Apache Kafka：为“无缝系统”提供异步消息支持
Apache Kafka 是最流行的开源消息代理之一。它已经成为了大数据操作的重要组成部分，你能够在几乎所有的微服务环境中找到它。本文对 Apache Kafka 进行了简要介绍，并提供了一个案例来展示它的使用方式。
你有没有想过，电子商务平台是如何在处理巨大的流量时，做到不会卡顿的呢？有没有想过，OTT 平台是如何在同时向数百万用户交付内容时，做到平稳运行的呢？其实，关键就在于它们的分布式架构。
采用分布式架构设计的系统由多个功能组件组成。这些功能组件通常分布在多个机器上，它们通过网络，异步地交换消息，从而实现相互协作。正是由于异步消息的存在，组件之间才能实现可伸缩、无阻塞的通信，整个系统才能够平稳运行。
异步消息
异步消息的常见特性有：
- 消息的 生产者 producer 和 消费者 consumer 都不知道彼此的存在。它们在不知道对方的情况下，加入和离开系统。
- 消息 代理 broker 充当了生产者和消费者之间的中介。
- 生产者把每条消息，都与一个“ 主题 topic ”相关联。主题是一个简单的字符串。
- 生产者可以在多个主题上发送消息，不同的生产者也可以在同一主题上发送消息。
- 消费者向代理订阅一个或多个主题的消息。
- 生产者只将消息发送给代理，而不发送给消费者。
- 代理会把消息发送给订阅该主题的所有消费者。
- 代理将消息传递给针对该主题注册的所有消费者。
- 生产者并不期望得到消费者的任何回应。换句话说，生产者和消费者不会相互阻塞。
市场上的消息代理有很多，而 Apache Kafka 是其中最受欢迎的之一。
Apache Kafka
Apache Kafka 是一个支持流式处理的、开源的分布式消息系统，它由 Apache 软件基金会开发。在架构上，它是多个代理组成的集群，这些代理间通过 Apache ZooKeeper 服务来协调。在接收、持久化和发送消息时，这些代理分担集群上的负载。
分区
Kafka 将消息写入称为“ 分区 partition ”的桶中。一个特定分区只保存一个主题上的消息。例如，Kafka 会把 heartbeats 主题上的消息写入名为 heartbeats-0 的分区（假设它是个单分区主题），这个过程和生产者无关。
不过，为了利用 Kafka 集群所提供的并行处理能力，管理员通常会为指定主题创建多个分区。举个例子，假设管理员为 heartbeats 主题创建了三个分区，Kafka 会将它们分别命名为 heartbeats-0、heartbeats-1 和 heartbeats-2。Kafka 会以某种方式，把消息分配到这三个分区中，并使它们均匀分布。
还有另一种可能的情况，生产者将每条消息与一个 消息键 key 相关联。例如，同样都是在 heartbeats 主题上发送消息，有个组件使用 C1 作为消息键，另一个则使用 C2。在这种情况下，Kafka 会确保，在一个主题中，带有相同消息键的消息，总是会被写入到同一个分区。不过，在一个分区中，消息的消息键却不一定相同。下面的图 2 显示了消息在不同分区中的一种可能分布。
领导者和同步副本
Kafka 在（由多个代理组成的）集群中维护了多个分区。其中，负责维护分区的那个代理被称为“ 领导者 leader ”。只有领导者能够在它的分区上接收和发送消息。
可是，万一分区的领导者发生故障了，又该怎么办呢？为了确保业务连续性，每个领导者（代理）都会把它的分区复制到其他代理上。此时，这些其他代理就称为该分区的 同步副本 in-sync-replicas （ISR）。一旦分区的领导者发生故障，ZooKeeper 就会发起一次选举，把选中的那个同步副本任命为新的领导者。此后，这个新的领导者将承担该分区的消息接受和发送任务。管理员可以指定分区需要维护的同步副本的大小。
消息持久化
代理会将每个分区都映射到一个指定的磁盘文件，从而实现持久化。默认情况下，消息会在磁盘上保留一个星期。当消息写入分区后，它们的内容和顺序就不能更改了。管理员可以配置一些策略，如消息的保留时长、压缩算法等。
消费消息
与大多数其他消息系统不同，Kafka 不会主动将消息发送给消费者。相反，消费者应该监听主题，并主动读取消息。一个消费者可以从某个主题的多个分区中读取消息。多个消费者也可以读取来自同一个分区的消息。Kafka 保证了同一条消息不会被同一个消费者重复读取。
Kafka 中的每个消费者都有一个组 ID。那些组 ID 相同的消费者们共同组成了一个消费者组。通常，为了从 N 个主题分区读取消息，管理员会创建一个包含 N 个消费者的消费者组。这样一来，组内的每个消费者都可以从它的指定分区中读取消息。如果组内的消费者比可用分区还要多，那么多出来的消费者就会处于闲置状态。
在任何情况下，Kafka 都保证：不管组内有多少个消费者，同一条消息只会被该消费者组读取一次。这个架构提供了一致性、高性能、高可扩展性、准实时交付和消息持久性，以及零消息丢失。
安装、运行 Kafka
尽管在理论上，Kafka 集群可以由任意数量的代理组成，但在生产环境中，大多数集群通常由三个或五个代理组成。
在这里，我们将搭建一个单代理集群，对于生产环境来说，它已经够用了。
在浏览器中访问 https://kafka.apache.org/downloads，下载 Kafka 的最新版本。在 Linux 终端中，我们也可以使用下面的命令来下载它：
wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.8.0/kafka_2.12-2.8.0.tgz
如果需要的话，我们也可以把下载来的档案文件 kafka_2.12-2.8.0.tgz 移动到另一个目录下。解压这个档案，你会得到一个名为 kafka_2.12-2.8.0 的目录，它就是之后我们要设置的 KAFKA_HOME。
打开 KAFKA_HOME/config 目录下的 server.properties 文件，取消注释下面这一行配置：
listeners=PLAINTEXT://:9092
这行配置的作用是让 Kafka 在本机的 9092 端口接收普通文本消息。我们也可以配置 Kafka 通过 安全通道 secure channel 接收消息，在生产环境中，我们也推荐这么做。
