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kafka producer实例及原理分析
阅读量:6550 次
发布时间:2019-06-24

本文共 8803 字,大约阅读时间需要 29 分钟。

1.前言

首先,描述下应用场景:

假设,公司有一款游戏,需要做行为统计分析,数据的源头来自日志,由于用户行为非常多,导致日志量非常大。将日志数据插入数据库然后再进行分析,已经满足不了。最好的办法是存日志,然后通过对日志的分析,计算出有用的数据。我们采用kafka这种分布式日志系统来实现这一过程。

步骤如下:

  • 搭建KAFKA系统运行环境

如果你还没有搭建起来,可以参考我的博客:

  • 设计数据存储格式

  • Producer端获取数据,并对数据按上述设计的格式进行编码


  • Producer将已经编码的数据发送到broker上,在broker上进行存储

  • Consumer端从broker中获取数据,分析计算。

2.实现过程

为了快速实现,我们简化日志消息格式。

在eclipse新建JAVA PROJECT,将kafka/libs下*.jar配置到项目build path即可。

Step 1 : 简单的POJO对象(MobileGameLog)

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private 
String actionType;
private 
String appKey;
private 
String guid;
private 
String time;

说明:

actionType 代表行为类型

appKey     代表游戏ID

guid       代表角色

time       代表时间

提供getter/setter方法,并override toString()

Step 2 : 提供serializer

需要注意的是,POJO对象需要序列化转化成KAFKA识别的消息存储格式--byte[]

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public 
class 
MobileGameKafkaMessage 
implements 
kafka.serializer.Encoder<MobileGameLog>{
@Override
public 
byte
[] toBytes(MobileGameLog mobileGameLog) {
return 
mobileGameLog.toString().getBytes();
}
public 
MobileGameKafkaMessage(VerifiableProperties props){
}
}

Step 3 : 提供Partitioner

我们可以提供Partitioner,这样可以使得数据按照我们的策略来存储在brokers中。

这里,我根据appKey来进行分区。

Step 4 : 提供Producer

  • 提供配置

  • 运行kafka环境

启动zookeeper:

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[root@localhost kafka_2.9.2-0.8.1.1]
# bin/zookeeper-server-start.sh  
config
/zookeeper
.properties &

启动kafka broker(id=0):

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[root@localhost kafka_2.9.2-0.8.1.1]
# bin/kafka-server-start.sh 
config
/server
.properties &

启动kafka broker(id=1)

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[root@localhost kafka_2.9.2-0.8.1.1]
# bin/kafka-server-start.sh  
config
/server-1
.properties &

上述过程,在我的博客【搭建kafka运行环境】里面都有详细记录,大家可以参考。

创建一个topic:

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[root@localhost kafka_2.9.2-0.8.1.1]
# bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 
--create --topic log_1 --replication-factor 2 --partitions 3

注意topic:log_1有3个分区,2个复制。

  • 制造数据并发送

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// Producer<key , value>
// V: type of the message
// K: type of the optional key associated with the message
kafka.javaapi.producer.Producer<MobileGameLog, MobileGameLog> producer 
new 
Producer<MobileGameLog, MobileGameLog>(
config);
 
List<KeyedMessage<MobileGameLog, MobileGameLog>> list 
new 
ArrayList<KeyedMessage<MobileGameLog, MobileGameLog>>();
 
// 5条tlbb数据
for 
(
int 
i = 
1
; i <= 
5
; i++) {
MobileGameLog log = 
new 
MobileGameLog();
log.setActionType(
"YuanBaoShop"
);
log.setAppKey(
"tlbb"
);
log.setGuid(
"xxx_" 
+ i);
log.setTime(
"2014-10-01 10:00:20"
);
KeyedMessage<MobileGameLog, MobileGameLog> keyedMessage 
new 
KeyedMessage<MobileGameLog, MobileGameLog>(
"log_1"
, log, log);
list.add(keyedMessage);
}
 
// 8条ldj数据
for 
(
int 
i = 
1
; i <= 
8
; i++) {
MobileGameLog log = 
new 
MobileGameLog();
log.setActionType(
"BlackMarket"
);
log.setAppKey(
"ldj"
);
log.setGuid(
"yyy_" 
+ i);
log.setTime(
"2014-10-02 10:00:20"
);
KeyedMessage<MobileGameLog, MobileGameLog> keyedMessage 
new 
KeyedMessage<MobileGameLog, MobileGameLog>(
"log_1"
, log, log);
list.add(keyedMessage);
}
 
producer.send(list);
producer.close();

说明:

a.producer既可以send 一个keyedMessage,可以是一个keyedMessage list.

b.注意producer实例化时的泛型。value是消息对象,即POJO,key是这个pojo的标示,这个是要用来进行分区的。

c.producer向broker发送的是KeyedMessage,注意实例化时的泛型,KEY/VALUE的意义同b.

d.KeyedMessage需要指明topic name.

