Linkedin高吞吐量分布式消息系统kafka使用手记

linkedin kafka kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,她有如下特性:

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:即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。
支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
设计侧重高吞吐量,用于好友动态,相关性统计,排行统计,访问频率控制,批处理等系统。大部分的消息中间件能够处理实时性要求高的消息/数据,但是对于队列中大量未处理的消息/数据在持久性方面比较弱。

kakfa的consumer使用拉的方式工作。

安装kafka 下载:http://people.apache.org/~nehanarkhede/kafka-0.7.0-incubating/kafka-0.7.0-incubating-src.tar.gz

> tar xzf kafka-.tgz
> cd kafka- > ./sbt update
> ./sbt package
启动zkserver:
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
启动server:
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
就是这么简单。

使用kafka

  1. import java.util.Arrays;  
  2. import java.util.List;  
  3. import java.util.Properties;  
  4. import kafka.javaapi.producer.SyncProducer;  
  5. import kafka.javaapi.message.ByteBufferMessageSet;  
  6. import kafka.message.Message;  
  7. import kafka.producer.SyncProducerConfig;  
  8.   
  9. ...  
  10.   
  11. Properties props = new Properties();  
  12. props.put(“zk.connect”, “127.0.0.1:2181”);  
  13. props.put("serializer.class""kafka.serializer.StringEncoder");  
  14. ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);  
  15. Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);  
  16.   
  17. Send a single message  
  18.   
  19. // The message is sent to a randomly selected partition registered in ZK  
  20. ProducerData<String, String> data = new ProducerData<String, String>("test-topic""test-message");  
  21. producer.send(data);      
  22.   
  23. producer.close();  

这样就是一个标准的producer。

consumer的代码

  1. // specify some consumer properties  
  2. Properties props = new Properties();  
  3. props.put("zk.connect""localhost:2181");  
  4. props.put("zk.connectiontimeout.ms""1000000");  
  5. props.put("groupid""test_group");  
  6.   
  7. // Create the connection to the cluster  
  8. ConsumerConfig consumerConfig = new ConsumerConfig(props);  
  9. ConsumerConnector consumerConnector = Consumer.createJavaConsumerConnector(consumerConfig);  
  10.   
  11. // create 4 partitions of the stream for topic “test”, to allow 4 threads to consume  
  12. Map<String, List<KafkaMessageStream<Message>>> topicMessageStreams =   
  13.     consumerConnector.createMessageStreams(ImmutableMap.of("test"4));  
  14. List<KafkaMessageStream<Message>> streams = topicMessageStreams.get("test");  
  15.   
  16. // create list of 4 threads to consume from each of the partitions   
  17. ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);  
  18.   
  19. // consume the messages in the threads  
  20. for(final KafkaMessageStream<Message> stream: streams) {  
  21.   executor.submit(new Runnable() {  
  22.     public void run() {  
  23.       for(Message message: stream) {  
  24.         // process message  
  25.       }   
  26.     }  
  27.   });  
  28. }  


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