自媒体文章上下架
需求分析
媒体端下架文章同时app端也下架文章的实现可以通过feign去调用，但这种实现耦合度太高，这里使用MQ进行解耦
自媒体端一旦上下架文章就发送消息给MQ，文章微服务在去读取消息根据消息内容上下架文章
MQ还可以流量削峰，比如文章的点赞量，评论短时间可能会很多，使用MQ就可以对流量进行很好的控制
kafka概述
消息中间件对比
| 特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
|---|---|---|---|---|
| 开发语言 | java | erlang | java | scala |
| 单机吞吐量 | 万级 | 万级 | 10万级 | 100万级 |
| 时效性 | ms | us | ms | ms级以内 |
| 可用性 | 高（主从） | 高（主从） | 非常高（分布式） | 非常高（分布式） |
| 功能特性 | 成熟的产品、较全的文档、各种协议支持好 | 并发能力强、性能好、延迟低 | MQ功能比较完善，扩展性佳 | 只支持主要的MQ功能，主要应用于大数据领域 |
消息中间件对比-选择建议
| 消息中间件 | 建议 |
|---|---|
| Kafka | 追求高吞吐量，适合产生大量数据的互联网服务的数据收集业务 |
| RocketMQ | 可靠性要求很高的金融互联网领域,稳定性高，经历了多次阿里双11考验 |
| RabbitMQ | 性能较好，社区活跃度高，数据量没有那么大，优先选择功能比较完备的RabbitMQ |
kafka介绍
Kafka 是一个分布式流媒体平台,类似于消息队列或企业消息传递系统。kafka官网：http://kafka.apache.org/
kafka介绍-名词解释
-
producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）
-
topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）
-
consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）
-
broker：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（Broker）。 消费者可以订阅一个或多个主题（topic），并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
kafka安装配置
Mac上安装也是一样，我对原笔记已更改为Mac使用版本
Kafka对于zookeeper是强依赖，保存kafka相关的节点数据，所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper
- Docker安装zookeeper
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper
- Docker安装kafka
docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.1.5:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.1.5:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
kafka入门
（1）创建kafka-demo项目，导入依赖
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
（2）生产者发送消息
package com.heima.kafka.sample;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import java.util.Properties;/*** 生产者*/
public class ProducerQuickStart {public static void main(String[] args) {//1.kafka的配置信息Properties properties = new Properties();//kafka的连接地址properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"172.20.10.2:9092");//发送失败，失败的重试次数properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,5);//消息key的序列化器properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//消息value的序列化器properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//2.生产者对象KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);//封装发送的消息ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String, String>("itheima-topic","100001","hello kafka");//3.发送消息producer.send(record);//4.关闭消息通道，必须关闭，否则消息发送不成功producer.close();}}
（3）消费者接收消息
package com.heima.kafka.sample;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;/*** 消费者*/
public class ConsumerQuickStart {public static void main(String[] args) {//1.添加kafka的配置信息Properties properties = new Properties();//kafka的连接地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "172.20.10.2:9092");//消费者组properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");//消息的反序列化器properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");//2.消费者对象KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);//3.订阅主题consumer.subscribe(Collections.singletonList("itheima-topic"));//当前线程一直处于监听状态while (true) {//4.获取消息ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println(consumerRecord.key());System.out.println(consumerRecord.value());}}}
}
- 生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息（多个消费者订阅同一个主题，只能有一个消费者收到消息）
- 生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息(消费者组)
kafka高可用设计
集群
- Kafka 的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成
- 这样如果集群中某一台机器宕机，其他机器上的 Broker 也依然能够对外提供服务。这其实就是 Kafka 提供高可用的手段之一
备份机制(Replication）
Kafka 中消息的备份又叫做 副本（Replica）
Kafka 定义了两类副本：
-
领导者副本（Leader Replica）
-
追随者副本（Follower Replica）
同步方式
ISR（in-sync replica）需要同步复制保存的follower
如果leader失效后，需要选出新的leader，选举的原则如下：
第一：选举时优先从ISR中选定，因为这个列表中follower的数据是与leader同步的
第二：如果ISR列表中的follower都不行了，就只能从其他follower中选取
极端情况，就是所有副本都失效了，这时有两种方案
第一：等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定
第二：选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为leader，以最快速度恢复可用性，但数据不一定完整
kafka生产者详解
发送类型
-
同步发送
使用send()方法发送，它会返回一个Future对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息是否发送成功
RecordMetadata recordMetadata = producer.send(kvProducerRecord).get();
System.out.println(recordMetadata.offset());
-
异步发送
调用send()方法，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用函数
//异步消息发送
producer.send(kvProducerRecord, new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if(e != null){System.out.println("记录异常信息到日志表中");}System.out.println(recordMetadata.offset());}
});
参数详解
- ack
代码的配置方式：
//ack配置 消息确认机制
prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
参数的选择说明
| 确认机制 | 说明 |
|---|---|
| acks=0 | 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险，但是速度最快 |
| acks=1（默认值） | 只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应 |
| acks=all | 只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应 |
- retries
生产者从服务器收到的错误有可能是临时性错误，在这种情况下，retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数，如果达到这个次数，生产者会放弃重试返回错误，默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms
