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Kafka4.0初体验

news 2025/6/30 7:05:49

一、What is Kafka？

官网地址：https://kafka.apache.org/
在这里插入图片描述

  • 超过80%的财富100强公司信任并使用Kafka；
  • Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流处理平台，由 LinkedIn 开发并后来捐赠给 Apache 软件基金会。它被设计用于高效处理实时数据流，支持高吞吐量、低延迟的消息传递，广泛应用于大规模数据处理场景。

核心功能与特点

  • 分布式与高可用
    Kafka 采用分布式架构，支持横向扩展，通过分区（partition）和副本（replica）机制确保数据的高可靠性和容错能力。
  • 高吞吐量与低延迟
    即使在海量数据场景下，Kafka 也能保持毫秒级的消息传递速度，每秒可处理数百万条消息。
  • 事件流处理（Event Streaming）
    支持实时发布（produce）、订阅（consume）、存储（store）和处理（process）数据流，适用于日志聚合、用户活动跟踪、IoT 设备数据等场景。
  • 持久化存储
    消息可持久化到磁盘，并支持按时间或大小保留策略，避免数据丢失。
  • 多语言支持
    提供 Java、Python、Go 等多种客户端 API，易于集成到不同技术栈。

为什么 80% 的财富 100 强企业使用 Kafka？

  • 成熟稳定：经过 LinkedIn、Netflix、Uber 等超大规模验证。
  • 生态丰富：与 Confluent（Kafka 商业化公司）合作提供企业级支持，集成 Connector（如数据库、云服务）。
  • 云原生友好：支持 Kubernetes，兼容 AWS MSK、Confluent Cloud 等托管服务。
    简单来说，Kafka 是现代数据架构的“中枢神经系统”，帮助企业在实时数据时代高效流动和利用信息。

谁在使用Kafka？

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结论：Kafka 在头部企业中的普及率极高，尤其是在制造业、保险、IT服务等领域已达到全覆盖（10/10）。金融（银行、保险）、电信、零售等数据密集型行业也广泛采用，但存在少数企业未使用（如银行业7/10）

Kafka的起源

  1. 起源背景（2000年代末的 LinkedIn）
  • 问题驱动：
    LinkedIn 作为一个快速增长的职业社交平台，面临以下技术痛点：
    • 数据管道复杂：系统间依赖大量点对点（ad-hoc）的数据集成，导致维护成本高、可靠性差。
    • 实时性不足：传统消息队列（如 ActiveMQ）无法支撑高吞吐、低延迟的日志流和用户活动跟踪。
    • 扩展性瓶颈：现有系统难以水平扩展，无法应对每天数十亿条消息的规模。
  • 目标：
    设计一个统一、高吞吐、低延迟的实时数据管道，将系统间的数据流标准化
  1. 核心设计者与早期开发
  • 创始团队：
    • Jay Kreps（LinkedIn 首席工程师）：主导 Kafka 的设计，命名灵感来自作家卡夫卡（Franz Kafka），认为它“适合分布式系统”。
    • Neha Narkhede 和 Jun Rao：共同开发了 Kafka 的核心架构。
  • 初版发布：
    • 2010 年，Kafka 在 LinkedIn 内部上线，用于日志聚合、用户行为跟踪等场景。
    • 2011 年，LinkedIn 将 Kafka 开源，并提交给 Apache 软件基金会 孵化。
      大师门取名字也是根据自己的喜好来取名，在我们看来有可能感觉很随意！

