我上次提了一个问题，系统消息说即将到期，叫处理问题，可找到问题时，又没有采纳或悬赏等提示，怎么回事_百度知道
我上次提了一个问题，系统消息说即将到期，叫处理问题，可找到问题时，又没有采纳或悬赏等提示，怎么回事
我有更好的答案
就是十五天的期限要到了，应该重新设置问题或重提问题！
采纳率：11%
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
系统消息的相关知识
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。把全民K歌的系统消息删除了怎么能恢复上?_百度知道
把全民K歌的系统消息删除了怎么能恢复上?
把全民K歌的系统消息删除了怎么能恢复上?
我有更好的答案
恢复k歌系统消息
全民K歌系统消息删除还能领花花吗
在全民k歌＇我的＇页面里点开k币账户，再点击领取免费鲜花，就可以恢复系统消息了！
其他3条回答
为您推荐：
其他类似问题
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。悟空问答为何把我的提问一些问题给删除了啊？没通过是提问的问题，你们凭什么给删除了啊？如图_百度知道
悟空问答为何把我的提问一些问题给删除了啊？没通过是提问的问题，你们凭什么给删除了啊？如图
悟空问答为何把我的提问一些问题给删除了啊？没通过是提问的问题，你们凭什么给删除了啊？如图悟空问答是哪里出的呢？为何不尊重我呢？
我有更好的答案
问答之内的软件多多少少会出现这一内的问题，因为系统会将一些带有敏感字词的问题删除掉。你可以去申诉，假如提问没有问题的话，过几天提问又回来了。
去哪里申诉啊？悟空问答也没地址啊？我是红米手机！可以无线上网的！
悟空问答我也没用过，但是这个功能一般都会有的，你去百度搜索吧
采纳率：95%
为您推荐：
其他类似问题
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。质胜文则野，文胜质则史。文质彬彬，然后君子。http://blog.sina.com.cn/s/articlelist__3_1.html...
分布式发布订阅消息系统—Apache Kafka
1.什么是Kafka
Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像的一样的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消费。
Kafka[1]是一种高吞吐量[2]的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
高吞吐量[2]：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万[2]的消息。
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持并行数据加载。[3]
Kafka社区于日通过邮件列表发布了最新版本0.8.2.2[4-5]
3.Kafka相关术语介绍
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.
负责发布消息到Kafka broker
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
4.了解更多专业知识
Official Website:
====以上文章来自百度百科：
5.kafka入门：简介、使用场景、设计原理、主要配置及集群搭建
1.zookeeper在kafka的作用是什么？
2.kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么？
3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的？
4.partitions设计的目的的根本原因是什么？
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
2、Topics/logs
一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多个partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它是唯一标记一条消息。它唯一的标记一条消息。kafka并没有提供其他额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。
kafka和JMS（Java Message Service）实现(activeMQ)不同的是:即使消息被消费,消息仍然不会被立即删除.日志文件将会根据broker中的配置要求,保留一定的时间之后删除;比如log文件保留2天,那么两天后,文件会被清除,无论其中的消息是否被消费.kafka通过这种简单的手段,来释放磁盘空间,以及减少消息消费之后对文件内容改动的磁盘IO开支.
对于consumer而言,它需要保存消费消息的offset,对于offset的保存和使用,有consumer来控制;当consumer正常消费消息时,offset将会"线性"的向前驱动,即消息将依次顺序被消费.事实上consumer可以使用任意顺序消费消息,它只需要将offset重置为任意值..(offset将会保存在zookeeper中,参见下文)
kafka集群几乎不需要维护任何consumer和producer状态信息,这些信息有zookeeper保存;因此producer和consumer的客户端实现非常轻量级,它们可以随意离开,而不会对集群造成额外的影响.
partitions的设计目的有多个.最根本原因是kafka基于文件存储.通过分区,可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限,每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存;可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率.此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力.(具体原理参见下文).
3、Distribution
一个Topic的多个partitions,被分布在kafka集群中的多个server上;每个server(kafka实例)负责partitions中消息的读写操作;此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数(replicas),每个partition将会被备份到多台机器上,以提高可用性.
基于replicated方案,那么就意味着需要对多个备份进行调度;每个partition都有一个server为"leader";leader负责所有的读写操作,如果leader失效,那么将会有其他follower来接管(成为新的leader);follower只是单调的和leader跟进,同步消息即可..由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,有多少个partitions就意味着有多少个"leader",kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上,来确保整体的性能稳定.
Producer将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息归属于哪个比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等.
本质上kafka只支持Topic.每个consumer属于一个反过来说,每个group中可以有多个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费.
如果所有的consumer都具有相同的group,这种情况和queue模式很像;消息将会在consumers之间负载均衡.
如果所有的consumer都具有不同的group,那这就是"发布-订阅";消息将会广播给所有的消费者.
