Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息

Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息

Kafka 是一种高吞吐的分布式消息系统，能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理，缓存未处理消息等，同时具有更高的吞吐率，支持分区、多副本、冗余，因此被广泛用于大规模消息数据处理应用。

Kafka的特点：

• 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
• 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。【据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）】
• 支持Kafka Server间的消息分区，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
• 分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
• 消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
• 同时支持离线数据处理和实时数据处理。

Kafka的架构：

kafka架构图

 

Kafka的整体架构非常简单，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。

 

Kafka基本概念：

• Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
• Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
• Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。
• Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
• Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
• Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。

 

Kafka消息发送的流程：

Kafka消息发送

 

下面是PHP生产、消费Kafka消息的例子（假设已经配置好Kafka）：

1.从zookeeper源码src/c/src安装zookeeper c client

1 2 3

cd zookeeper - 3.4.8 / src / c . / configure make && make install

2.编译php libzookper扩展

1 2 3 4 5

git clone https : / / github .com / Timandes / libzookeeper .git cd libzookeeper phpize . / configure -- with - libzookeeper = / usr / local / bin / cli_mt make && make install

3.编译php zookeeper扩展

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git clone https : / / github .com / andreiz / php - zookeeper .git cd php - zookeeper phpize . / configure make && make install

4.修改php.ini配置，添加libzookeeper和php-zookeeper扩展

1 2	extension = libzookeeper .so extension = zookeeper .so

 

PHP处理Kafka消息：

1.启动zookeeper和kafka

1 2	kafka_2 . 11 - 0.10.0.0 / bin / zookeeper - server - start .sh -- daemon kafka_2 . 11 - 0.10.0.0 / config / zookeeper .properties kafka_2 . 11 - 0.10.0.0 / bin / kafka - server - start .sh kafka_2 . 11 - 0.10.0.0 / config / server .properties

2.创建由2个partition组成的、名为testtopic的topic

1	kafka_2 . 11 - 0.10.0.0 / bin / kafka - topics .sh -- create -- zookeeper localhost : 2181 -- replication - factor 1 -- partitions 2 -- topic testtopic

3.composer安装nmred/kafka-php

1	composer require "nmred/kafka-php"

4.producer.php代码

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<?php   require_once ( './vendor/autoload.php' ) ;   $produce = \ Kafka \ Produce:: getInstance ( 'localhost:2181' , 3000 ) ;   $produce -> setRequireAck ( - 1 ) ;   $topicName = 'testtopic' ; //获取到topic下可用的partitions $partitions = $produce -> getAvailablePartitions ( $topicName ) ; $partitionCount = count ( $partitions ) ;   $count = 1 ; while ( true ) {      $message = json_encode ( array ( 'uid' = > $count , 'age' = > $count % 100 , 'datetime' = > date ( 'Y-m-d H:i:s' ) ) ) ;        //发送消息到不同的partition      $partitionId = $count % $partitionCount ;      $produce -> setMessages ( 'testtopic' , $partitionId , array ( $message ) ) ;      $result = $produce -> send ( ) ;      var_dump ( $result ) ;        $count ++ ;      echo "producer sleeping\n" ;      sleep ( 1 ) ; }

5.consumer.php代码

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<?php   require_once ( './vendor/autoload.php' ) ;   //获取需要处理的partitionId $partitionId = isset ( $argv [ 1 ] ) ? intval ( $argv [ 1 ] ) : 0 ;   $consumer = \ Kafka \ Consumer:: getInstance ( 'localhost:2181' ) ;   $consumer -> setGroup ( 'test-consumer-group' ) ; $consumer -> setPartition ( 'testtopic' , $partitionId ) ; $consumer -> setFromOffset ( true ) ; $consumer -> setMaxBytes ( 102400 ) ;   while ( true ) {      $topic = $consumer -> fetch ( ) ;        foreach ( $topic as $topicName = > $partition ) {          foreach ( $partition as $partId = > $messageSet ) {              foreach ( $messageSet as $message ) {                  var_dump ( $message ) ;              }          }      }      echo "consumer sleeping\n" ;      sleep ( 1 ) ; }

6.运行php代码

在3个终端界面分别运行

1 2 3

php producer . php php consumer . php 0 php consumer . php 1

7.结果

两个consumer脚本依次收到producer发送的消息

php-kafka-consumer-output

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