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Apache Kafka框架

        本小节将对Kafka做一个简单的描述。

关于Kafka

        Kafka是Apache下的一个用于处理数据流的分布式消息框架，它拥有水平扩展、容错、高效等特性，可以使用该框架来实现以下功能：

• 构建在系统间进行实时数据传输的通道。
• 构建对数据流行转换或响应的实时应用。

        Kafka的整体结构与RabbitMQ类似，消息生产者向Kafka服务器发送消息，Kafak接收消息后，再投递给消费者。在Kafka中，生产者消息会被发送到Topic中，Topic保存着各类的数据，每一条数据都使用键、值进行保存。每一个Topic下都包含一个或多个物理分区（Partition），这些分区维护着消息的内容和索引，它们有可能被保存在不同的服务器上面。对于客户端来说，无须关心数据如何被保存，只需要关心将消息发往哪个Topic。

运行Kafka服务器

        Kafka依赖了ZooKeeper，启动Kafka服务器前，要先启动ZooKeeper。本章所使用的ZooKeeper版本为3.4.8，Kafka版本为2.11。下载两个框架的压缩包后解压，分别得到zookeeper-3.4.8与kafka_2.11-0.11.0.0目录。

        先进入zookeeper-3.4.8/conf目录，将zoo_sample.cfg文件复制一份，并重命名为zoo.cfg。使用命令行工具，进行zookeeper-3.4.8/bin目录，运行“zkServer”命令，如果正常启动，将会占用2181端口，命令行窗口不必关闭，接下来启动Kafka。

        使用命令行工具，进行“kafka_2.11-0.11.0.0/bin/windows”目录，运行“kafka-server-start ../../config/server.properties”命令启动Kafka服务器，如果正常启动，将会占用9092端口。此处的Kafka就相当于前面章节中的RabbitMQ服务器，Kafka同样提供了API让我们编写客户端。接下来，我们按照同样的方式，使用Kafka的API来进行测试。

编写生产者

        新建一个名称为“kafka-test”的Maven项目，加入以下依赖：

                
     
      org.apache.kafka
                 
     
      kafka-clients
                 
     
      0.11.0.0
             
            
                
     
      org.slf4j
                 
     
      slf4j-log4j12
                 
     
      1.7.9
             
    

        新建生产者的运行类，请见代码清单8-3。

        代码清单8-3：codes\08\8.3\kafka-test\src\main\java\org\crazyit\cloud\ProducerMain.java

public class ProducerMain {    public static void main(String[] args) throws Exception {        // 配置信息        Properties props = new Properties();        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");        // 设置数据key的序列化处理类        props.put("key.serializer",                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        // 设置数据value的序列化处理类        props.put("value.serializer",                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");        // 创建生产者实例        Producer
    
      producer = new KafkaProducer<>(props);            // 创建一条新的记录，第一个参数为Topic名称        ProducerRecord record = new ProducerRecord
     
      ("my-topic", "userName", "Angus");        // 发送记录        producer.send(record);        producer.close();    }}
     
    

        生产者的代码较RabbitMQ的简单，创建属性实例，直接使用配置实例创建Producer（生产者），再创建一个ProducerRecord（记录），最后直接发送。在创建记录时，指定了向“my-topic”投递消息，消息的key为“userName”，value为“Angus”。消息发送后，Kafka会在服务器上创建一个相应的Topic。运行代码清单8-3，将消息投递到Kafka服务器的Topic中，接下来可以使用命令查看服务器的Topic。

        使用命令行工具进入kafka_2.11-0.11.0.0/bin/windows目录，输入命令“kafka-topics --list --zookeeper localhost:2181”，看到当前Kafka服务器的Topic，如图8-8所示。

图8-8 查看Topic

        如果想删除服务器上面的Topic，可使用“kafka-topics --delete --zookeeper localhost:2181 --topic my-topic”命令，但在默认情况下，执行该命令只是将Topic标记为删除，如果想真正删除Topic，需要修改config/server.properties文件，加入“delete.topic.enable=true”配置。

编写消费者

        本例中生产者与消费同在一个项目，只是使用不同的启动类。前面小节在编写生产者时，指定消息发送到“my-topic”，消费者订阅该Topic，就可以获取到消息，详细请见代码清单8-4。

        代码清单8-4：codes\08\8.3\kafka-test\src\main\java\org\crazyit\cloud\ConsumerMain.java

public class ConsumerMain {    public static void main(String[] args) {        // 配置信息        Properties props = new Properties();        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");        // 必须指定消费者组        props.put("group.id", "test");        props.put("key.deserializer",                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");        props.put("value.deserializer",                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");        KafkaConsumer
    
      consumer = new KafkaConsumer<>(props);        // 订阅 my-topic 的消息        consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));        // 到服务器中读取记录        while (true) {            ConsumerRecords
     
       records = consumer.poll(100);            for (ConsumerRecord
      
        record : records) {                System.out.println("key: " + record.key() + ", value: " + record.value());            }        }    }}
      
     
    

        设置了配置的信息后，创建一个KafkaConsumer实例，通过该实例订阅“my-topic”的消息，最后使用KafkaConsumer的poll方法获取服务器消息并输出。运地代码清单8-4，再运行代码清单8-5，可以看到输出如下：

key: userName, value: Angus

消费者组

        在编写消费者时，需要指定消费者组的id，关于消费者组，由于Spring Cloud Stream中也涉及这个概念，因此需要特别说明一下。

        消费者会为自己添加一个消费者组的标识，每一条发布到Topic的记录，都会被交付给消费者组的一个消费者实例。如果多个消费者实例拥有相同的消费者组，那么这些记录将会分配到各个消费者实例上，以达到负载均衡的目的。如果所有的消费者都有不同的消费者组，那么每一条记录都会被广播到全部的消费者进行处理。如果理解不了这段文字，请见图8-9。

图8-9 消费者组

        如图8-9，如果消费者A与消费者B属于同一个“消费者组”，那么当生产者发送一条消息过来时，仅会交给其中一个消费者处理；如果两个消费者不属于同一个消费者组，那么该消息都会发给他们（广播）进行处理。

        接下来，将讲述在微服务中开发消息应用。

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