在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费;每个group中consumer消息消费互相独立;我们可以认为一个group是一个"订阅"者,一个Topic中的每个partions,只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费,不过一个consumer可以消费多个partitions中的消息.kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时,消息是顺序的.事实上,从Topic角度来说,消息仍不是有序的.
kafka的设计原理决定,对于一个topic,同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费,否则将意味着某些consumer将无法得到消息.
Guarantees
1) 发送到partitions中的消息将会按照它接收的顺序追加到日志中
2) 对于消费者而言,它们消费消息的顺序和日志中消息顺序一致.
3) 如果Topic的"replicationfactor"为N,那么允许N-1个kafka实例失效.
二、使用场景
1、Messaging
对于一些常规的消息系统,kafka是个不错的选择;partitons/replication和容错,可以使kafka具有良好的扩展性和性能优势.不过到目前为止,我们应该很清楚认识到,kafka并没有提供JMS中的"事务性""消息传输担保(消息确认机制)""消息分组"等企业级特性;kafka只能使用作为"常规"的消息系统,在一定程度上,尚未确保消息的发送与接收绝对可靠(比如,消息重发,消息发送丢失等)
2、Websit activity tracking
kafka可以作为"网站活性跟踪"的最佳工具;可以将网页/用户操作等信息发送到kafka中.并实时监控,或者离线统计分析等
3、Log Aggregation
kafka的特性决定它非常适合作为"日志收集中心";application可以将操作日志"批量""异步"的发送到kafka集群中,而不是保存在本地或者DB中;kafka可以批量提交消息/压缩消息等,这对producer端而言,几乎感觉不到性能的开支.此时consumer端可以使hadoop等其他系统化的存储和分析系统.
三、设计原理
kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力.
kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数.
需要考虑的影响性能点很多,除磁盘IO之外,我们还需要考虑网络IO,这直接关系到kafka的吞吐量问题.kafka并没有提供太多高超的技巧;对于producer端,可以将消息buffer起来,当消息的条数达到一定阀值时,批量发送给对于consumer端也是一样,批量fetch多条消息.不过消息量的大小可以通过配置文件来指定.对于kafka broker端,似乎有个sendfile系统调用可以潜在的提升网络IO的性能:将文件的数据映射到系统内存中,socket直接读取相应的内存区域即可,而无需进程再次copy和交换.
其实对于producer/consumer/broker三者而言,CPU的开支应该都不大,因此启用消息压缩机制是一个良好的策略;压缩需要消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑.可以将任何在网络上传输的消息都经过压缩.kafka支持gzip/snappy等多种压缩方式.
负载均衡: producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何"路由层".事实上,消息被路由到哪个partition上,有producer客户端决定.比如可以采用"random""key-hash""轮询"等,如果一个topic中有多个partitions,那么在producer端实现"消息均衡分发"是必要的.
其中partition leader的位置(host:port)注册在zookeeper中,producer作为zookeeper client,已经注册了watch用来监听partition leader的变更事件.
异步发送：将多条消息暂且在客户端buffer起来，并将他们批量的发送到broker，小数据IO太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。不过这也有一定的隐患，比如说当producer失效时，那些尚未发送的消息将会丢失。
consumer端向broker发送"fetch"请求,并告知其获取消息的此后consumer将会获得一定条数的消息;consumer端也可以重置offset来重新消费消息.
在JMS实现中,Topic模型基于push方式,即broker将消息推送给consumer端.不过在kafka中,采用了pull方式,即consumer在和broker建立连接之后,主动去pull(或者说fetch)消息;这中模式有些优点,首先consumer端可以根据自己的消费能力适时的去fetch消息并处理,且可以控制消息消费的进度(offset);此外,消费者可以良好的控制消息消费的数量,batch fetch.
其他JMS实现,消息消费的位置是有prodiver保留,以便避免重复发送消息或者将没有消费成功的消息重发等,同时还要控制消息的状态.这就要求JMS broker需要太多额外的工作.在kafka中,partition中的消息只有一个consumer在消费,且不存在消息状态的控制,也没有复杂的消息确认机制,可见kafka broker端是相当轻量级的.当消息被consumer接收之后,consumer可以在本地保存最后消息的offset,并间歇性的向zookeeper注册offset.由此可见,consumer客户端也很轻量级.
5、消息传送机制
对于JMS实现,消息传输担保非常直接:有且只有一次(exactly once).在kafka中稍有不同:
1) at most once: 最多一次,这个和JMS中"非持久化"消息类似.发送一次,无论成败,将不会重发.
2) at least once: 消息至少发送一次,如果消息未能接受成功,可能会重发,直到接收成功.