  1. 技术灵感和创新
    Kafka 的设计融合了多种分布式系统的思想：

    • 日志结构存储：借鉴了事务日志（如数据库 WAL）和日志合并（Log-Structured Merge Trees）的理念。

    • 发布-订阅模型：参考了传统消息队列（如 JMS），但优化了吞吐量和持久化。

    • 分布式共识：早期依赖 ZooKeeper 管理元数据，后来逐步自研（KIP-500 去 ZooKeeper 化）。

关键创新：

  • 分区（Partition）和副本（Replica）机制：实现水平扩展和高可用性。

  • 顺序磁盘 I/O + 零拷贝：突破性能瓶颈，支持海量数据实时处理。

  1. 开源与生态爆发
  • 2012 年：成为 Apache 顶级项目。
  • 2014 年：核心团队创立 Confluent 公司，提供 Kafka 的商业化支持（如托管服务、企业版工具）。
  • 2017 年后：
    • Kafka 被广泛用于流处理（结合 Kafka Streams、Flink 等）。
    • 云厂商推出托管服务（如 AWS MSK、Confluent Cloud）。
  1. 为什么 Kafka 能成功？
  • 精准定位：填补了传统消息队列与大数据批处理之间的空白（实时流数据）。
  • 简单而强大的设计：以“日志”为核心抽象，兼顾可靠性和性能。
  • 社区驱动：开源生态迅速扩展，支持多语言客户端和丰富连接器（Connectors）。

Kafka运行环境前置要求

Kafka是由Scala语言(占80%,20%Java)编写而成，Scala运行在Java虚拟机上，并兼容现有的Java程序，因此部署Kakfa的时候，需要先安装JDK环境；

注意：kafka_2.13-4.0.0 最新版需要JDK17+的环境
Kafka源码: https://github.com/apache/kafka
Scala官网：https://www.scala-lang.org/
本地环境必须安装了Java 17+；（Java17、Java21、Java22都可以）；
JDK长期支持版：https://www.oracle.com/java/technologies/java-se-support-roadmap.html

Kafka版本迭代演进

  • Kafka前期项目版本似乎有点凌乱，Kafka在1.x之前的版本，是采用4位版本号；

  • 比如：0.8.2.2、0.9.0.1、0.10.0.0…等等；

  • 在1.x之后，kafka 采用 Major.Minor.Patch 三位版本号；

    • Major表示大版本，通常是一些重大改变，因此彼此之间功能可能会不兼容；
    • Minor表示小版本，通常是一些新功能的增加；
    • Patch表示修订版，主要为修复一些重点Bug而发布的版本;

  • 比如：Kafka 2.1.3，大版本就是2，小版本是1，Patch版本为3，是为修复Bug发布的第3个版本；

  • Kafka总共发布了8个大版本，分别是0.7.x、0.8.x、0.9.x、0.10.x、0.11.x、1.x、2.x 及 3.x 版本，截止目前，最新版本是Kafka 4.0.0，也是最新稳定版本；

Kafka运行环境JDK安装

1、下载JDK：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java17
2、解压缩：tar -zxvf jdk-17_linux-x64_bin.tar.gz -C /usr/local
3、配置JDK环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk-17.0.7
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/

开始体验

第一步、下载最新的kafka版本并且解压

Linux

tar -xzf kafka_2.13-4.0.0.tgz
cd kafka_2.13-4.0.0

Windows

# 解压 .tgz 文件
tar -xzf kafka_2.13-4.0.0.tgz# 进入解压后的目录
cd kafka_2.13-4.0.0

第二步、启动Kafka的运行环境

1、首先生成一个Cluster UUID

  • Linux
$ KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)"
  • Windows
    使用 PowerShell 命令替换
$KAFKA_CLUSTER_ID=$(.\bin\windows\kafka-storage.bat random-uuid)

2、格式化日志目录

  • Linux
$ bin/kafka-storage.sh format --standalone -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/server.properties
  • Windows
    在powershell中
# 格式化存储目录（使用 .bat 文件）
.\bin\windows\kafka-storage.bat format --standalone --cluster-id $KAFKA_CLUSTER_ID --config .\config\server.properties

注：$KAFKA_CLUSTER_ID需要用上面生成的值替换
如果不进行日志格式化启动会提示

[2025-06-29 17:17:48,236] INFO Registered kafka:type=kafka.Log4jController MBean (kafka.utils.Log4jControllerRegistration$)
[2025-06-29 17:17:48,766] ERROR Exiting Kafka due to fatal exception (kafka.Kafka$)
java.lang.RuntimeException: No readable meta.properties files found.at org.apache.kafka.metadata.properties.MetaPropertiesEnsemble.verify(MetaPropertiesEnsemble.java:480) ~[kafka-metadata-4.0.0.jar:?]at kafka.server.KafkaRaftServer$.initializeLogDirs(KafkaRaftServer.scala:141) ~[kafka_2.13-4.0.0.jar:?]at kafka.server.KafkaRaftServer.<init>(KafkaRaftServer.scala:56) ~[kafka_2.13-4.0.0.jar:?]at kafka.Kafka$.buildServer(Kafka.scala:68) ~[kafka_2.13-4.0.0.jar:?]at kafka.Kafka$.main(Kafka.scala:75) [kafka_2.13-4.0.0.jar:?]at kafka.Kafka.main(Kafka.scala) [kafka_2.13-4.0.0.jar:?]

