费顺秀,将所有事件放在同一个主题的同一个分区中。因此使用用户ID作为分区的key,使它们位于相同分区。

那么这样的话，同一个主题中，就会有多个不同类型的分区，按照上面方式主题名称判断序列化方式，就会有问题。

Confluent公司提供了一种解决方式：Schema Registry。

• 生产者producers发送消息前，先将消息的模式(schema)和结构发送给Registry。Registry返回一个id和数据data本身给kafka。
• 消费者consumers拿到消息之后，先去读取id,然后到Registry中解析消息的模式(schema)，再通过模式拿到数据data。

缺点：
1.数据解析强依赖schema registry
2.破坏了数据本身

另一种解决方式是引入Record Header

修改代码加入订单avsc
product_order.avsc

{"namespace": "onehour.kafka.example.avro","type": "record","name": "ProductOrder","fields": [{"name": "order_id", "type": "long"},{"name": "product_id", "type": "long"},{"name": "user_id", "type": "long"}]
}

修改用户，加入userid
User.v1.avsc

代码如下：

{"namespace": "onehour.kafka.example.avro.v1","type": "record","name": "User","fields": [{"name": "name", "type": "string"},{"name": "favorite_number",  "type": ["int", "null"]},{"name": "favorite_color", "type": ["string", "null"]},{"name": "user_id", "type": "long"}]
}

用插件生成实体类

拷贝过去

修改生产者代码

    /* Avro发送消息(Record Header) @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "192.168.10.15:9093");props.put("linger.ms", 10);props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());props.put("value.serializer", AvroSerializer.class.getName());onehour.kafka.example.avro.v1.User user = User.newBuilder().setUserId(10001L).setName("jeff").setFavoriteColor("red").setFavoriteNumber(7).build();ProductOrder order = ProductOrder.newBuilder().setOrderId(2000L).setUserId(user.getUserId()).setProductId(101L).build();Producer<String, Object> producer = new KafkaProducer<>(props);// 发送user消息for (int i = 0; i < 10; i++) {Iterable<Header> headers = Arrays.asList(new RecordHeader("schema", user.getClass().getName().getBytes()));producer.send(new ProducerRecord<String, Object>("my-topic", null, "" + user.getUserId(), user, headers));}// 发送order消息for (int i = 10; i < 20; i++) {Iterable<Header> headers = Arrays.asList(new RecordHeader("schema", order.getClass().getName().getBytes()));producer.send(new ProducerRecord<String, Object>("my-topic", null, "" + order.getUserId(), order, headers));}System.out.println("send successful");producer.close();}

更改序列化类
AvroSerializerHeader.java
这里我新建了一个类

package onehour.kafka.example.serialization;import onehour.kafka.example.avro.User;
import org.apache.avro.message.BinaryMessageEncoder;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.Headers;
import org.apache.kafka.common.serialization.ExtendedSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class AvroSerializerHeader implements ExtendedSerializer {public static final StringSerializer Default = new StringSerializer();private static final Map ENCODERS = new HashMap();@Overridepublic void configure(Map map, boolean b) {}@Override/* 根据topic对应的类型序列化*/public byte[] serialize(String topic, Object o) {if (topic.equals("my-topic")) {try {return User.getEncoder().encode((User) o).array();} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}return Default.serialize(topic, o.toString());}@Overridepublic void close() {}@Override/* 使用header中的schema信息进行序列化*/public byte[] serialize(String topic, Headers headers, Object o) {if (o == null) {return null;}// 从header中读取schemaString className = null;for (Header header : headers) {if (header.key().equals("schema")) {className = new String(header.value());}}// 使用schema中的className进行序列化if (className != null) {try {BinaryMessageEncoder encoder = (BinaryMessageEncoder) ENCODERS.get(className);if (encoder == null) {Class cls = Class.forName(className);Method method = cls.getDeclaredMethod("getEncoder");encoder = (BinaryMessageEncoder) method.invoke(cls);ENCODERS.put(className, encoder);}return encoder.encode(o).array();} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}}// 如果header中没有schema信息，则根据topic对应的类型进行序列化return this.serialize(topic, o);}
}