3) exactly once: 消息只会发送一次.
at most once: 消费者fetch消息,然后保存offset,然后处理消息;当client保存offset之后,但是在消息处理过程中出现了异常,导致部分消息未能继续处理.那么此后"未处理"的消息将不能被fetch到,这就是"at most once".
at least once: 消费者fetch消息,然后处理消息,然后保存offset.如果消息处理成功之后,但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功,这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息,这就是"at least once"，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态.
exactly once: kafka中并没有严格的去实现(基于2阶段提交,事务),我们认为这种策略在kafka中是没有必要的.
通常情况下"at-least-once"是我们搜选.(相比at most once而言,重复接收数据总比丢失数据要好).
6、复制备份
kafka将每个partition数据复制到多个server上,任何一个partition有一个leader和多个follower(可以没有);备份的个数可以通过broker配置文件来设定.leader处理所有的read-write请求,follower需要和leader保持同步.Follower和consumer一样,消费消息并保存在本地日志中;leader负责跟踪所有的follower状态,如果follower"落后"太多或者失效,leader将会把它从replicas同步列表中删除.当所有的follower都将一条消息保存成功,此消息才被认为是"committed",那么此时consumer才能消费它.即使只有一个replicas实例存活,仍然可以保证消息的正常发送和接收,只要zookeeper集群存活即可.(不同于其他分布式存储,比如hbase需要"多数派"存活才行)
当leader失效时,需在followers中选取出新的leader,可能此时follower落后于leader,因此需要选择一个"up-to-date"的follower.选择follower时需要兼顾一个问题,就是新leaderserver上所已经承载的partition leader的个数,如果一个server上有过多的partition leader,意味着此server将承受着更多的IO压力.在选举新leader,需要考虑到"负载均衡".
如果一个topic的名称为"my_topic",它有2个partitions,那么日志将会保存在my_topic_0和my_topic_1两个目录中;日志文件中保存了一序列"log entries"(日志条目),每个log entry格式为"4个字节的数字N表示消息的长度" + "N个字节的消息内容";每个日志都有一个offset来唯一的标记一条消息,offset的值为8个字节的数字,表示此消息在此partition中所处的起始位置..每个partition在物理存储层面,有多个log
file组成(称为segment).segmentfile的命名为"最小offset".kafka.例如".kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.
其中每个partiton中所持有的segments列表信息会存储在zookeeper中.
当segment文件尺寸达到一定阀值时(可以通过配置文件设定,默认1G),将会创建一个新的文件;当buffer中消息的条数达到阀值时将会触发日志信息flush到日志文件中,同时如果"距离最近一次flush的时间差"达到阀值时,也会触发flush到日志文件.如果broker失效,极有可能会丢失那些尚未flush到文件的消息.因为server意外实现,仍然会导致log文件格式的破坏(文件尾部),那么就要求当server启东是需要检测最后一个segment的文件结构是否合法并进行必要的修复.
获取消息时,需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用来表示消息的起始位置,chunk size用来表示最大获取消息的总长度(间接的表示消息的条数).根据offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根据segment的最小offset取差值,得到它在file中的相对位置,直接读取输出即可.
日志文件的删除策略非常简单:启动一个后台线程定期扫描log file列表,把保存时间超过阀值的文件直接删除(根据文件的创建时间).为了避免删除文件时仍然有read操作(consumer消费),采取copy-on-write方式.
kafka使用zookeeper来存储一些meta信息,并使用了zookeeper watch机制来发现meta信息的变更并作出相应的动作(比如consumer失效,触发负载均衡等)
1) Broker node registry: 当一个kafkabroker启动后,首先会向zookeeper注册自己的节点信息(临时znode),同时当broker和zookeeper断开连接时,此znode也会被删除.
格式: /broker/ids/[0...N]
--&host:其中[0..N]表示broker id,每个broker的配置文件中都需要指定一个数字类型的id(全局不可重复),znode的值为此broker的host:port信息.
2) Broker Topic Registry: 当一个broker启动时,会向zookeeper注册自己持有的topic和partitions信息,仍然是一个临时znode.
格式: /broker/topics/[topic]/[0...N]
其中[0..N]表示partition索引号.
3) Consumer and Consumer group: 每个consumer客户端被创建时,会向zookeeper注册自己的信息;此作用主要是为了"负载均衡".
一个group中的多个consumer可以交错的消费一个topic的所有简而言之,保证此topic的所有partitions都能被此group所消费,且消费时为了性能考虑,让partition相对均衡的分散到每个consumer上.
4) Consumer id Registry: 每个consumer都有一个唯一的ID(host:uuid,可以通过配置文件指定,也可以由系统生成),此id用来标记消费者信息.
格式:/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]
仍然是一个临时的znode,此节点的值为{"topic_name":#streams...},即表示此consumer目前所消费的topic + partitions列表.
5) Consumer offset Tracking: 用来跟踪每个consumer目前所消费的partition中最大的offset.
