Kafka 0.9+Zookeeper3.4.6集群搭建、配置，新Client API的使用要点，高可用性测试，以及各种坑

WindySky 2017-09-15

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4. 使用Kafka的Producer API来完成消息的推送

1) Kafka 0.9.0.1的java client依赖：

Xml代码

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.9.0.1</version>
</dependency>

2) 写一个KafkaUtil工具类，用于构造Kafka Client

Java代码

public class KafkaUtil {
private static KafkaProducer<String, String> kp;
public static KafkaProducer<String, String> getProducer() {
if (kp == null) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "10.0.0.100:9092,10.0.0.101:9092");
props.put("acks", "1");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kp = new KafkaProducer<String, String>(props);
}
return kp;
}
}

KafkaProducer<K,V>的K代表每条消息的key类型，V代表消息类型。消息的key用于决定此条消息由哪一个partition接收，所以我们需要保证每条消息的key是不同的。

Producer端的常用配置

bootstrap.servers：Kafka集群连接串，可以由多个host:port组成
acks：broker消息确认的模式，有三种：
0：不进行消息接收确认，即Client端发送完成后不会等待Broker的确认
1：由Leader确认，Leader接收到消息后会立即返回确认信息
all：集群完整确认，Leader会等待所有in-sync的follower节点都确认收到消息后，再返回确认信息
我们可以根据消息的重要程度，设置不同的确认模式。默认为1
retries：发送失败时Producer端的重试次数，默认为0
batch.size：当同时有大量消息要向同一个分区发送时，Producer端会将消息打包后进行批量发送。如果设置为0，则每条消息都独立发送。默认为16384字节
linger.ms：发送消息前等待的毫秒数，与batch.size配合使用。在消息负载不高的情况下，配置linger.ms能够让Producer在发送消息前等待一定时间，以积累更多的消息打包发送，达到节省网络资源的目的。默认为0
key.serializer/value.serializer：消息key/value的序列器Class，根据key和value的类型决定
buffer.memory：消息缓冲池大小。尚未被发送的消息会保存在Producer的内存中，如果消息产生的速度大于消息发送的速度，那么缓冲池满后发送消息的请求会被阻塞。默认33554432字节（32MB）

更多的Producer配置见官网：http://kafka./documentation.html#producerconfigs

3) 写一个简单的Producer端，每隔1秒向Kafka集群发送一条消息：

Java代码

public class KafkaTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
Producer<String, String> producer = KafkaUtil.getProducer();
int i = 0;
while(true) {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", String.valueOf(i), "this is message"+i);
producer.send(record, new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
if (e != null)
e.printStackTrace();
System.out.println("message send to partition " + metadata.partition() + ", offset: " + metadata.offset());
}
});
i++;
Thread.sleep(1000);
}
}
}

在调用KafkaProducer的send方法时，可以注册一个回调方法，在Producer端完成发送后会触发回调逻辑，在回调方法的 metadata对象中，我们能够获取到已发送消息的offset和落在的分区等信息。注意，如果acks配置为0，依然会触发回调逻辑，只是拿不到 offset和消息落地的分区信息。

跑一下，输出是这样的：

message send to partition 0, offset: 28
message send to partition 1, offset: 26
message send to partition 0, offset: 29
message send to partition 1, offset: 27
message send to partition 1, offset: 28
message send to partition 0, offset: 30
message send to partition 0, offset: 31
message send to partition 1, offset: 29
message send to partition 1, offset: 30
message send to partition 1, offset: 31
message send to partition 0, offset: 32
message send to partition 0, offset: 33
message send to partition 0, offset: 34
message send to partition 1, offset: 32

