Kafka權威指南文章闡述

一、Kafka概述

Kafka是一款流處理平台，提供一套完整的高吞吐、低延遲的數據發布和訂閱服務。它可以處理TB級的數據，支持分散式、高可用的集群部署。

一個Kafka集群由多個Broker節點組成，每個Broker節點負責一部分數據的存儲和處理。一個Kafka Topic可以由多個Partition組成，每個Partition可以按照Offset順序存儲數據。消費者可以按照Partition的順序讀取數據，實現高並發的數據處理和分發。

以下是一個Java Producer和Consumer的基本實現：

public class KafkaProducerDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer(props);
        for(int i = 0; i < 100; i++)
            producer.send(new ProducerRecord<>("test", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        producer.close();
    }
}
public class KafkaConsumerDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test");
        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");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singleton("test"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", 
                                    record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }
}

二、Kafka數據存儲

Kafka的數據存儲分為兩部分：索引文件和日誌文件。索引文件記錄每個消息的Offset和存儲位置，在讀取消息時可以快速查找對應的存儲位置；日誌文件記錄實際的消息內容，在寫入和讀取消息時通過內存映射技術提高了IO的效率。

以下是一個簡單的Topic創建和數據寫入的Java實現：

public class KafkaTopicDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        AdminClient adminClient = AdminClient.create(props);
        List<NewTopic> newTopics = new ArrayList<>();
        newTopics.add(new NewTopic("test", 1, (short) 1));
        adminClient.createTopics(newTopics);
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<>("test", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }
        producer.close();
    }
}

三、Kafka數據發布和消費

Kafka提供了多種數據發布和消費的API，包括Java、Python、C++等各種編程語言的客戶端API，以及各種流處理框架的集成API。

以下是一個基於Spring Boot的Kafka Consumer實現：

@Service
public class KafkaConsumerService {
    @KafkaListener(topics = "test")
    public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", 
                            record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

也可以通過Kafka的Web控制台來查看和管理Topic和消息：

KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning

四、Kafka性能優化

為了提高Kafka的性能和可靠性，需要進行一系列的參數調優和系統優化。主要包括以下幾個方面：

1.硬體資源調優：優化磁碟IO、內存佔用和CPU利用率。

2.Kafka參數調優：調整Kafka的參數，包括Broker節點數量、Partition數量、Batch Size、Message Compression等。

3.消息生產和消費優化：優化Producer和Consumer的實現，包括加入批量發送、壓縮等優化。

以下是一些常見的Kafka參數調優：

# Broker端參數
num.io.threads=8
num.network.threads=3
log.dirs=/var/lib/kafka
log.index.size.max.bytes=10485760
log.index.interval.bytes=4096
log.segment.bytes=536870912
num.partitions=16
message.max.bytes=1000000
replica.fetch.max.bytes=16485760
replica.fetch.wait.max.ms=500

# Producer端參數
acks=1
batch.size=32768
linger.ms=5
compression.type=gzip

# Consumer端參數
fetch.min.bytes=16384
fetch.max.bytes=5242880
max.poll.records=1024