格式:/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id]--&offset_value
此znode为持久节点,可以看出offset跟group_id有关,以表明当group中一个消费者失效,其他consumer可以继续消费.
6) Partition Owner registry: 用来标记partition被哪个consumer消费.临时znode
格式:/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]--&consumer_node_id当consumer启动时,所触发的操作:
A) 首先进行"Consumer id Registry";
B) 然后在"Consumer id Registry"节点下注册一个watch用来监听当前group中其他consumer的"leave"和"join";只要此znode path下节点列表变更,都会触发此group下consumer的负载均衡.(比如一个consumer失效,那么其他consumer接管partitions).
C) 在"Broker id registry"节点下,注册一个watch用来监听broker的存活情况;如果broker列表变更,将会触发所有的groups下的consumer重新balance.
1) Producer端使用zookeeper用来"发现"broker列表,以及和Topic下每个partition leader建立socket连接并发送消息.
2) Broker端使用zookeeper用来注册broker信息,已经监测partitionleader存活性.
3) Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partition leader建立socket连接,并获取消息.
四、主要配置
1、Broker配置
2.Consumer主要配置
3.Producer主要配置
以上是关于kafka一些基础说明，在其中我们知道如果要kafka正常运行，必须配置zookeeper，否则无论是kafka集群还是客户端的生存者和消费者都无法正常的工作的，以下是对zookeeper进行一些简单的介绍：
五、zookeeper集群
zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目的一个子项目，并根据google发表的一篇论文来实现的。zookeeper为分布式系统提供了高笑且易于使用的协同服务，它可以为分布式应用提供相当多的服务，诸如统一命名服务，配置管理，状态同步和组服务等。zookeeper接口简单，我们不必过多地纠结在分布式系统编程难于处理的同步和一致性问题上，你可以使用zookeeper提供的现成(off-the-shelf)服务来实现来实现分布式系统额配置管理，组管理，Leader选举等功能。
zookeeper集群的安装,准备三台服务器server1:192.168.0.1,server2:192.168.0.2,
server3:192.168.0.3.
1)下载zookeeper
到去下载最新版本Zookeeper-3.4.5的安装包zookeeper-3.4.5.tar.gz.将文件保存server1的~目录下
2)安装zookeeper
先在服务器server分别执行a-c步骤
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz
解压完成后在目录~下会发现多出一个目录zookeeper-3.4.5,重新命令为zookeeper
将conf/zoo_sample.cfg拷贝一份命名为zoo.cfg，也放在conf目录下。然后按照如下值修改其中的配置：
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/home/wwb/zookeeper /data
dataLogDir=/home/wwb/zookeeper/logs
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.1=192.168.0.1:
server.2=192.168.0.2:
server.3=192.168.0.3:
tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
dataDir：顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。
initLimit：这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
syncLimit：这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是2*2000=4 秒
server.A=B：C：D：其中 A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；B 是这个服务器的 ip 地址；C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式，由于 B 都是一样，所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号
注意:dataDir,dataLogDir中的wwb是当前登录用户名，data，logs目录开始是不存在，需要使用mkdir命令创建相应的目录。并且在该目录下创建文件myid,serve1,server2,server3该文件内容分别为1,2,3。
针对服务器server2,server3可以将server1复制到相应的目录，不过需要注意dataDir,dataLogDir目录,并且文件myid内容分别为2,3
3)依次启动server1，server2,server3的zookeeper.
/home/wwb/zookeeper/bin/zkServer.sh start,出现类似以下内容
JMX enabled by default
Using config: /home/wwb/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
4) 测试zookeeper是否正常工作，在server1上执行以下命令
/home/wwb/zookeeper/bin/zkCli.sh -server192.168.0.2:2181,出现类似以下内容
JLine support is enabled
19:59:40,560 - INFO
[main-SendThread(localhost.localdomain:2181):ClientCnxn$SendThread@736]- Session
establishmentcomplete on server localhost.localdomain/127.0.0.1:2181, sessionid =
0x1429cdb, negotiatedtimeout
WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 0] [root@localhostzookeeper2]#
即代表集群构建成功了,如果出现错误那应该是第三部时没有启动好集群，
运行，先利用
ps aux | grep zookeeper查看是否有相应的进程的，没有话，说明集群启动出现问题，可以在每个服务器上使用