3、启动 Kafka Server

  • Linux
$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
  • Windows （PowserShell工具）
.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties

4、创建一个topic来存储你的事件
Kafka 是一个分布式事件流处理平台，它允许您在多台机器上读取、写入、存储和处理事件（在文档中也被称为记录或消息）

  • Linux
$ bin/kafka-topics.sh --create --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
  • Windows（PowserShell工具）
# 使用 .bat 文件（注意路径是 \windows\）
.\bin\windows\kafka-topics.bat --create --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092

显示新主题的详细信息（比如分区数量）

  • Linux
$ bin/kafka-topics.sh --describe --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
Topic: quickstart-events        TopicId: NPmZHyhbR9y00wMglMH2sg PartitionCount: 1       ReplicationFactor: 1	Configs:
Topic: quickstart-events Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0 Isr: 0
  • Windows（PowserShell工具）
 .\bin\windows\kafka-topics.bat --describe --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092                                                                                                                 
Topic: quickstart-events        TopicId: RZC2UrhoSPKnq7twM5cimg PartitionCount: 1       ReplicationFactor: 1    Configs: segment.bytes=1073741824Topic: quickstart-events        Partition: 0    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1  Elr:    LastKnownElr:
PS D:\kafka_2.13-4.0.0>

5、写入消息到主题

  • Linux
$ bin/kafka-console-producer.sh --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
>This is my first event
>This is my second event
  • Windows（PowserShell工具）
 D:\kafka_2.13-4.0.0> .\bin\windows\kafka-console-producer.bat --topic quickstart-events --bootstrap-server localhost:9092
>This my first event
>this is my second event

6、读取事件消息

  • Linux
$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic quickstart-events --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
This is my first event
This is my second event
  • Windows（PowserShell工具）
PS D:\kafka_2.13-4.0.0> .\bin\windows\kafka-console-consumer.bat --topic quickstart-events --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092                                                                                                   
This my first event
this is my second event

7、使用 Kafka Connect 将你的数据作为事件流导入/导出

补充说明

  • Kafka Connect
    Kafka 官方提供的工具，专门用于在 Kafka 和其他系统（如数据库、云服务等）之间高效传输数据。
  • 事件流（streams of events）
    指数据以连续的、实时的事件流形式处理，而非传统的批量传输。
  • 典型场景
    • 从数据库导出变更到 Kafka（如 Debezium 实现 CDC）
    • 将 Kafka 数据导入到 Elasticsearch/S3/HDFS 等

7.1 修改config/connect-standalone.properties 修改或者添加plugin.path配置

  • Linux
$ echo "plugin.path=libs/connect-file-4.0.0.jar" >> config/connect-standalone.properties

在这里插入图片描述
7.2 准备数据

  • Linux
$ echo -e "foo\nbar" > test.txt
  • Windows（PowserShell工具）
$ echo foo > test.txt
$ echo bar >> test.txt

7.3 执行如下命令

  • Linux
$ bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-file-source.properties config/connect-file-sink.properties
  • Windows（PowserShell工具）
D:\kafka_2.13-4.0.0> .\bin\windows\connect-standalone.bat .\config\connect-standalone.properties .\config\connect-file-source.properties .\config\connect-file-sink.properties

在客户端查看

  • Linux
$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-test --from-beginning
  • Windows
.\bin\windows\kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-test --from-beginning  --property consumer.encoding=UTF-8

使用Docker启动运行Kafka

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使用Docker镜像启动
1、拉取Kafka镜像：docker pull apache/kafka:4.0.0
2、启动Kafka容器：docker run -p 9092:9092 apache/kafka:4.0.0
查看已安装的镜像：docker images
删除镜像：docker rmi apache/kafka:4.0.0

总结

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http://www.lqws.cn/news/565219.html

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