代码中配置方式：
//重试次数
prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);
- 消息压缩
默认情况下， 消息发送时不会被压缩。
代码中配置方式：
//数据压缩
prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");
| 压缩算法 | 说明 |
|---|---|
| snappy | 占用较少的 CPU， 却能提供较好的性能和相当可观的压缩比， 如果看重性能和网络带宽，建议采用 |
| lz4 | 占用较少的 CPU， 压缩和解压缩速度较快，压缩比也很客观 |
| gzip | 占用较多的 CPU，但会提供更高的压缩比，网络带宽有限，可以使用这种算法 |
使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销，而这往往是向 Kafka 发送消息的瓶颈所在。
kafka消费者详解
消费者组
-
消费者组（Consumer Group） ：指的就是由一个或多个消费者组成的群体
-
一个发布在Topic上消息被分发给此消费者组中的一个消费者
-
所有的消费者都在一个组中，那么这就变成了queue模型
-
所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型
-
消息有序性
应用场景：
-
即时消息中的单对单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致
-
充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更，短信通知必须要有顺序
topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。但是它也仅仅是保证Topic的一个分区顺序处理，不能保证跨分区的消息先后处理顺序。 所以，如果你想要顺序的处理Topic的所有消息，那就只提供一个分区。
提交和偏移量
kafka不会像其他JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用kafka来追踪消息在分区的位置（偏移量）
消费者会往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含了每个分区的偏移量。如果消费者发生崩溃或有新的消费者加入群组，就会触发再均衡
正常的情况
如果消费者2挂掉以后，会发生再均衡，消费者2负责的分区会被其他消费者进行消费
再均衡后不可避免会出现一些问题
问题一：
如果提交偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复处理。
问题二：
如果提交的偏移量大于客户端的最后一个消息的偏移量，那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失。
如果想要解决这些问题，还要知道目前kafka提交偏移量的方式：
提交偏移量的方式有两种，分别是自动提交偏移量和手动提交
- 自动提交偏移量
当enable.auto.commit被设置为true，提交方式就是让消费者自动提交偏移量，每隔5秒消费者会自动把从poll()方法接收的最大偏移量提交上去
-
手动提交 ，当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式
-
提交当前偏移量（同步提交）
-
异步提交
-
同步和异步组合提交
-
1.提交当前偏移量（同步提交）
把enable.auto.commit设置为false,让应用程序决定何时提交偏移量。使用commitSync()提交偏移量，commitSync()将会提交poll返回的最新的偏移量，所以在处理完所有记录后要确保调用了commitSync()方法。否则还是会有消息丢失的风险。
只要没有发生不可恢复的错误，commitSync()方法会一直尝试直至提交成功，如果提交失败也可以记录到错误日志里。
while (true){ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println(record.value());System.out.println(record.key());try {consumer.commitSync();//同步提交当前最新的偏移量}catch (CommitFailedException e){System.out.println("记录提交失败的异常："+e);}}
}
2.异步提交
手动提交有一个缺点，那就是当发起提交调用时应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决办法是，使用异步提交的API。
while (true){ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println(record.value());System.out.println(record.key());}consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {@Overridepublic void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {if(e!=null){System.out.println("记录错误的提交偏移量："+ map+",异常信息"+e);}}});
}
3.同步和异步组合提交
异步提交也有个缺点，那就是如果服务器返回提交失败，异步提交不会进行重试。相比较起来，同步提交会进行重试直到成功或者最后抛出异常给应用。异步提交没有实现重试是因为，如果同时存在多个异步提交，进行重试可能会导致位移覆盖。
举个例子，假如我们发起了一个异步提交commitA，此时的提交位移为2000，随后又发起了一个异步提交commitB且位移为3000；commitA提交失败但commitB提交成功，此时commitA进行重试并成功的话，会将实际上将已经提交的位移从3000回滚到2000，导致消息重复消费。
try {while (true){ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println(record.value());System.out.println(record.key());}consumer.commitAsync();}
}catch (Exception e){+e.printStackTrace();System.out.println("记录错误信息："+e);
}finally {try {consumer.commitSync();}finally {consumer.close();}
}
springboot集成kafka
入门
1.导入spring-kafka依赖信息
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- kafkfa --><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId></dependency>
</dependencies>
2.在resources下创建文件application.yml
server:port: 9991
spring:application:name: kafka-demokafka:bootstrap-servers: 172.20.10.2:9092producer:retries: 10key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializerconsumer:group-id: ${spring.application.name}-testkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
3.消息生产者
package com.heima.kafka.controller;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class HelloController {@Autowiredprivate KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;@GetMapping("/hello")public String hello(){kafkaTemplate.send("itcast-topic","黑马程序员");return "ok";}
}
4.消息消费者
package com.heima.kafka.listener;import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;@Component
public class HelloListener {@KafkaListener(topics = "itcast-topic")public void onMessage(String message){if(!StringUtils.isEmpty(message)){System.out.println(message);}}
}
传递消息为对象
目前springboot整合后的kafka，因为序列化器是StringSerializer，这个时候如果需要传递对象可以有两种方式
方式一：可以自定义序列化器，对象类型众多，这种方式通用性不强，本章节不介绍
方式二：可以把要传递的对象进行转json字符串，接收消息后再转为对象即可，本项目采用这种方式
- 发送消息
@GetMapping("/hello")
public String hello(){User user = new User();user.setUsername("xiaowang");user.setAge(18);kafkaTemplate.send("user-topic", JSON.toJSONString(user));return "ok";
}
- 接收消息
package com.heima.kafka.listener;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.kafka.pojo.User;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;@Component
public class HelloListener {@KafkaListener(topics = "user-topic")public void onMessage(String message){if(!StringUtils.isEmpty(message)){User user = JSON.parseObject(message, User.class);System.out.println(user);}}
}