./home/wwb/zookeeper/bin/zkServer.sh stop。再依次使用./home/wwb/zookeeper/binzkServer.sh start，这时在执行4一般是没有问题，如果还是有问题，那么先stop再到bin的上级目录执行./bin/zkServer.shstart试试。
注意：zookeeper集群时，zookeeper要求半数以上的机器可用，zookeeper才能提供服务。
六、kafka集群
(利用上面server1,server2,server3,下面以server1为实例)
1)下载kafka0.8(),保存到服务器/home/wwb目录下kafka-0.8.0-beta1-src.tgz(kafka_2.8.0-0.8.0-beta1.tgz)
2)解压 tar -zxvf kafka-0.8.0-beta1-src.tgz,产生文件夹kafka-0.8.0-beta1-src更改为kafka01
修改kafka01/config/server.properties,其中broker.id,log.dirs,zookeeper.connect必须根据实际情况进行修改，其他项根据需要自行斟酌。大致如下：
broker.id=1
num.network.threads=2
num.io.threads=2
socket.send.buffer.bytes=1048576
socket.receive.buffer.bytes=1048576
socket.request.max.bytes=
log.dir=./logs
num.partitions=2
log.flush.interval.messages=10000
log.flush.interval.ms=1000
log.retention.hours=168
#log.retention.bytes=
log.segment.bytes=
num.replica.fetchers=2
log.cleanup.interval.mins=10
zookeeper.connect=192.168.0.1:.0.2:.0.3:2183
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000
kafka.metrics.polling.interval.secs=5
kafka.metrics.reporters=kafka.metrics.KafkaCSVMetricsReporter
kafka.csv.metrics.dir=/tmp/kafka_metrics
kafka.csv.metrics.reporter.enabled=false
4）初始化因为kafka用scala语言编写，因此运行kafka需要首先准备scala相关环境。
& cd kafka01
& ./sbt update
& ./sbt package
& ./sbt assembly-package-dependency
在第二个命令时可能需要一定时间，由于要下载更新一些依赖包。所以请大家 耐心点。
5) 启动kafka01
&JMX_PORT=9997 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
a)kafka02操作步骤与kafka01雷同，不同的地方如下
修改kafka02/config/server.properties
broker.id=2
##其他配置和kafka-0保持一致
启动kafka02
JMX_PORT=9998 bin/kafka-server-start.shconfig/server.properties &
b)kafka03操作步骤与kafka01雷同，不同的地方如下
修改kafka03/config/server.properties
broker.id=3
##其他配置和kafka-0保持一致
启动kafka02
JMX_PORT=9999 bin/kafka-server-start.shconfig/server.properties &
6)创建Topic(包含一个分区，三个副本)
&bin/kafka-create-topic.sh--zookeeper 192.168.0.1:2181 --replica 3 --partition 1 --topicmy-replicated-topic
7)查看topic情况
&bin/kafka-list-top.sh --zookeeper 192.168.0.1:2181
topic: my-replicated-topic
partition: 0 leader: 1
replicas: 1,2,0
isr: 1,2,0
8)创建发送者
&bin/kafka-console-producer.sh--broker-list 192.168.0.1:9091 --topic my-replicated-topic
my test message1
my test message2
9)创建消费者
&bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper127.0.0.1:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test message1
my test message2
10)杀掉server1上的broker
&pkill -9 -f config/server.properties
11)查看topic
&bin/kafka-list-top.sh --zookeeper192.168.0.1:2181
topic: my-replicated-topic
partition: 0 leader: 1
replicas: 1,2,0
isr: 1,2,0
发现topic还正常的存在
11）创建消费者，看是否能查询到消息
&bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper192.168.0.1:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
my test message 1
my test message 2
说明一切都是正常的。
OK,以上就是对Kafka个人的理解，不对之处请大家及时指出。
补充说明：
1、public Map&String, List&KafkaStream&byte[], byte[]&&& createMessageStreams(Map&String, Integer& topicCountMap)，其中该方法的参数Map的key为topic名称，value为topic对应的分区数，譬如说如果在kafka中不存在相应的topic时，则会创建一个topic，分区数为value，如果存在的话，该处的value则不起什么作用
2、关于生产者向指定的分区发送数据，通过设置partitioner.class的属性来指定向那个分区发送数据，如果自己指定必须编写相应的程序，默认是kafka.producer.DefaultPartitioner,分区程序是基于散列的键。
3、在多个消费者读取同一个topic的数据，为了保证每个消费者读取数据的唯一性，必须将这些消费者group_id定义为同一个值，这样就构建了一个类似队列的数据结构，如果定义不同，则类似一种广播结构的。
4、在consumerapi中，参数设计到数字部分，类似Map&String,Integer&,