乍一看似乎offset乱掉了，但其实这是因为消息分布在了两个分区上，每个分区上的offset其实是正确递增的。

5. 使用Kafka的Consumer API来完成消息的消费

1) 改造一下KafkaUtil类，加入Consumer client的构造。

Java代码

public class KafkaUtil {
private static KafkaProducer<String, String> kp;
private static KafkaConsumer<String, String> kc;
public static KafkaProducer<String, String> getProducer() {
if (kp == null) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "10.0.0.100:9092,10.0.0.101:9092");
props.put("acks", "1");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
kp = new KafkaProducer<String, String>(props);
}
return kp;
}
public static KafkaConsumer<String, String> getConsumer() {
if(kc == null) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "10.0.0.100:9092,10.0.0.101:9092");
props.put("group.id", "1");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
kc = new KafkaConsumer<String, String>(props);
}
return kc;
}
}

同样，我们介绍一下Consumer常用配置

bootstrap.servers/key.deserializer/value.deserializer：和Producer端的含义一样，不再赘述
fetch.min.bytes：每次最小拉取的消息大小（byte）。Consumer会等待消息积累到一定尺寸后进行批量拉取。默认为1，代表有一条就拉一条
max.partition.fetch.bytes：每次从单个分区中拉取的消息最大尺寸（byte），默认为1M
group.id：Consumer的group id，同一个group下的多个Consumer不会拉取到重复的消息，不同group下的Consumer则会保证拉取到每一条消息。注意，同一个group下的consumer数量不能超过分区数。
enable.auto.commit：是否自动提交已拉取消息的offset。提交offset即视为该消息已经成功被消费，该组下的Consumer无法再拉取到该消息（除非手动修改offset）。默认为true
auto.commit.interval.ms：自动提交offset的间隔毫秒数，默认5000。

全部的Consumer配置见官方文档：http://kafka./documentation.html#newconsumerconfigs

2) 编写Consumer端：

Java代码

public class KafkaTest {
public static void main(String[] args) throws Exception{
KafkaConsumer<String, String> consumer = KafkaUtil.getConsumer();
consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));
while(true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
for(ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println("fetched from partition " + record.partition() + ", offset: " + record.offset() + ", message: " + record.value());
}
}
}
}

运行输出：

fetched from partition 0, offset: 28, message: this is message0
fetched from partition 0, offset: 29, message: this is message2
fetched from partition 0, offset: 30, message: this is message5
fetched from partition 0, offset: 31, message: this is message6
fetched from partition 0, offset: 32, message: this is message10
fetched from partition 0, offset: 33, message: this is message11
fetched from partition 0, offset: 34, message: this is message12
fetched from partition 1, offset: 26, message: this is message1
fetched from partition 1, offset: 27, message: this is message3
fetched from partition 1, offset: 28, message: this is message4
fetched from partition 1, offset: 29, message: this is message7
fetched from partition 1, offset: 30, message: this is message8
fetched from partition 1, offset: 31, message: this is message9
fetched from partition 1, offset: 32, message: this is message13

说明：

KafkaConsumer的poll方法即是从Broker拉取消息，在poll之前首先要用subscribe方法订阅一个Topic。
poll方法的入参是拉取超时毫秒数，如果没有新的消息可供拉取，consumer会等待指定的毫秒数，到达超时时间后会直接返回一个空的结果集。
如果Topic有多个partition，KafkaConsumer会在多个partition间以轮询方式实现负载均衡。如果启动了多个 Consumer线程，Kafka也能够通过zookeeper实现多个Consumer间的调度，保证同一组下的Consumer不会重复消费消息。注意，Consumer数量不能超过partition数，超出部分的Consumer无法拉取到任何数据。
可以看出，拉取到的消息并不是完全顺序化的，kafka只能保证一个partition内的消息先进先出，所以在跨partition的情况下，消息的顺序是没有保证的。
本例中采用的是自动提交offset，Kafka client会启动一个线程定期将offset提交至broker。假设在自动提交的间隔内发生故障（比如整个JVM进程死掉），那么有一部分消息是会被重复消费的。要避免这一问题，可使用手动提交offset的方式。构造consumer时将enable.auto.commit设为false，并在代码中用consumer.commitSync()来手动提交。

