应用往Kafka写数据的原因有很多：用户行为分析、日志存储、异步通信等。多样化的使用场景带来了多样化的需求：消息是否能丢失？是否容忍重复？消息的吞吐量？消息的延迟？

kafka介绍

Kafka属于Apache组织，是一个高性能跨语言分布式发布订阅消息队列系统[7]。它的主要特点有：

• 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力，并对大数据量能保证常数时间的访问性能；
• 高吞吐率，单台服务器可以达到每秒几十万的吞吐速率；
• 支持服务器间的消息分区，支持分布式消费，同时保证了每个分区内的消息顺序；
• 轻量级，支持实时数据处理和离线数据处理两种方式。

1.1. 主要功能

根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：

1：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka归类为消息队列框架的原因

2：以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流

3：可以再消息发布的时候进行处理

1.2. 使用场景

1：在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，消息队列功能

2：构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能

kafka生产者

首先，创建ProducerRecord必须包含Topic和Value，key和partition可选。然后，序列化key和value对象为ByteArray，并发送到网络。

接下来，消息发送到partitioner。如果创建ProducerRecord时指定了partition，此时partitioner啥也不用做，简单的返回指定的partition即可。如果未指定partition，partitioner会基于ProducerRecord的key生成partition。producer选择好partition后，增加record到对应topic和partition的batch record。最后，专有线程负责发送batch record到合适的Kafka broker。

当broker收到消息时，它会返回一个应答（response）。如果消息成功写入Kafka，broker将返回RecordMetadata对象（包含topic，partition和offset）；相反，broker将返回error。这时producer收到error会尝试重试发送消息几次，直到producer返回error。

实例化producer后，接着发送消息。这里主要有3种发送消息的方法：

• 立即发送：只管发送消息到server端，不care消息是否成功发送。大部分情况下，这种发送方式会成功，因为Kafka自身具有高可用性，producer会自动重试；但有时也会丢失消息；

• 同步发送：通过send()方法发送消息，并返回Future对象。get()方法会等待Future对象，看send()方法是否成功；

• 异步发送：通过带有回调函数的send()方法发送消息，当producer收到Kafka broker的response会触发回调函数

以上所有情况，一定要时刻考虑发送消息可能会失败，想清楚如何去处理异常。

通常我们是一个producer起一个线程开始发送消息。为了优化producer的性能，一般会有下面几种方式：单个producer起多个线程发送消息；使用多个producer。

kafka消费者

kafka的消费模式总共有3种：最多一次，最少一次，正好一次。为什么会有这3种模式，是因为客户端处理消息，提交反馈（commit）这两个动作不是原子性。

1.最多一次：客户端收到消息后，在处理消息前自动提交，这样kafka就认为consumer已经消费过了，偏移量增加。
2.最少一次：客户端收到消息，处理消息，再提交反馈。这样就可能出现消息处理完了，在提交反馈前，网络中断或者程序挂了，那么kafka认为这个消息还没有被consumer消费，产生重复消息推送。
3.正好一次：保证消息处理和提交反馈在同一个事务中，即有原子性。

本文从这几个点出发，详细阐述了如何实现以上三种方式。

At-most-once（最多一次）

设置enable.auto.commit为ture
设置 auto.commit.interval.ms为一个较小的时间间隔.
client不要调用commitSync()，kafka在特定的时间间隔内自动提交。

At-least-once（最少一次）

方法一
设置enable.auto.commit为false
client调用commitSync()，增加消息偏移;

方法二
设置enable.auto.commit为ture
设置 auto.commit.interval.ms为一个较大的时间间隔.
client调用commitSync(),增加消息偏移;