更改反序列化的类
这里我新建了一个类
AvroDeserializerHeader.java

package onehour.kafka.example.serialization;import onehour.kafka.example.avro.User;
import org.apache.avro.message.BinaryMessageDecoder;
import org.apache.kafka.common.header.Header;
import org.apache.kafka.common.header.Headers;
import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.ExtendedDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class AvroDeserializerHeader implements ExtendedDeserializer {public static final StringDeserializer Default = new StringDeserializer();private static final Map DECODERS = new HashMap<>();@Overridepublic void configure(Map map, boolean b) {}@Override/* 根据topic对应的类型反序列化*/public Object deserialize(String topic, byte[] bytes) {if (topic.equals("my-topic")) {try {return User.getDecoder().decode(bytes);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}return Default.deserialize(topic, bytes);}@Overridepublic void close() {}//@Override/* 使用header中的schema信息进行反序列化*/@Overridepublic Object deserialize(String topic, Headers headers, byte[] bytes) {if (bytes == null) {return null;}// 从header中读取schemaString className = null;for (Header header : headers) {if (header.key().equals("schema")) {className = new String(header.value());}}// 使用schema中的className进行反序列化if (className != null) {try {BinaryMessageDecoder decoder = (BinaryMessageDecoder) DECODERS.get(className);if (decoder == null) {Class cls = Class.forName(className);Method method = cls.getDeclaredMethod("getDecoder");decoder = (BinaryMessageDecoder) method.invoke(cls);DECODERS.put(className, decoder);}return decoder.decode(bytes);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}}// 如果header中没有schema信息，则根据topic对应的类型反序列化return this.deserialize(topic, bytes);}
}

修改消费者

/* Avro @param args*/public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.10.15:9093");props.setProperty("group.id", "test");props.setProperty("enable.auto.commit", "true");props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");props.setProperty("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());props.setProperty("value.deserializer", AvroDeserializerHeader.class.getName());KafkaConsumer<String, User> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));while (true) {ConsumerRecords<String, User> records = consumer.poll(100);// 打印消息for (ConsumerRecord<String, User> record : records) {System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());for (Header header : record.headers()) {System.out.println("headers -->" + header.key() + ":" + new String(header.value()));}}}}

运行结果：

offset = 251, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 252, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 253, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 254, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 255, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 256, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 257, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 258, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 259, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 260, key = 10001, value = {"name": "jeff", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red", "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.v1.User
offset = 261, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 262, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 263, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 264, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 265, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 266, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 267, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 268, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 269, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}
headers -->schema:onehour.kafka.example.avro.ProductOrder
offset = 270, key = 10001, value = {"order_id": 2000, "product_id": 101, "user_id": 10001}

这里1.0版本是实现ExtendedSerializer，ExtendedDeserializer
3.0版本实现Serializer，Deserializer即可

15. Kafka KRaft模式介绍

Kafka 2.8版本引入一个重大改进：KRaft模式。这个功能一直处于实验阶段。
2022年10月3日，Kafka 3.3.1发布，正式宣告KRaft模式可以用于生产环境。
在KRaft模式下，所有集群元数据都存储在Kafka内部主题中，由kafka自行管理，不再依赖zookeeper。

---

KRaft 模式有很多优点：

• 简化集群部署和管理 – 不在需要zookeeper，简化了kafka集群的部署和管理工作。资源占用更小。
• 提高可扩展性和弹性 – 单个集群中的分区数量可以扩展到数百万个。集群重启和故障恢复时间更短。
• 更高效的元数据传播 – 基于日志、事件驱动的元数据传播提高了 Kafka 许多核心功能的性能。

---

目前KRaft只适用于新建集群，将现有的集群从zookeeper模式迁移到KRaft模式，需要等3.5版本。
3.5 是一个桥接版本，将正式弃用zookeeper模式。
Kafka 4.0 (预计2023年8月发布)将完全删除zookeeper模式，仅支持 KRaft 模式。

注意：Kafka 3.3.0 版本中存在重大bug，建议不要使用。

15.1KRaft部署

(1).单节点部署

• 生成集群uuid

使用kafka提供的工具

./bin/kafka-storage.sh random-uuid
# 输入结果如下
# xtzWWN4bTjitpL3kfd9s5g

也可以自己生成，kafka集群的uuid应为16个字节的base64编码,长度为22

#集群的uuid应为16个字节的base64编码,长度为22
echo -n "1234567890abcdef" | base64 | cut -b 1-22
# MTIzNDU2Nzg5MGFiY2RlZg

• 格式化存储目录

./bin/kafka-storage.sh format -t xtzWWN4bTjitpL3kfd9s5g \\-c ./config/kraft/server.properties
# Formatting /tmp/kraft-combined-logs

注意：如果安装多个节点，每个节点都需要格式化。

• 启动kafka

./bin/kafka-server-start.sh ./config/kraft/server.properties

• 配置文件

# The role of this server. Setting this puts us in KRaft mode
process.roles=broker,controller
# The node id associated with this instance's roles
node.id=1
# The connect string for the controller quorum
controller.quorum.voters=1@localhost:9093
# Combined nodes (i.e. those with `process.roles=broker,controller`) must list the controller listener here at a minimum.
listeners=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093
# Name of listener used for communication between brokers.
inter.broker.listener.name=PLAINTEXT
# 如果要从别的主机访问，将localhost修改为你的主机IP
advertised.listeners=PLAINTEXT://localhost:9092
# This is required if running in KRaft mode.
controller.listener.names=CONTROLLER
# Maps listener names to security protocols, the default is for them to be the same. See the config documentation for more details
listener.security.protocol.map=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT,SSL:SSL,SASL_PLAINTEXT:SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL:SASL_SSL
# A comma separated list of directories under which to store log files
log.dirs=/tmp/kraft-combined-logs