如果不想让kafka控制consumer拉取数据时在partition间的负载均衡，也可以手工控制：

Java代码

public static void main(String[] args) throws Exception{
KafkaConsumer<String, String> consumer = KafkaUtil.getConsumer();
String topic = "test";
TopicPartition partition0 = new TopicPartition(topic, 0);
TopicPartition partition1 = new TopicPartition(topic, 1);
consumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1));
while(true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for(ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.println("fetched from partition " + record.partition() + ", offset: " + record.offset() + ", message: " + record.value());
}
consumer.commitSync();
}
}

使用consumer.assign()方法为consumer线程指定1个或多个partition。

此处的坑：

在测试中我发现，如果用手工指定partition的方法拉取消息，不知为何kafka的自动提交offset机制会失效，必须使用手动方式才能正确提交已消费的消息offset。

题外话：

在真正的应用环境中，Consumer端将消息拉取下来后要做的肯定不止是输出出来这么简单，在消费消息时很有可能需要花掉更多的时间。1个 Consumer线程消费消息的速度很有可能是赶不上Producer产生消息的速度，所以我们不得不考虑Consumer端采用多线程模型来消费消息。
然而KafkaConsumer并不是线程安全的，多个线程操作同一个KafkaConsumer实例会出现各种问题，Kafka官方对于Consumer端的多线程处理给出的指导建议如下：

1. 每个线程都持有一个KafkaConsumer对象
好处：

实现简单
不需要线程间的协作，效率最高
最容易实现每个Partition内消息的顺序处理

弊端：

每个KafkaConsumer都要与集群保持一个TCP连接
线程数不能超过Partition数
每一batch拉取的数据量会变小，对吞吐量有一定影响

2. 解耦，1个Consumer线程负责拉取消息，数个Worker线程负责消费消息
好处：

可自由控制Worker线程的数量，不受Partition数量限制

弊端：

消息消费的顺序无法保证
难以控制手动提交offset的时机

个人认为第二种方式更加可取，consumer数不能超过partition数这个限制是很要命的，不可能为了提高Consumer消费消息的效率而把Topic分成更多的partition，partition越多，集群的高可用性就越低。

6. Kafka集群高可用性测试

1) 查看当前Topic的状态：

Shell代码

/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 10.0.0.100:2181,10.0.0.101:2181,10.0.0.102:2181 --topic test

输出：

Topic:test PartitionCount:2 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 0,1
Topic: test Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 0,1

可以看到，partition0的leader是broker1，parition1的leader是broker0

2) 启动Producer向Kafka集群发送消息

输出：

message send to partition 0, offset: 35
message send to partition 1, offset: 33
message send to partition 0, offset: 36
message send to partition 1, offset: 34
message send to partition 1, offset: 35
message send to partition 0, offset: 37
message send to partition 0, offset: 38
message send to partition 1, offset: 36
message send to partition 1, offset: 37

3) 登录SSH将broker0，也就是partition 1的leader kill掉

再次查看Topic状态：

Topic:test PartitionCount:2 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1
Topic: test Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 0,1 Isr: 1

可以看到，当前parition0和parition1的leader都是broker1了

此时再去看Producer的输出：

[kafka-producer-network-thread | producer-1] DEBUG org.apache.kafka.common.network.Selector - Connection with /10.0.0.100 disconnected
java.net.ConnectException: Connection refused: no further information
   at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method)
   at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:739)
   at org.apache.kafka.common.network.PlaintextTransportLayer.finishConnect(PlaintextTransportLayer.java:54)
   at org.apache.kafka.common.network.KafkaChannel.finishConnect(KafkaChannel.java:72)
   at org.apache.kafka.common.network.Selector.poll(Selector.java:274)
   at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.poll(NetworkClient.java:256)
   at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:216)
   at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:128)
   at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
[kafka-producer-network-thread | producer-1] DEBUG org.apache.kafka.clients.Metadata - Updated cluster metadata version 7 to Cluster(nodes = [Node(1, 10.0.0.101, 9092)], partitions = [Partition(topic = test, partition = 1, leader = 1, replicas = [1,], isr = [1,], Partition(topic = test, partition = 0, leader = 1, replicas = [1,], isr = [1,]])