Exactly-once（正好一次）

3.1 思路
如果要实现这种方式，必须自己控制消息的offset，自己记录一下当前的offset，对消息的处理和offset的移动必须保持在同一个事务中，例如在同一个事务中，把消息处理的结果存到mysql数据库同时更新此时的消息的偏移。
3.2 实现
设置enable.auto.commit为false
保存ConsumerRecord中的offset到数据库
当partition分区发生变化的时候需要rebalance，有以下几个事件会触发分区变化
1 consumer订阅的topic中的分区大小发生变化
2 topic被创建或者被删除
3 consuer所在group中有个成员挂了
4 新的consumer通过调用join加入了group
此时 consumer通过实现ConsumerRebalanceListener接口，捕捉这些事件，对偏移量进行处理。

consumer通过调用seek(TopicPartition, long)方法，移动到指定的分区的偏移位置。

参考：https://blog.****.net/laojiaqi/article/details/79034798

Broker

Kafka是一个高吞吐量分布式消息系统，采用Scala和Java语言编写，它提供了快速、可扩展的、分布式、分区的和可复制的日志订阅服务。它由Producer、Broker、Consumer三部分构成.

Producer向某个Topic发布消息，而Consumer订阅某个Topic的消息。 一旦有某个Topic新产生的消息，Broker会传递给订阅它的所有Consumer，每个Topic分为多个分区，这样的设计有利于管理数据和负载均衡。

• Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。
• Controller：中央控制器Control，负责管理分区和副本状态并执行管理着这些分区的重新分配。（里面涉及到partition leader 选举）
• ISR：同步副本组

Topic

在Kafka中，消息是按Topic组织的.

• 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。
• Segment：partition物理上由多个segment组成
• offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中. partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息.

topic中partition存储分布

在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。

├── data0
│   ├── cleaner-offset-checkpoint
│   ├── client_mblogduration-35
│   │   ├── 00000000000004909731.index
│   │   ├── 00000000000004909731.log           // 1G文件--Segment
│   │   ├── 00000000000005048975.index      // 数字是Offset
│   │   ├── 00000000000005048975.log
│   ├── client_mblogduration-37
│   │   ├── 00000000000004955629.index
│   │   ├── 00000000000004955629.log
│   │   ├── 00000000000005098290.index
│   │   ├── 00000000000005098290.log
│   ├── __consumer_offsets-33
│   │   ├── 00000000000000105157.index
│   │   └── 00000000000000105157.log
│   ├── meta.properties
│   ├── recovery-point-offset-checkpoint
│   └── replication-offset-checkpoint

• cleaner-offset-checkpoint:存了每个log的最后清理offset
• meta.properties: broker.id 信息
• recovery-point-offset-checkpoint:表示已经刷写到磁盘的记录。recoveryPoint以下的数据都是已经刷 到磁盘上的了。
• replication-offset-checkpoint: 用来存储每个replica的HighWatermark的(high watermark (HW)，表示已经被commited的message，HW以下的数据都是各个replicas间同步的，一致的。)

partiton中文件存储方式

每个partion(目录)由多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。

每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

partiton中segment文件存储结构

partion中segment file组成和物理结构。

segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

以一对segment file文件为例，说明segment中index<—->data file对应关系物理结构如下

• Index文件存储大量元数据，指向对应log文件中message的物理偏移地址。
• log数据文件存储大量消息

其中以Index文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移地址为497。

下面看看segment data file的内部

segment data file由许多message组成，下面详细说明message物理结构如下：

2.4 在partition中如何通过offset查找message

例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。

1. 第一步查找segment file

• 上述图2为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset 二分查找文件列表，就可以快速定位到具体文件。
  当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log

2. 第二步通过segment file查找message

• 通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置（这个较小，可以放在内存中，直接操作）和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log 顺序查找 直到offset=368776为止。

从上述图2.3节可知这样做的优点，segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过map可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

2.5 读写message总结

写message

• 消息从java堆转入page cache(即物理内存)。
• 由异步线程刷盘,消息从page cache刷入磁盘。

读message

• 消息直接从page cache转入socket发送出去。
• 当从page cache没有找到相应数据时，此时会产生磁盘IO,从磁
  盘Load消息到page cache,然后直接从socket发出去

Kafka高效文件存储设计特点

• topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
• 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
• 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
• 通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。