无论集群中有多少个代理，Kafka 都需要 ZooKeeper 来管理和协调它们。即使是单代理集群，也是如此。Kafka 在安装时，会附带安装 ZooKeeper，因此，我们可以在 KAFKA_HOME 目录下，在命令行中使用下面的命令来启动它：
./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties
当 ZooKeeper 运行起来后，我们就可以在另一个终端中启动 Kafka 了，命令如下：
./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties
到这里，一个单代理的 Kafka 集群就运行起来了。
验证 Kafka
让我们在 topic-1 主题上尝试下发送和接收消息吧！我们可以使用下面的命令，在创建主题时为它指定分区的个数：
./bin/kafka-topics.sh --create --topic topic-1 --zookeeper localhost:2181 --partitions 3 --replication-factor 1
上述命令还同时指定了 复制因子 replication factor ，它的值不能大于集群中代理的数量。我们使用的是单代理集群，因此，复制因子只能设置为 1。
当主题创建完成后，生产者和消费者就可以在上面交换消息了。Kafka 的发行版内附带了生产者和消费者的命令行工具，供测试时用。
打开第三个终端，运行下面的命令，启动生产者：
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic topic-1
上述命令显示了一个提示符，我们可以在后面输入简单文本消息。由于我们指定的命令选项，生产者会把 topic-1 上的消息，发送到运行在本机的 9092 端口的 Kafka 中。
打开第四个终端，运行下面的命令，启动消费者：
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic-1 –-from-beginning
上述命令启动了一个消费者，并指定它连接到本机 9092 端口的 Kafka。它订阅了 topic-1 主题，以读取其中的消息。由于命令行的最后一个选项，这个消费者会从最开头的位置，开始读取该主题的所有消息。
我们注意到，生产者和消费者连接的是同一个代理，访问的是同一个主题，因此，消费者在收到消息后会把消息打印到终端上。
下面，让我们在实际应用场景中，尝试使用 Kafka 吧！
案例
假设有一家叫做 ABC 的公共汽车运输公司，它拥有一支客运车队，往返于全国不同城市之间。由于 ABC 希望实时跟踪每辆客车，以提高其运营质量，因此，它提出了一个基于 Apache Kafka 的解决方案。
首先，ABC 公司为所有公交车都配备了位置追踪设备。然后，它使用 Kafka 建立了一个操作中心，以接收来自数百辆客车的位置更新。它还开发了一个 仪表盘 dashboard ，以显示任一时间点所有客车的当前位置。图 5 展示了上述架构：
在这种架构下，客车上的设备扮演了消息生产者的角色。它们会周期性地把当前位置发送到 Kafka 的 abc-bus-location 主题上。ABC 公司选择以客车的 行程编号 trip code 作为消息键，以处理来自不同客车的消息。例如，对于从 Bengaluru 到 Hubballi 的客车，它的行程编号就会是 BLRHL003，那么在这段旅程中，对于所有来自该客车的消息，它们的消息键都会是 BLRHL003。
仪表盘应用扮演了消息消费者的角色。它在代理上注册了同一个主题 abc-bus-location。如此，这个主题就成为了生产者（客车）和消费者（仪表盘）之间的虚拟通道。
客车上的设备不会期待得到来自仪表盘应用的任何回复。事实上，它们相互之间都不知道对方的存在。得益于这种架构，数百辆客车和操作中心之间实现了非阻塞通信。
实现
假设 ABC 公司想要创建三个分区来维护位置更新。由于我们的开发环境只有一个代理，因此复制因子应设置为 1。
相应地，以下命令创建了符合需求的主题：
./bin/kafka-topics.sh --create --topic abc-bus-location --zookeeper localhost:2181 --partitions 3 --replication-factor 1
生产者和消费者应用可以用多种语言编写，如 Java、Scala、Python 和 JavaScript 等。下面几节中的代码展示了它们在 Java 中的编写方式，好让我们有一个初步了解。
Java 生产者
下面的 Fleet 类模拟了在 ABC 公司的 6 辆客车上运行的 Kafka 生产者应用。它会把位置更新发送到指定代理的 abc-bus-location 主题上。请注意，简单起见，主题名称、消息键、消息内容和代理地址等，都在代码里硬编码的。
public class Fleet {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String broker = “localhost:9092”;
Properties props = new Properties();
props.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, broker);
props.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
props.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
String topic = “abc-bus-location”;
Map<String, String> locations = new HashMap<>();
locations.put(“BLRHBL001”, “13.071362, 77.461906”);
