kafka常见操作

原创已于 2023-08-03 16:58:23 修改 · 7.5k 阅读

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#kafka #java #bootstrap

于 2022-07-06 11:12:59 首次发布

杂七杂八专栏收录该内容

37 篇文章

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博客主要围绕Kafka展开，介绍了查看topic列表、消费组列表、消费组有无数据、lga偏移量等操作，还提及消除lga堆积偏移量以及添加partitions消费分区数等内容，涉及Java和Bootstrap相关技术。

查看

查看topic列表

./kafka-topics.sh --bootstrap-server 0.0.0.0:9092 --list

查看消费组列表

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 0.0.0.0:9092 --list

查看消费组有无数据

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  0.0.0.0:9092 --topic tocpi名 --from-beginning    
# 若没有任何返回或没有响应，则该topic中没有数据内容；否则就是有数据  --from-beginning

查看 lga偏移量

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 0.0.0.0:9092 --group 消费组名  --describe 
##  --describe 从历史数据开始查看

消除lga堆积偏移量

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 0.0.0.0:9092 --group 消费组名   --reset-offsets --all-topics --to-latest --execute

添加 partitions消费分区数

kafka-topics.sh --alter --partitions 3 --topic  topic名   --bootstrap-server 0.0.0.0:9092

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Kafka查看Topic和消息内容命令

DeoSql的博客

09-17

8608

以上是使用Kafka命令行工具查看Topic和消息内容的方法。通过这些命令，我们可以方便地获取Kafka集群中的Topic列表、Topic的详细信息以及消息的内容。在使用Kafka时，我们经常需要查看已创建的Topic以及Topic中的消息内容。执行上述命令后，将会显示出Kafka中所有的Topic名称。执行上述命令后，将会实时输出该Topic中的消息内容。是要查看的Topic的名称。是自定义的消费者组名称。通过指定消费者组，可以实现消息的多播和消息偏移的管理。是要查看的Topic的名称。

Kafka 常见操作

DeoSql的博客

09-22

本文将介绍 Kafka 中的一些常见操作，并提供相应的源代码示例。在 Kafka 中，主题（Topic）是消息的逻辑分类。要创建一个主题，我们可以使用 Kafka 提供的命令行工具或者编程语言的 Kafka 客户端。以上是 Kafka 的一些常见操作示例，包括创建主题、发布消息和消费消息。上述代码创建了一个 Kafka 消费者，订阅了名为 “my_topic” 的主题，并循环拉取消息并进行处理。上述代码创建了一个 Kafka 生产者，将一条消息发送到名为 “my_topic” 的主题中。

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启动kafka： ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties 1>/dev/null 2>&1 & # kafka-server-start.sh 脚本在 kafka_2.12-2.2.0/bin路径下查看已创建的topic列表： ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 查看对应topic的描述信息： ./kafka-t.

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消息发送到LeaderA之后会更新LEO的值，Follower1和Fllower2也会实时拉取LeaderA中的消息来更新自己，HW就表示A、B、C三者同时达到的日志位移。也就是A、B、C三者中LEO最小的那个值。由于B、C拉取A消息之间延时问题，所有HW必然不会与Leader的LEO相等，即LEO>=HW。消息堆积量：消息中间件服务端中所留存的消息与消费掉的消息之间的差值即为消息堆积量也称之为消费滞后量。LogEndOffset ：下一条将要被加入到日志的消息的位移。调整到某个时间之后得最早位移。