(2).docker compose部署

在Kraft模式下，可以将集群的节点设置为controller或borker，也可以同时扮演两种角色。
broker负责处理消息请求和存储主题分区日志，controller负责管理元数据，并根据元数据的变化指挥broker做出响应。
控制器在集群中只占一小部分，一般为奇数个(1,3,5,7),可以容忍不超过半数的节点失效。

# kraft通用配置
x-kraft: &common-configALLOW_PLAINTEXT_LISTENER: yesKAFKA_ENABLE_KRAFT: yesKAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID: MTIzNDU2Nzg5MGFiY2RlZgKAFKA_CFG_PROCESS_ROLES: broker,controllerKAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES: CONTROLLERKAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: BROKER:PLAINTEXT,CONTROLLER:PLAINTEXTKAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS: 1@kafka-1:9091,2@kafka-2:9091,3@kafka-3:9091KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: BROKER# 镜像通用配置
x-kafka: &kafkaimage: 'bitnami/kafka:3.3.1'networks:net:# 自定义网络
networks:net:# project名称
name: kraft
services:# combined serverkafka-1:<<: *kafkacontainer_name: kafka-1ports:- '9092:9092'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 1KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://:9092KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://10.150.36.72:9092 #宿主机IPkafka-2:<<: *kafkacontainer_name: kafka-2ports:- '9093:9093'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 2KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://:9093KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://10.150.36.72:9093 #宿主机IPkafka-3:<<: *kafkacontainer_name: kafka-3ports:- '9094:9094'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 3KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://:9094KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://10.150.36.72:9094 #宿主机IP#broker onlykafka-4:<<: *kafkacontainer_name: kafka-4ports:- '9095:9095'environment:<<: *common-configKAFKA_CFG_BROKER_ID: 4KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES: brokerKAFKA_CFG_LISTENERS: BROKER://:9095KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: BROKER://10.150.36.72:9095

注意：1.如果部署在服务器或公有云上，请作如下修改：

KAFKA_CFG_LISTENERS: CONTROLLER://:9091,BROKER://0.0.0.0:9092
KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://服务器IP或公务IP:9092

(3).查看元数据

# 创建主题
docker run -it --rm --network=kraft_net \\bitnami/kafka:3.3.1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-topics.sh \\--bootstrap-server kafka-1:9092,kafka-2:9093 \\--create --topic my-topic \\--partitions 3 --replication-factor 2# 生产者
docker run -it --rm --network=kraft_net \\bitnami/kafka:3.3.1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \\--bootstrap-server kafka-1:9092,kafka-2:9093 \\--topic my-topic# 消费者
docker run -it --rm --network=kraft_net \\bitnami/kafka:3.3.1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \\--bootstrap-server kafka-1:9092,kafka-2:9093 \\--topic my-topic# 查看元数据分区
docker run -it --rm --network=kraft_net \\bitnami/kafka:3.3.1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-metadata-quorum.sh \\--bootstrap-server kafka-1:9092,kafka-2:9093 \\describe --status#查看元数据副本
docker run -it --rm --network=kraft_net \\bitnami/kafka:3.3.1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-metadata-quorum.sh \\--bootstrap-server kafka-1:9092,kafka-2:9093 \\describe --replication# 查看元数据
# 元数据存储在每个节点上，可以在任意节点上查看
docker exec -it kafka-1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-metadata-shell.sh  \\--snapshot /bitnami/kafka/data/__cluster_metadata-0/00000000000000000000.log

15.2去zookeeper之路

从kafka诞生之初，就离不开zookeeper，随着kafka的发展，zookeeper的弊端逐渐显现出来。
最开始的时候，kafka将元数据和消费者的消费位置(offset偏移量)都保存在zookeeper中。

(1).偏移量管理

消费位置是一个频繁更新的数据，对zookeeper而言，写操作代价比较昂贵，频繁的写入可能会带来性能问题。写操作全部交给leader执行，无法水平扩展。
从0.8.2版本开始，消费者的消费位置不再写入zookeeper，而是记录到kafka的内部主题 __comsumer_offsets 中，默认创建50个分区，以<消费者group.id、主题、分区号>作为消息的key，可以同时由多个broker处理请求，因此具有更高的写入性能和扩展性。kafka同时将最新消费位置的视图缓存到内存中，可以快速读取偏移量。