numStream,指的都是在topic不存在的时，会创建一个topic，并且分区个数为Integer,numStream,注意如果数字大于broker的配置中num.partitions属性，会以num.partitions为依据创建分区个数的。
5、producerapi，调用send时，如果不存在topic，也会创建topic，在该方法中没有提供分区个数的参数，在这里分区个数是由服务端broker的配置中num.partitions属性决定的
关于kafka说明可以参考：
本节文章来自：
6.分布式消息系统
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用：
降低系统组网复杂度。降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用。Kafka主要特点：
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。支持online和offline的场景。Kafka的架构：
Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。几个基本概念：
Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。消息发送的流程：
Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offsetKafka的设计：
高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一，为此kafka做了以下一些设计：
数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能zero-copy：减少IO操作步骤数据批量发送数据压缩Topic划分为多个partition，提高parallelism负载均衡
producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition存在多个partiiton，每个partition有自己的replica，每个replica分布在不同的Broker节点上多个partition需要选取出lead partition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开拉取系统
由于kafka broker会持久化数据，broker没有内存压力，因此，consumer非常适合采取pull的方式消费数据，具有以下几点好处：
简化kafka设计consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度consumer根据自身情况自主选择消费模式，例如批量，重复消费，从尾端开始消费等可扩展性
当需要增加broker结点时，新增的broker会向zookeeper注册，而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化，并及时作出调整。
Kayka的应用场景：
1.消息队列
比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如或。
2.行为跟踪
Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到hadoop/离线数据仓库里处理。
3.元信息监控
作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。
4.日志收集
日志收集方面，其实开源产品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。
这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。和是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。
事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）。
7.持久性日志（commit log）
Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。
Kayka的设计要点：
1、直接使用linux 文件系统的cache，来高效缓存数据。
2、采用linux Zero-Copy提高发送性能。传统的数据发送需要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用之后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减少为2次。根据测试结果，可以提高60%的数据发送性能。Zero-Copy详细的技术细节可以参考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/
3、数据在磁盘上存取代价为O(1)。kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。每个segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。
4、显式分布式，即所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。Producer和broker之间没有负载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。所有broker和consumer都会在zookeeper中进行注册，且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他的broker和consumer都会得到通知。
参考资料：
本节文章来自：
7.Apache Kafka：下一代分布式消息系统
是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：
它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；它同时为发布和订阅提供高吞吐量；它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如，以及实时应用程序。本文我将重点介绍Apache Kafka的架构、特性和特点，帮助我们理解Kafka为何比传统消息服务更好。
相关厂商内容
相关赞助商
QCon北京-18日，北京·国家会议中心，
我将比较Kafak和传统消息服务、Apache
的特点，讨论一些Kafka优于传统消息服务的场景。在最后一节，我们将探讨一个进行中的示例应用，展示Kafka作为消息服务器的用途。这个示例应用的完整源代码在。关于它的详细讨论在本文的最后一节。
首先，我介绍一下Kafka的基本概念。它的架构包括以下组件：
话题（Topic）是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名。生产者（Producer）是能够发布消息到话题的任何对象。已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为代理（Broker）或Kafka集群。消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。