能看到Producer端的DEBUG日志显示与broker0的链接断开了，此时Kafka立刻开始更新集群metadata，更新后的metadata表示broker1现在是两个partition的leader，Producer进程很快就恢复继续运行，没有漏发任何消息，能够看出Kafka集群的故障切换机制还是很厉害的

4) 我们再把broker0启动起来

Shell代码

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

然后再次检查Topic状态：

Topic:test PartitionCount:2 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1,0
Topic: test Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 0,1 Isr: 1,0

我们看到，broker0启动起来了，并且已经是in-sync状态（注意Isr从1变成了1,0），但此时两个partition的leader还都是 broker1，也就是说当前broker1会承载所有的发送和拉取请求。这显然是不行的，我们要让集群恢复到负载均衡的状态。

这时候，需要使用Kafka的选举工具触发一次选举：

Shell代码

bin/kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper 10.0.0.100:2181,10.0.0.101:2181,10.0.0.102:2181

选举完成后，再次查看Topic状态：

Topic:test PartitionCount:2 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: test Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1,0
Topic: test Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 1,0

可以看到，集群重新回到了broker0挂掉之前的状态

但此时，Producer端产生了异常：

org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException: This server is not the leader for that topic-partition.

原因是Producer端在尝试向broker1的parition0发送消息时，partition0的leader已经切换成了broker0，所以消息发送失败。

此时用Consumer去消费消息，会发现消息的编号不连续了，确实漏发了一条消息。这是因为我们在构造Producer时设定了retries=0，所以在发送失败时Producer端不会尝试重发。

将retries改为3后再次尝试，会发现leader切换时再次发生了同样的问题，但Producer的重发机制起了作用，消息重发成功，启动Consumer端检查也证实了所有消息都发送成功了。

每次集群单点发生故障恢复后，都需要进行重新选举才能彻底恢复集群的leader分配，如果嫌每次这样做很麻烦，可以在broker的配置文件（即 server.properties）中配置auto.leader.rebalance.enable=true，这样broker在启动后就会自动进行重新选举

至此，我们通过测试证实了集群出现单点故障和恢复的过程中，Producer端能够保持正确运转。接下来我们看一下Consumer端的表现：

5) 同时启动Producer进程和Consumer进程

此时Producer一边在生产消息，Consumer一边在消费消息

6) 把broker0干掉，观察Consumer端的输出：

能看到，在broker0挂掉后，consumer也端产生了一系列INFO和WARN输出，但同Producer端一样，若干秒后自动恢复，消息仍然是连续的，并未出现断点。

7) 再次把broker0启动，并触发重新选举，然后观察输出：

fetched from partition 0, offset: 418, message: this is message48
fetched from partition 0, offset: 419, message: this is message49
[main] INFO org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator - Offset commit for group 1 failed due to NOT_COORDINATOR_FOR_GROUP, will find new coordinator and retry
[main] INFO org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator - Marking the coordinator 2147483646 dead.
[main] WARN org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator - Auto offset commit failed: This is not the correct coordinator for this group.
fetched from partition 1, offset: 392, message: this is message50
fetched from partition 0, offset: 420, message: this is message51

能看到，重选举后Consumer端也输出了一些日志，意思是在提交offset时发现当前的调度器已经失效了，但很快就重新获取了新的有效调度器，恢复了offset的自动提交，验证已提交offset的值也证明了offset提交并未因leader切换而发生错误。

如上，我们也通过测试证实了Kafka集群出现单点故障时，Consumer端的功能正确性。