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Kafka与.net core（三）kafka操作

2019年01月12日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

快乐大本营失恋33天,新没头脑和不高兴,疯狂雷电

1.kafka相关知识

  • broker：即kafka的服务器，用户存储消息，kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。
  • 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。
    • kafka中的message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分message。
    • partition中的每条message包含了以下三个属性：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。
      • offset：消息唯一标识:对应类型：long
      • messagesize 对应类型：int32
      • data 是message的具体内容。
    • 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。
  • message：在broker中通log追加的方式进行持久化存储。并进行分区（patitions)。
    • 一个topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多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），partition是以文件的形式存储在文件系统中。
    • logs文件根据broker中的配置要求,保留一定时间后删除来释放磁盘空间。

　　　　　　

    • 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）。
    • 为实现稀疏存储，我们通过给文件建索引，每隔一定字节的数据建立一条索引

　　　　　　　

  • 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。
  • broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。message消息是有多份的。
  • consumer：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。
    • 在 kafka中,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（消费者数据小于partions　　的数量时）。注意：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。
    • 一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消息。每个group中consumer消息消费互相独立。
  • 无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的sla(服务水平保证)，消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。
  • 消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。

2.kafka操作

2.1.查看有哪些主题：

kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.0.201:12181

2.2.查看topic的详细信息

kafka-topics.sh -zookeeper 127.0.0.1:2181 -describe -topic testkj1

2.3.为topic增加副本

kafka-reassign-partitions.sh -zookeeper 127.0.0.1:2181 -reassignment-json-file json/partitions-to-move.json -execute

2.4.创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testkj1

2.5为topic增加partition

bin/kafka-topics.sh –zookeeper 127.0.0.1:2181 –alter –partitions 20 –topic testkj1

2.6kafka生产者客户端命令

kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testkj1

2.7kafka消费者客户端命令

kafka-console-consumer.sh -zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic testkj1

2.8kafka服务启动

kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

3..net core操作

producer端，引入confluent.kafka

install-package confluent.kafka -version 1.0-beta2
using confluent.kafka;
using system;
using system.collections.generic;
using system.text;
using system.threading.tasks;

namespace kafkatest
{
    class program
    {
        static void main(string[] args)
        {
            test().wait();
        }
        static async task test()
        {
           var conf = new producerconfig { bootstrapservers = "39.**.**.**:9092" };

            action<deliveryreportresult<null, string>> handler = r =>
                console.writeline(!r.error.iserror
                    ? $"delivered message to {r.topicpartitionoffset}"
                    : $"delivery error: {r.error.reason}");

            using (var p = new producer<null, string>(conf))
            {
                for (int i = 0; i < 100000; ++i)
                {
                    p.beginproduce("my-topic", new message<null, string> { value = i.tostring() }, handler);
                }

                // wait for up to 10 seconds for any inflight messages to be delivered.
                p.flush(timespan.fromseconds(10));
            }
        }
    }
}

consumer端，引入confluent.kafka

install-package confluent.kafka -version 1.0-beta2
using confluent.kafka;
using system;
using system.linq;
using system.text;

namespace kafkaclient
{
    class program
    {
        static void main(string[] args)
        {
            

            var conf = new consumerconfig
            {
                groupid = "test-consumer-group4",
                bootstrapservers = "39.**.**.**:9092",
                // note: the autooffsetreset property determines the start offset in the event
                // there are not yet any committed offsets for the consumer group for the
                // topic/partitions of interest. by default, offsets are committed
                // automatically, so in this example, consumption will only start from the
                // earliest message in the topic 'my-topic' the first time you run the program.
                autooffsetreset = autooffsetresettype.earliest
            };

            using (var c = new consumer<ignore, string>(conf))
            {
                c.subscribe("my-topic");

                bool consuming = true;
                // the client will automatically recover from non-fatal errors. you typically
                // don't need to take any action unless an error is marked as fatal.
                c.onerror += (_, e) => consuming = !e.isfatal;

                while (consuming)
                {
                    try
                    {
                        var cr = c.consume();
                        console.writeline($"consumed message '{cr.value}' at: '{cr.topicpartitionoffset}'.");
                    }
                    catch (consumeexception e)
                    {
                        console.writeline($"error occured: {e.error.reason}");
                    }
                }

                // ensure the consumer leaves the group cleanly and final offsets are committed.
                c.close();
            }
        }
    }
}

 

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