图1：Kafka生产者、消费者和代理环境
生产者可以选择自己喜欢的序列化方法对消息内容编码。为了提高效率，生产者可以在一个发布请求中发送一组消息。下面的代码演示了如何创建生产者并发送消息。
生产者示例代码：
producer = new Producer(…);
message = new Message(“test message str”.getBytes());
set = new MessageSet(message);
producer.send(“topic1”, set);
为了订阅话题，消费者首先为话题创建一个或多个消息流。发布到该话题的消息将被均衡地分发到这些流。每个消息流为不断产生的消息提供了迭代接口。然后消费者迭代流中的每一条消息，处理消息的有效负载。与传统迭代器不同，消息流迭代器永不停止。如果当前没有消息，迭代器将阻塞，直到有新的消息发布到该话题。Kafka同时支持点到点分发模型（Point-to-point delivery model），即多个消费者共同消费队列中某个消息的单个副本，以及发布-订阅模型（Publish-subscribe model），即多个消费者接收自己的消息副本。下面的代码演示了消费者如何使用消息。
消费者示例代码：
streams[] = Consumer.createMessageStreams(“topic1”, 1)
for (message : streams[0]) {
bytes = message.payload();
// do something with the bytes
Kafka的整体架构如图2所示。因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。
图2：Kafka架构
Kafka的存储布局非常简单。话题的每个分区对应一个逻辑日志。物理上，一个日志为相同大小的一组分段文件。每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中。当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。
与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id。
消息通过日志中的逻辑偏移量来公开。这样就避免了维护配套密集寻址，用于映射消息ID到实际消息地址的随机存取索引结构的开销。消息ID是增量的，但不连续。要计算下一消息的ID，可以在其逻辑偏移的基础上加上当前消息的长度。
消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。
图3：Kafka存储架构
与其它消息系统不同，Kafka代理是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新。
从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征。ZooKeeper与Kafka
考虑一下有多个服务器的分布式系统，每台服务器都负责保存数据，在数据上执行操作。这样的潜在例子包括分布式搜索引擎、分布式构建系统或者已知的系统如。所有这些分布式系统的一个常见问题是，你如何在任一时间点确定哪些服务器活着并且在工作中。最重要的是，当面对这些分布式计算的难题，例如网络失败、带宽限制、可变延迟连接、安全问题以及任何网络环境，甚至跨多个数据中心时可能发生的错误时，你如何可靠地做这些事。这些正是所关注的问题，它是一个快速、高可用、容错、分布式的协调服务。你可以使用ZooKeeper构建可靠的、分布式的数据结构，用于群组成员、领导人选举、协同工作流和配置服务，以及广义的分布式数据结构如锁、队列、屏障（Barrier）和锁存器（Latch）。许多知名且成功的项目依赖于ZooKeeper，其中包括HBase、Hadoop 2.0、Solr Cloud、Neo4J、（Incubating）和Accumulo。
ZooKeeper是一个分布式的、分层级的文件系统，能促进客户端间的松耦合，并提供最终一致的，类似于传统文件系统中文件和目录的Znode视图。它提供了基本的操作，例如创建、删除和检查Znode是否存在。它提供了事件驱动模型，客户端能观察特定Znode的变化，例如现有Znode增加了一个新的子节点。ZooKeeper运行多个ZooKeeper服务器，称为Ensemble，以获得高可用性。每个服务器都持有分布式文件系统的内存复本，为客户端的读取请求提供服务。
图4：ZooKeeper Ensemble架构
上图4展示了典型的ZooKeeper ensemble，一台服务器作为Leader，其它作为Follower。当Ensemble启动时，先选出Leader，然后所有Follower复制Leader的状态。所有写请求都通过Leader路由，变更会广播给所有Follower。变更广播被称为原子广播。
Kafka中ZooKeeper的用途：正如ZooKeeper用于分布式系统的协调和促进，Kafka使用ZooKeeper也是基于相同的原因。ZooKeeper用于管理、协调Kafka代理。每个Kafka代理都通过ZooKeeper协调其它Kafka代理。当Kafka系统中新增了代理或者某个代理故障失效时，ZooKeeper服务将通知生产者和消费者。生产者和消费者据此开始与其它代理协调工作。Kafka整体系统架构如图5所示。
图5：Kafka分布式系统的总体架构
Apache Kafka对比其它消息服务
让我们了解一下使用Apache Kafka的两个项目，以对比其它消息服务。这两个项目分别是LinkedIn和我的项目：
LinkedIn的研究
LinkedIn团队做了个，对比Kafka与Apache ActiveMQ V5.4和RabbitMQ V2.4的性能。他们使用ActiveMQ默认的消息持久化库。LinkedIn在两台Linux机器上运行他们的实验，每台机器的配置为8核2GHz、16GB内存，6个磁盘使用RAID10。两台机器通过1GB网络连接。一台机器作为代理，另一台作为生产者或者消费者。
生产者测试
LinkedIn团队在所有系统中配置代理，异步将消息刷入其持久化库。对每个系统，运行一个生产者，总共发布1000万条消息，每条消息200字节。Kafka生产者以1和50批量方式发送消息。ActiveMQ和RabbitMQ似乎没有简单的办法来批量发送消息，LinkedIn假定它的批量值为1。结果如下面的图6所示：
图6：LinkedIn的生产者性能实验结果
Kafka性能要好很多的主要原因包括：
Kafka不等待代理的确认，以代理能处理的最快速度发送消息。Kafka有更高效的存储格式。平均而言，Kafka每条消息有9字节的开销，而ActiveMQ有144字节。其原因是JMS所需的沉重消息头，以及维护各种索引结构的开销。LinkedIn注意到ActiveMQ一个最忙的线程大部分时间都在存取B-Tree以维护消息元数据和状态。消费者测试
为了做消费者测试，LinkedIn使用一个消费者获取总共1000万条消息。LinkedIn让所有系统每次拉请求都预获取大约相同数量的数据，最多1000条消息或者200KB。对ActiveMQ和RabbitMQ，LinkedIn设置消费者确认模型为自动。结果如图7所示。
图7：LinkedIn的消费者性能实验结果
Kafka性能要好很多的主要原因包括：