参考：https://www.cnblogs.com/byrhuangqiang/p/6364088.html

Kafka消费者

消费组与分区重平衡

可以看到，当新的消费者加入消费组，它会消费一个或多个分区，而这些分区之前是由其他消费者负责的；另外，当消费者离开消费组（比如重启、宕机等）时，它所消费的分区会分配给其他分区。这种现象称为重平衡（rebalance）。重平衡是Kafka一个很重要的性质，这个性质保证了高可用和水平扩展。不过也需要注意到，在重平衡期间，所有消费者都不能消费消息，因此会造成整个消费组短暂的不可用。而且，将分区进行重平衡也会导致原来的消费者状态过期，从而导致消费者需要重新更新状态，这段期间也会降低消费性能。后面我们会讨论如何安全的进行重平衡以及如何尽可能避免。

消费者通过定期发送心跳（hearbeat）到一个作为组协调者（group coordinator）的broker来保持在消费组内存活。这个broker不是固定的，每个消费组都可能不同。当消费者拉取消息或者提交时，便会发送心跳。

如果消费者超过一定时间没有发送心跳，那么它的会话（session）就会过期，组协调者会认为该消费者已经宕机，然后触发重平衡。可以看到，从消费者宕机到会话过期是有一定时间的，这段时间内该消费者的分区都不能进行消息消费；通常情况下，我们可以进行优雅关闭，这样消费者会发送离开的消息到组协调者，这样组协调者可以立即进行重平衡而不需要等待会话过期。

在0.10.1版本，Kafka对心跳机制进行了修改，将发送心跳与拉取消息进行分离，这样使得发送心跳的频率不受拉取的频率影响。另外更高版本的Kafka支持配置一个消费者多长时间不拉取消息但仍然保持存活，这个配置可以避免活锁（livelock）。活锁，是指应用没有故障但是由于某些原因不能进一步消费。

1.3. 详细介绍

Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用，下面简单介绍一下kafka的基本机制

1.3.1 消息传输流程

Producer即生产者，向Kafka集群发送消息，在发送消息之前，会对消息进行分类，即Topic，上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息，另外一个发送了topic2的消息。

Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息

Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。

从上图中就可以看出同一个Topic下的消费者和生产者的数量并不是对应的。

1.3.2 kafka服务器消息存储策略

谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。

在每个分区中，消息以顺序存储，最晚接收的的消息会最后被消费。

kafka中的message以topic的形式存在，topic在物理上又分为很多的partition，partition物理上由很多segment组成，segment是存放message的真正载体。

下面具体介绍下segment文件：
(1) 每个partition(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。
(2) 每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。
(3) segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀”.index”和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
(4) segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
segment中index<—->data file对应关系物理结构如下：

index与log映射关系

.index文件存放的是message逻辑相对偏移量（相对offset=绝对offset-base offset）与在相应的.log文件中的物理位置（position）。但.index并不是为每条message都指定到物理位置的映射，而是以entry为单位，每条entry可以指定连续n条消息的物理位置映射（例如：假设有20000~20009共10条消息，.index文件可配置为每条entry
指定连续10条消息的物理位置映射，该例中，index entry会记录偏移量为20000的消息到其物理文件位置，一旦该条消息被定位，20001~20009可以很快查到。）。每个entry大小8字节，前4个字节是这个message相对于该log segment第一个消息offset（base offset）的相对偏移量，后4个字节是这个消息在log文件中的物理位置。

1.3.3 与生产者的交互

生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中

也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中

如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中

1.3.4 与消费者的交互

在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置

在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不项目，不互相干扰。

对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费

因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。

Kafka安装与使用

2.1. 下载

你可以在kafka官网： http://kafka.apache.org/downloads
下载到最新的kafka安装包，选择下载二进制版本的tgz文件，根据网络状态可能需要fq，这里我们选择的版本是kafka_2.11-1.1.0，目前的最新版

2.2. 安装

Kafka是使用scala编写的运行与jvm虚拟机上的程序，虽然也可以在windows上使用，但是kafka基本上是运行在linux服务器上，因此我们这里也使用linux来开始今天的实战。