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### Kafka常见面试题及答案解析 #### 1. 什么是Apache Kafka？ Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发并于2011年开源，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。Kafka的核心功能包括消息队列、流式处理和数据持久化。它被设计用于处理实时数据流，并支持高吞吐量的数据传输和处理。 #### 2. Kafka的设计架构是怎样的？ Kafka将消息以主题（topic）为单位进行管理。每个主题可以被划分为多个分区（partition），这些分区分布在Kafka集群中的不同代理（broker）上。生产者（producer）负责将消息发布到指定的主题，消费者（consumer）则订阅这些主题并消费消息。Kafka集群由一个或多个broker组成，每个broker负责存储和管理一部分分区的数据。 Kafka的架构设计具有高度的可扩展性和容错性。通过将数据分区和复制到多个broker上，Kafka能够实现水平扩展和高可用性。此外，Kafka还支持实时流处理，允许开发者构建实时数据处理管道和流应用。 #### 3. Kafka的数据传输事务定义有哪三种？ Kafka支持三种类型的数据传输语义： - **最多一次（At most once）**：消息可能会丢失，但不会重复。这种语义适用于对消息丢失不敏感的场景。 - **至少一次（At least once）**：消息可能会重复，但不会丢失。这种语义适用于需要确保消息不丢失的场景，但需要消费者处理重复消息的能力。 - **精确一次（Exactly once）**：消息既不会丢失也不会重复。这种语义提供了最高的可靠性，适用于对数据准确性和一致性要求极高的场景。 Kafka通过引入幂等生产者（idempotent producer）和事务管理器（transaction manager）来实现精确一次的语义。幂等生产者确保每条消息在发送过程中不会重复，而事务管理器则确保生产者和消费者的原子性操作。 #### 4. Kafka相对传统技术有什么优势？ Kafka相较于传统的消息队列系统（如RabbitMQ、ActiveMQ等）具有以下优势： - **高性能**：单一的Kafka代理可以处理成千上万的客户端，每秒处理数兆字节的读写操作。Kafka的高吞吐量使其非常适合处理大规模数据流。 - **可扩展性**：Kafka支持水平扩展，可以通过增加更多的broker来提升系统的处理能力。数据可以在多个分区上进行分布，从而实现负载均衡。 - **持久性**：Kafka将消息持久化到磁盘，并在集群中进行复制，以防止数据丢失。这种设计使得Kafka非常适合用于需要长期存储数据的场景。 - **容错性**：Kafka通过复制数据到多个broker上，提供了高可用性和容错能力。即使某个broker发生故障，数据仍然可以从其他副本中恢复。 - **实时处理**：Kafka支持实时的流式处理，允许开发者构建实时数据处理管道和流应用。 #### 5. Kafka的持久化机制是如何工作的？ Kafka的持久化机制基于日志文件（log files）。每个分区对应一个日志文件，消息被追加写入到日志文件中。Kafka的日志文件分为多个段（segment），每个段包含一定数量的消息。当段的大小达到预设阈值时，新的段会被创建。 Kafka的日志文件可以被重复读取，并且可以无限期保留。用户可以通过配置保留策略（如基于时间或大小）来控制日志文件的保留周期。此外，Kafka还支持压缩日志（log compaction），确保每个键的最新值会被保留，从而减少存储空间的占用。 #### 6. Kafka的消费者组（Consumer Group）是什么？消费者组是Kafka中用于管理消费者的一种机制。同一个消费者组内的消费者实例共同消费一个或多个主题的消息。Kafka通过消费者组来实现负载均衡和故障转移。每个消费者组内的消费者实例会被分配到不同的分区上，确保每个分区的消息只被组内的一个消费者实例消费。如果某个消费者实例发生故障，其负责的分区会被重新分配给组内的其他消费者实例，从而实现高可用性。 #### 7. Kafka的分区策略有哪些？ Kafka支持多种分区策略，主要包括以下几种： - **轮询分区（Round-robin）**：生产者按照轮询的方式将消息发送到不同的分区。这种方式可以实现负载均衡，但无法保证消息的顺序性。 - **哈希分区（Hash-based）**：生产者根据消息的键（key）计算哈希值，并将相同哈希值的消息发送到同一个分区。这种方式可以保证具有相同键的消息被发送到同一个分区，从而保证消息的顺序性。 - **自定义分区（Custom）**：用户可以根据业务需求实现自定义的分区逻辑。Kafka提供了分区接口，允许开发者编写自定义的分区器。 #### 8. Kafka如何保证消息的顺序性？ Kafka通过分区和副本机制来保证消息的顺序性。在一个分区内部，消息是按照追加顺序写入的，因此消费者在读取时可以保证消息的顺序性。然而，跨分区的消息顺序性无法得到保证。为了保证消息的全局顺序性，可以采取以下措施： - **单一分区**：将整个主题设置为一个分区，这样所有消息都会被写入同一个分区，从而保证全局顺序性。但这种方式会牺牲可扩展性和性能。 - **哈希分区**：使用哈希分区策略，确保具有相同键的消息被发送到同一个分区。这样可以保证同一键的消息在分区内的顺序性。 - **事务机制**：通过Kafka的事务机制，确保生产者和消费者的原子性操作，从而保证消息的顺序性。 #### 9. Kafka的副本机制是如何工作的？ Kafka的副本机制是其高可用性的核心。每个分区可以有多个副本（replica），其中一个副本作为领导者（leader），其他副本作为跟随者（follower）。生产者和消费者只与领导者副本进行交互，跟随者副本则从领导者副本拉取数据并保持同步。当领导者副本发生故障时，Kafka会从跟随者副本中选举一个新的领导者，确保数据的可用性。副本机制不仅提高了系统的容错能力，还增强了数据的持久性。 #### 10. Kafka的ISR（In-Sync Replicas）是什么？ ISR（In-Sync Replicas）是Kafka中用于管理副本同步状态的一个概念。ISR是指与领导者副本保持同步的副本集合。只有ISR中的副本才能参与领导者选举，确保数据的完整性和一致性。当一个副本落后于领导者副本的时间超过一定阈值时，它会被从ISR中移除。这种机制确保了只有与领导者副本保持同步的副本才能参与领导者选举，避免了数据丢失的风险。 ```python # 示例代码：Kafka生产者发送消息 from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') topic = 'test-topic' for i in range(100): message = f'Message {i}'.encode('utf-8') producer.send(topic, value=message) producer.close() ``` ```python # 示例代码：Kafka消费者消费消息 from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers='localhost:9092', group_id='my-group') topic = 'test-topic' consumer.subscribe([topic]) for message in consumer: print(f'Received message: {message.value.decode("utf-8")}') consumer.close() ```