Kafka有更高效的存储格式；在Kafka中，从代理传输到消费者的字节更少。ActiveMQ和RabbitMQ两个容器中的代理必须维护每个消息的传输状态。LinkedIn团队注意到其中一个ActiveMQ线程在测试过程中，一直在将KahaDB页写入磁盘。与此相反，Kafka代理没有磁盘写入动作。最后，Kafka通过使用sendfile API降低了传输开销。目前，我正在工作的一个项目提供实时服务，从消息中快速并准确地提取场外交易市场（OTC）定价内容。这是一个非常重要的项目，处理近25种资产类别的财务信息，包括债券、贷款和ABS（资产担保证券）。项目的原始信息来源涵盖了欧洲、北美、加拿大和拉丁美洲的主要金融市场领域。下面是这个项目的一些统计，说明了解决方案中包括高效的分布式消息服务是多么重要：
每天处理的消息数量超过1,300,000；每天解析的OTC价格数量超过12,000,000；支持超过25种资产类别；每天解析的独立票据超过70,000。消息包含PDF、Word文档、Excel及其它格式。OTC定价也可能要从附件中提取。
由于传统消息服务器的性能限制，当处理大附件时，消息队列变得非常大，我们的项目面临严重的问题，JMSqueue一天需要启动2-3次。重启JMS队列可能丢失队列中的全部消息。项目需要一个框架，不论解析器（消费者）的行为如何，都能够保住消息。Kafka的特性非常适用于我们项目的需求。
当前项目具备的特性：
使用Fetchmail获取远程邮件消息，然后由Procmail过滤并处理，例如单独分发基于附件的消息。每条消息从单独的文件获取，该文件被处理（读取和删除）为一条消息插入到消息服务器中。消息内容从消息服务队列中获取，用于解析和提取信息。示例应用
这个示例应用是基于我在项目中使用的原始应用修改后的版本。我已经删除日志的使用和多线程特性，使示例应用的工件尽量简单。示例应用的目的是展示如何使用Kafka生产者和消费者的API。应用包括一个（简单的生产者代码，演示Kafka生产者API用法并发布特定话题的消息），（简单的消费者代码，用于演示Kafka消费者API的用法）以及API（在特定路径下生成消息内容到文件的API）。下图展示了各组件以及它们与系统中其它组件间的关系。
图8：示例应用组件架构
示例应用的结构与Kafka源代码中的例子程序相似。应用的源代码包含Java源程序文件夹‘src’和'config'文件夹，后者包括几个配置文件和一些Shell脚本，用于执行示例应用。要运行示例应用，请参照文件或GitHub网站的说明。
程序构建可以使用，定制也很容易。如果有人想修改或定制示例应用的代码，有几个Kafka构建脚本已经过修改，可用于重新构建示例应用代码。关于如何定制示例应用的详细描述已经放在项目GitHub的。
现在，让我们看看示例应用的核心工件。
* Instantiates a new Kafka producer.
* @param topic the topic
* @param directoryPath the directory path
public KafkaMailProducer(String topic, String directoryPath) {
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092");
producer = new kafka.javaapi.producer.Producer&Integer, String&(new ProducerConfig(props));
this.topic =
this.directoryPath = directoryP
public void run() {
Path dir = Paths.get(directoryPath);
new WatchDir(dir).start();
new ReadDir(dir).start();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
上面的代码片断展示了Kafka生产者API的基本用法，例如设置生产者的属性，包括发布哪个话题的消息，可以使用哪个序列化类以及代理的相关信息。这个类的基本功能是从邮件目录读取邮件消息文件，然后作为消息发布到Kafka代理。目录通过java.nio.WatchService类监视，一旦新的邮件消息Dump到该目录，就会被立即读取并作为消息发布到Kafka代理。
public KafkaMailConsumer(String topic) {
consumer =
Kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig());
this.topic =
* Creates the consumer config.
* @return the consumer config
private static ConsumerConfig createConsumerConfig() {
Properties props = new Properties();
props.put("zookeeper.connect", KafkaMailProperties.zkConnect);
props.put("group.id", KafkaMailProperties.groupId);
props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
return new ConsumerConfig(props);
public void run() {
Map&String, Integer& topicCountMap = new HashMap&String, Integer&();
topicCountMap.put(topic, new Integer(1));
Map&String, List&KafkaStream&byte[], byte[]&&& consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
KafkaStream&byte[], byte[]& stream = consumerMap.get(topic).get(0);
ConsumerIterator&byte[], byte[]& it = stream.iterator();
while (it.hasNext())
System.out.println(new String(it.next().message()));
上面的代码演示了基本的消费者API。正如我们前面提到的，消费者需要设置消费的消息流。在Run方法中，我们进行了设置，并在控制台打印收到的消息。在我的项目中，我们将其输入到解析系统以提取OTC定价。
在当前的质量保证系统中，我们使用Kafka作为消息服务器用于概念验证（Proof of Concept，POC）项目，它的整体性能优于JMS消息服务。其中一个我们感到非常兴奋的特性是消息的再消费（re-consumption），这让我们的解析系统可以按照业务需求重新解析某些消息。基于Kafka这些很好的效果，我们正计划使用它，而不是用Nagios系统，去做日志聚合与分析。
Kafka是一种处理大量数据的新型系统。Kafka基于拉的消费模型让消费者以自己的速度处理消息。如果处理消息时出现了异常，消费者始终可以选择再消费该消息。
Abhishek Sharma是金融领域产品的自然语言处理（NLP）、机器学习和解析程序员。他为多个公司提供算法设计和解析开发。Abhishek的兴趣包括分布式系统、自然语言处理和使用机器算法进行大数据分析。
本节文章来自：
没有更多推荐了，
加入CSDN，享受更精准的内容推荐，与500万程序员共同成长！