(2).元数据管理

zookeeper模式

在kafka 3.3.0版本之前，元数据存放在zookeeper中，结构如下：

每个集群都有一个broker作为控制器(controller)。控制器不仅仅承担broker的工作，还负责维护集群的元数据，如broker id、主题、分区、领导者和同步副本集(ISR) ，以及其他信息。控制器将这些信息保存在 ZooKeeper中，ZooKeeper的大部分读写流量都是由控制器完成的。当元数据发生变化，控制器将最新的元数据传播给其他broker。

注意：每个broker都可以直接与zookeeper通信。上图省略了其他的连线。
例如，broker启动时会在zookeeper中创建一个临时节点/brokers/ids/{id}，每个分区的leader也会更新正在同步的副本集(ISR)信息。

Zookeeper相当于工单系统，controller是工单系统的管理员，负责安排工作，broker负责干活，采用AB角工作制度(leader、follower)。
Controller有以下作用：

• 监控broker是否存活（broker在zookeeper中打卡上线，controller统计在线人数）
• 如果topic、partition、replica或broker发生变化，必要时，为partition选出新的leader，更新follower列表(工单或者人员发生变动，controller重新分配工作)
• 使用RPC请求通知相关broker成为leader或follower(通知相关人员开始干活)
• 将最新的元数据写入zookeeper，并发送给其他broker(更新工单系统，知会其他人员最新的工作安排)

注意：选择新的leader不是靠投票，而是选择ISR集合中的第一个为leader。这种按顺位选择的方式具有更高的容错性。例如，在 2N+1 个副本的情况下，最多允许 2N 副本个失效，而选举的方式最多只能允许N个失效。

问题

• 随着节点和分区数量线性增长，元数据越来越大，控制器将元数据传播给broker时间变长。
• ZooKeeper 不适合保存大量的数据，频繁的数据变更可能会带来性能瓶颈。另外，Znode的大小限制和最大观察者数量都可能会成为制约因素。
• 元数据保存在ZooKeeper中，每个broker从controller获取最新的元数据，并缓存到自己的内存中，当更新延迟或重新排序时，数据可能不一致，需要额外的验证检查确保数据一致。
• 当Controller发生故障或者重启时，新的controller需要从Zookeeper上重新拉取所有的元数据，当集群内的分区变得非常多(几十万甚至几百万)的时候，加载元数据的时间会变得很⻓，在此之间Controller是无法响应和工作的，会影响整个集群的可用性。

注意：当Controller发生故障或者重启时，其他broker作为观察者会收到通知，每个broker都尝试在ZooKeeper中创建/controller节点，谁先创建成功，谁就成为新的controller。

15.3 KRaft模式

(1).元数据管理

KRaft 基于 Raft 共识协议，通过仲裁(quorom)机制选举出一个主控制器(active controller)，所有元数据的写入操作都由主控制器处理，主控制器将元数据的变更记录写入到 __cluster_metadata内部主题中，为了保证写入顺序，这个主题只有一个分区，主控制器是这个分区的leader，其他的控制器作为follower，将数据同步到本地日志中，超过一半数量的控制器同步完成后，则认为数据写入成功，主控制器返消息给客户端。
所有控制器都将本地的元数据日志缓存在内存中，并保持动态更新,当主控制发生故障时，其他控制器可以立即成为新的主控制器，随时接管。
除了控制器之外，每个broker作为观察者(Observer)，也都同步元数据到本地的副本中，并缓存到内存中。

docker run -it --rm --network=kraft_net \\bitnami/kafka:3.3.1 \\/opt/bitnami/kafka/bin/kafka-metadata-quorum.sh \\--bootstrap-server kafka-1:9092,kafka-2:9093 \\describe --replication

查看元数据

docker exec -it kafka-1 bash
ls
cd topics/
ls
cat my-topic/0/data

元数据传播方式由原来的RPC请求转变为同步元数据日志，无需再担心数据存在差异，每个broker本地的元数据物化视图最终将是一致的，因为它们来自同一个日志。我们也可以通过时间戳和偏移量轻易的追踪和消除差异。

Controller和broker会定期将内存中的元数据快照写入到检查点(checkpoint)文件中，checkpoint文件名中包含快照最后的消费位置和控制器的ID，当我们重启controller或broker时，无需从头读取元数据，直接将本地最新的检查点文件加载到内存，然后从检查点文件中最后的消费位置开始读区数据，这样就缩短了启动时间。

15.4 版本选择

目前KRaft只适用于新建集群，将现有的集群从zookeeper模式迁移到KRaft模式,需要等3.5版本。
3.5是一个桥接版本，将正式弃用zookeeper模式。
Kafka 4.0 (预计2023年8月发布)将完全删除zookeeper模式，仅支持KRaft模式。
注意: Kafka 3.3.0 版本中存在重大bug,建议不要使用。