概述
- 最近公司对老版本的kafka做升级，我们的集群很小，就三台机器。主要用来爬取数据实时任务传输用的。老版本用的0.8版本的，这个版本zookeeper的依赖还是比较大，每次kafka读取消费者topic偏移量都是从zk上读过来，连接消耗比较大。在kafka0.9版本后，就不依赖zk去记录offset的位置了，而是统一记录在broker端，通过一个内置的一个topic ：_consumer_offsets (来记录各个消费组内格topic的位置。下面就集群搭建和使用过程中一些坑记录一下，记录下学习笔记
集群搭建
- 集群搭建很简单，主要步骤网上都有，我这里就记录下自己主要配置
zookeeper的
dataDir=/home/maijia/zookeeper-data-new --这个是zk日志目录
clientPort=2182 --配置的zk端口
initLimit=10
syncLimit=5
tickTime=2000
server.1=192.168.xx.xx:4888:5888
server.2=192.168.xx.xx:4888:5888 ---配置的zk选取端口，采用的是内网ip，只要互通都没有问题
server.3=192.168.xx.xx:4888:5888
- 下面是kafka broker部分配置，其他都是采用默认
broker.id=4 --broker代号，这个唯一，不同机器不同即可
port=9093
listeners=PLAINTEXT://xx.xx.xx.xx:9093 --监听当台机器外网ip地址和kafka的端口。消费者和生产者都会连接这个地址进行通信
log.dirs=/home/maijia/kafka-logs-new
zookeeper.connect=192.168.xx.xx:2182,192.168.xx.xx:2182,192.168.xx.xx:2182
zookeeper.connection.timeout.ms=20000
delete.topic.enable=true --配置为true就是删除topic比较方便，命令行可直接删除无用topic
这里说明一下几个broker参数
- 这几个和listeners只需要使用listeners，1和3是过时的，老版本出现过。第二个主要是把监听发布到zk上。总之这几个只需配置listeners这一个就行了。启动kafka时候需要解压包里bin下命令文件直接启动。具体命令行命令下面再说。我之前就是一直用老版本的bin目录下启动脚本配上上面的配置，消费者死活不成功。所以一定要版本一致。
kafka命令行使用
- 直接看这里就行了 http://orchome.com/454 很详细的教程，重复的我就不记录了
生产者和消费者爬坑
使用API maven地址
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.10.1.0</version>
</dependency>
- 生产者还好，没有遇到大问题，采用java客户端api最好和集群的kafka的版本一致，这样防止出现一些莫名其妙的幺蛾子，生产者注意发送内容的key和value的字符格式解析，
key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
我这边是使用key采用string解析，value采用字符数组
消费者使用详细说下。新版本的消费者变化比较大
1.首先消费者现在可以支持手动提交offset，并且手动支持俩种方式同步和异步，我记得老版本好像都是只是自动提交。
2.消费者可以自己指定消费的分区和位置。以前老版本想改的，只能通过修改zk上对应节点值才能做到。
这俩点在使用中变化比较大
- 下面说下具体的消费者配置，常规的
props.put("enable.auto.commit", "true");
//自动提交间隔
props.put("auto.commit.interval.ms", 1000);
props.put("max.poll.interval.ms",300000);
props.put("max.poll.records",10);
//设置消费者心跳间隔
props.put("heartbeat.interval.ms",3000);
props.put("session.timeout.ms", 10000);
使用过程中重点遇到问题消费者消费一段时间后，停止消费了，offset位置一直没发生变化。调了很久才知道，consumer.poll(100);消费者每次poll阻塞拉取的时候拉取的任务太多，然而数据处理程序太慢，俩次poll之间时间差超过max.poll.interval.ms这个配置里的值，broker就认为这个消费者挂了，就会重新把它从组内删除，并且重新平衡。后来通过设置max.poll.records这个值来设定每次poll拉取最多拉取任务就可以了。poll方法里的参数是每次拉取的阻塞时间ms。
下面具体配置说明一下
session.timeout.ms 这个值是会话超时时间，什么意思了，就是说如果发送心跳时间超过这个时间，broker就会认为消费者死亡了，默认值是10000ms，也就是10s（这个值一般默认没问题）
heartbeat.interval.ms 这个值是心跳时间，表示多长时间想broker报告一次，这个默认值3000ms，这个值官方推荐不要高于session.timeout.ms 的1/3（这个值默认没问题）
enable.auto.commit 是否启用自动提交。
auto.commit.interval.ms 自动提交间隔
max.poll.interval.ms 每俩次poll拉取数据时间间隔最大超时时间，超过这个值，broker就会认为你这个消费者挂了，并且重新平衡，这时候就消费不到信息了，如果你用kafka自带的命令行工具查看
sh kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9093 --group group2 --describe 就会有这样的显示
Consumer groupgroup2is rebalancing
max.poll.records 这个值的意思是每次poll拉取数据的最大任务数，设置为5，就是一次poll里拉取5条偏移量数据
key.deserializer 序列化解析key值这个根据消费者配置而来org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value.deserializer 序列化解析value值。org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
如果生产者或者消费者采用不同字符解析器，采取对应配置，例如 KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
我这个comsumer使用的是string字符解析格式 还有ByteArraySerializer字符数组这种字符格式。org.apache.kafka.common.serialization都是在这个包里
- 贴一下代码
Properties props = new Properties();
//服务器位置
props.put("bootstrap.servers", "xxxxx");
//消费组id
props.put("group.id", "group3");
//是否启动自动提交
props.put("enable.auto.commit", "false");
//自动提交间隔
props.put("auto.commit.interval.ms", 1000);
props.put("auto.offset.reset", "latest");
props.put("max.poll.interval.ms",300000);
props.put("max.poll.records",10);
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
// 动态从分区获取消息,负载均衡的获取消息，如果想手动指定位置分区和offset，则使用consumer.assign();
consumer.subscribe(Arrays.asList("fsc"));
// 手动指定方式从分区获取数据
// TopicPartition p0=new TopicPartition("fsc",0);
// TopicPartition p1=new TopicPartition("fsc",1);
// TopicPartition p2=new TopicPartition("fsc",2);
// List<TopicPartition> topicPartitionList=new ArrayList<TopicPartition>();
// topicPartitionList.add(p0);
// topicPartitionList.add(p1);
// topicPartitionList.add(p2);
//// 指定分区和offset方式消费数据,
// consumer.assign(topicPartitionList);
//// 调到所有分区最开始的位置
// consumer.seekToBeginning(topicPartitionList);
//// 调到分区最后的位置
// consumer.seekToEnd(topicPartitionList);
//// 指定分区和offset进行消费
// consumer.seek(p2,40);
// consumer.seek(p1,40);
System.out.println("start consumering");
while (true) {
ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String,String> record : records) {
// 在这里进行插入数据库操作，数据在valus里的json格式
System.out.println("分区："+record.partition()+" offset:"+record.offset()+"key:"+record.key());
// 同步提交
consumer.commitSync();
}
}
记录完毕