  • eclipse 运行结果如下:

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition

VerifiableProperties : {metadata.broker.list=192.168.152.2:9092,192.168.152.2:9093, 

zk.connectiontimeout.ms=6000, request.required.acks=1, 

partitioner.class=com.sohu.game.kafka.day2.MobileGameKafkaPartition, 

serializer.class=com.sohu.game.kafka.day2.MobileGameKafkaMessage}

-------end info

SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".

SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : tlbb

存储的分区为:0

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : tlbb

存储的分区为:0

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : tlbb

存储的分区为:0

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : tlbb

存储的分区为:0

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : tlbb

存储的分区为:0

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

-------start info

运行至MobileGameKafkaPartition的partition方法,分区大小为:3

分区key : ldj

存储的分区为:2

-------end info

  • kafka consumer console 结果如下:

3.原理分析

查看topic:log_1详细信息:

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[root@localhost kafka_2.9.2-0.8.1.1]
# bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 
--describe --topic log_1
Topic: log_1 PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs:
Topic: log_1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 1,0 Isr: 0,1
Topic: log_1 Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 0,1
Topic: log_1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 1,0 Isr: 0,1

log_1有2个broker进行储存,每一个broker上有3个分区,并且每一个分区的leader都是broker(id=0)

查看broker(id=0)上的信息:

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[root@localhost tmp]
# ll
total 52
drwxr-xr-x  2 root root 4096 Oct  7 01:23 hsperfdata_root
drwxr-xr-x 10 root root 4096 Oct  7 02:40 kafka-logs
drwxr-xr-x  8 root root 4096 Oct  7 02:40 kafka-logs-1
srwxr-xr-x  1 root root    0 Sep 20 18:15 mapping-root
drwxrwxrwt  2 root root 4096 Oct  6 00:34 VMwareDnD
drwx------  2 root root 4096 Oct  6 18:05 vmware-root
drwxr-xr-x  3 root root 4096 Sep 20 19:58 zookeeper
[root@localhost tmp]
[root@localhost tmp]
[root@localhost tmp]
[root@localhost tmp]
# cd kafka-logs
[root@localhost kafka-logs]
# pwd
/tmp/kafka-logs
[root@localhost kafka-logs]
# ll
total 80
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct  7 01:02 log_1-0
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct  7 01:02 log_1-1
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct  7 01:02 log_1-2
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct  6 01:01 my_first_topic-0
-rw-r--r-- 1 root root  100 Oct  7 02:40 recovery-point-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root  100 Oct  7 02:40 replication-offset-checkpoint
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct  6 01:01 
test
-0
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct  6 01:01 topic_1-0
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Sep 21 00:21 topic_2-0
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Sep 21 00:22 topic_3-0
[root@localhost kafka-logs]
# cd log_1-0/
[root@localhost log_1-0]
# ll
total 12
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 Oct  7 01:16 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root     1020 Oct  7 01:18 00000000000000000000.log
[root@localhost log_1-0]
# cat -A 00000000000000000000.log 
^@^@^@^@^@^@^@^@^@^@^@M-@M-r^L2M-V^@^@^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_1, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_1, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@^@^@^@^@^A^@^@^@M-@^^M-46M-h^@^@^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_2, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_2, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@^@^@^@^@^B^@^@^@M-@M-sM-s7=^@^@^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_3, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_3, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@^@^@^@^@^C^@^@^@M-@^\M-58M-U^@^@^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_4, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_4, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@^@^@^@^@^D^@^@^@M-@M-qM-r9^@^@^@^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_5, 
time
=2014-10-01 10:00:20]^@^@^@YMobileGameLog [actionType=YuanBaoShop, appKey=tlbb, guid=xxx_5, 
time
=2014-10-01 10:00:20][root@localhost log_1-0]
#

注意kafka broker(id=0)的日志信息显示:

有log_1-0,log_1-1,log_1-2三个目录,对应于0,1,2三个分区。

说明,topic在broker上是以partition为单位进行储存的。

上面的0分区的日志信息显示,tlbb的5条数据都被储存了2遍,并且可以发现在分区内,都是有序的。

我们在创建log_1时指定复制2份,所以数据在分区内被储存了2遍。

同理,我们继续分析broker(id=0)上的1,2分区的内容,有:

分区1无数据,分区2上8条ldj的数据被储存了2遍。

由于我们只制造了2种appkey的数据,根据分区函数,只会返回2个partition number,所以导致有一个分区没有数据。

同上的,继续分析broker(id=1)上的0,1,2分区的内容,有:

分区0,tlbb的5条数据被储存2遍

分区1,没有数据

分区2,ldj的8条数据被储存2遍

可见,broker(id=0),broker(id=1)他们的分区数据完全一致,这也就是为什么kafka的高可用性,某些broker挂了,其他的broker还可以继续提供服务和数据。

本文转自zfz_linux_boy 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/zhangfengzhe/1561021,如需转载请自行联系原作者

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