Kafka

第四天kafka知识

Producer基础的案例

1 Producer的小案例 

　　电商系统，会员，凡是能登录的人都是会员。

　　你消费了多少钱，那么就给给你累计多少积分。

　　比如，你消费了1000块钱，那么同时给你找个会员号1000积分

1.1 在kafka里面，我们发送消息的时候，可以给消息指定key，也可以不指定

　　key跟我们要把找个消息发送到这个主题的哪个分区有关系

1.1.1 不指定key 

　　发送的一条消息，会以轮询的方式 发送到分区里面 (要么轮询，要么随机)

　　hadoop 　　p0

　　flink　　　　p1

　　hbase　　　p0

　　hadoop     　p0

1.1.2 如果指定key ，test

　　test 取这个key的hash值　　数字　　3

　　数字/分区数  

　　3/2 

　　比如我们分区数2，结果要么是0，要么是1 

　　test hadoop -> p1

　　这样子的话，我们可以保证这样的一个事，key相同的消息

　　一定会被发送到同一个分区

2 consumer的原理

2.1 offset 

　　在kafka里面，kafka是不帮我们维护这个offset的，这个偏移量需要consumer自己去维护

　　consumer这儿，kafka提供了两个参数

　　是否开启自动提交偏移量

　　每隔多久提交一次消费的offset 

　　enable.auto.commit　　 true

　　auto.commit.interval　　1000

2.2 偏移量的数据存到哪呢?

2.2.1 kafka 0.8版本的时候，消费者偏移量的数据是存储到zookeeper里面

　　高并发，zookeeper会出问题

2.2.2 kafka0.8之后，offset存储到了kafka内部的一个主题里面，__consumer_offset 

　　这个kafka内部的主题，默认是50个分区

　　默认只有一个副本

　　把压力分散到各个broker节点上

2.3 Coordinator　　启动进行了负载均衡

　　根据group ID（消费者组），计算出来一个hash值，计算出来以后就是一个数据，然后用这个对  _consumer_offset的分区数（50）

　　取模，比如:2，就到集群里面去看 partition为2的这个分区的leader partition在哪一台服务器上面，那么那一台

　　服务器就是coordinator服务器 

　　1 所有的消费者，都会发送join group 的一个请求；consumer group 向coordinator进行注册

　　2 coordinator服务器会从这个消费组的所有消费者选一个leader consumer，同时这个coordinator服务器也会 

　　把你要消费topic的消息发送给leader consumer(谁先注册到coordinator，谁就是leader consumer)

　　3 leader consumer 制定分区的消费方案，发送sync group 请求，然后把分区消费方案发送给coordinator

　　4 coordinator 然后下发消费方案，给每个consumer 

　　5 一旦有一个consumer挂掉，会重新走一遍上面流程，重新执行

2.4 Coordinator 负载均衡策略（了解）

　　1 range策略 默认

　　2 round-robin策略

　　3 sticky策略

　　

24-4 深入浅出kafka4 02:15:00分

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3 下一个简单的consumer的基础API

4 consumer的核心参数

5 Consumer小案例

回头再去看第一天的课程里面，有几个地方没讲。(听起来会有点绕)

1 稀松索引

2 ISR机制

3 HW，LEO的更新流程

如果讲完以后当时如果似懂非懂也没事，下去以后再看一下视频，就明白了。

补充:

重试乱序:消息重试是肯能导致消息的乱序的，因为可能排在你后面的消息都发送出去了，你现在收到回调失败了才重试，此时消息

会乱系，所以使用max.in.flight.requests.per.connection 参数设置为1 ，这样可以保证producer同一时间只能发送一条消息

这个知识点先不讲，后面讲kafaka的解决方案的时候讲。