locations.put(“BLRHBL002”, “14.399654, 76.045834”);
locations.put(“BLRHBL003”, “15.183959, 75.137622”);
locations.put(“BLRHBL004”, “13.659576, 76.944675”);
locations.put(“BLRHBL005”, “12.981337, 77.596181”);
locations.put(“BLRHBL006”, “13.024843, 77.546983”);
IntStream.range(0, 10).forEach(i -> {
for (String trip : locations.keySet()) {
ProducerRecord<String, String> record
= new ProducerRecord<String, String>(
topic, trip, locations.get(trip));
producer.send(record);
}
});
producer.flush();
producer.close();
}
}
Java 消费者
下面的 Dashboard 类实现了一个 Kafka 消费者应用，运行在 ABC 公司的操作中心。它会监听 abc-bus-location 主题，并且它的消费者组 ID 是 abc-dashboard。当收到消息后，它会立即显示来自客车的详细位置信息。我们本该配置这些详细位置信息，但简单起见，它们也是在代码里硬编码的：
public static void main(String[] args) {
String broker = “127.0.0.1:9092”;
String groupId = “abc-dashboard”;
Properties props = new Properties();
props.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, broker);
props.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName());
props.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringDeserializer.class.getName());
props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
@SuppressWarnings(“resource”)
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList(“abc-bus-location”));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records
= consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String topic = record.topic();
int partition = record.partition();
String key = record.key();
String value = record.value();
System.out.println(String.format(
“Topic=%s, Partition=%d, Key=%s, Value=%s”,
topic, partition, key, value));
}
}
}
依赖
为了编译和运行这些代码，我们需要 JDK 8 及以上版本。看到下面的 pom.xml 文件中的 Maven 依赖了吗？它们会把所需的 Kafka 客户端库下载并添加到类路径中：
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
部署
由于 abc-bus-location 主题在创建时指定了 3 个分区，我们自然就会想要运行 3 个消费者，来让读取位置更新的过程更快一些。为此，我们需要同时在 3 个不同的终端中运行仪表盘。因为所有这 3 个仪表盘都注册在同一个组 ID 下，它们自然就构成了一个消费者组。Kafka 会为每个仪表盘都分配一个特定的分区（来消费）。
当所有仪表盘实例都运行起来后，在另一个终端中启动 Fleet 类。图 6、7、8 展示了仪表盘终端中的控制台示例输出。
仔细看看控制台消息，我们会发现第一个、第二个和第三个终端中的消费者，正在分别从 partition-2、partition-1 和 partition-0 中读取消息。另外，我们还能发现，消息键为 BLRHBL002、BLRHBL004 和 BLRHBL006 的消息写入了 partition-2，消息键为 BLRHBL005 的消息写入了 partition-1，剩下的消息写入了 partition-0。
使用 Kafka 的好处在于，只要集群设计得当，它就可以水平扩展，从而支持大量客车和数百万条消息。
不止是消息
根据 Kafka 官网上的数据，在《财富》100 强企业中，超过 80% 都在使用 Kafka。它部署在许多垂直行业，如金融服务、娱乐等。虽然 Kafka 起初只是一种简单的消息服务，但它已凭借行业级的流处理能力，成为了大数据生态系统的一环。对于那些喜欢托管解决方案的企业，Confluent 提供了基于云的 Kafka 服务，只需支付订阅费即可。（LCTT 译注：Confluent 是一个基于 Kafka 的商业公司，它提供的 Confluent Kafka 在 Apache Kafka 的基础上，增加了许多企业级特性，被认为是“更完整的 Kafka”。）
via: https://www.opensourceforu.com/2021/11/apache-kafka-asynchronous-messaging-for-seamless-systems/
作者：Krishna Mohan Koyya 选题：lkxed 译者：lkxed 校对：wxy