首先确保你的机器上安装了jdk，kafka需要java运行环境，以前的kafka还需要zookeeper，新版的kafka已经内置了一个zookeeper环境，所以我们可以直接使用

说是安装，如果只需要进行最简单的尝试的话我们只需要解压到任意目录即可，这里我们将kafka压缩包解压到/home目录

2.3. 配置

在kafka解压目录下下有一个config的文件夹，里面放置的是我们的配置文件

consumer.properites 消费者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的消费者，此处我们使用默认的即可

producer.properties 生产者配置，这个配置文件用于配置于2.5节中开启的生产者，此处我们使用默认的即可

server.properties kafka服务器的配置，此配置文件用来配置kafka服务器，目前仅介绍几个最基础的配置

• broker.id 申明当前kafka服务器在集群中的唯一ID，需配置为integer,并且集群中的每一个kafka服务器的id都应是唯一的，我们这里采用默认配置即可

• listeners 申明此kafka服务器需要监听的端口号，如果是在本机上跑虚拟机运行可以不用配置本项，默认会使用localhost的地址，如果是在远程服务器上运行则必须配置，例如：listeners=PLAINTEXT://192.168.180.128:9092。并确保服务器的9092端口能够访问

• zookeeper.connect 申明kafka所连接的zookeeper的地址 ，需配置为zookeeper的地址，由于本次使用的是kafka高版本中自带zookeeper，使用默认配置即可
  zookeeper.connect=localhost:2181

当我们有多个应用,在不同的应用中都使用zookeer,都使用默认的zk端口的话就会2181端口冲突,我们可以设置自己的端口号,在config文件夹下zookeeper.properties文件中修改为

clientPort=2185

也就是zk开放接口为2185.

同时修改kafka的接入端口,server.properties文件中修改为

zookeeper.connect=localhost:2185

这样我们就成功修改了kafka里面的端口号

2.4. 运行

启动zookeeper

cd进入kafka解压目录，输入

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

启动zookeeper成功后会看到如下的输出

2.启动kafka

cd进入kafka解压目录，输入

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

启动kafka成功后会看到如下的输出

2.5. 第一个消息

2.5.1 创建一个topic

Kafka通过topic对同一类的数据进行管理，同一类的数据使用同一个topic可以在处理数据时更加的便捷

在kafka解压目录打开终端，输入

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

创建一个名为test的topic

在创建topic后可以通过输入

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

来查看已经创建的topic

2.5.2 创建一个消息消费者

在kafka解压目录打开终端，输入

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

可以创建一个用于消费topic为test的消费者

消费者创建完成之后，因为还没有发送任何数据，因此这里在执行后没有打印出任何数据

不过别着急，不要关闭这个终端，打开一个新的终端，接下来我们创建第一个消息生产者

2.5.3 创建一个消息生产者

在kafka解压目录打开一个新的终端，输入

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

在执行完毕后会进入的编辑器页面

在发送完消息之后，可以回到我们的消息消费者终端中，可以看到，终端中已经打印出了我们刚才发送的消息

kafka清理数据和topic

1、删除kafka存储目录（server.properties文件log.dirs配置，默认为"/tmp/kafka-logs"）相关topic目录

2、Kafka 删除topic的命令是：

./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper 【zookeeper server】  --topic 【topic name】

如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true，那么此时的删除并不是真正的删除，而是把topic标记为：marked for deletion

你可以通过命令：

./bin/kafka-topics --zookeeper 【zookeeper server】 --list 来查看所有topic

此时你若想真正删除它，可以如下操作：

（1）登录zookeeper客户端：命令：./bin/zookeeper-client

（2）找到topic所在的目录：ls /brokers/topics

（3）找到要删除的topic，执行命令：rmr /brokers/topics/【topic name】即可，此时topic被彻底删除。

另外被标记为marked for deletion的topic你可以在zookeeper客户端中通过命令获得：ls /admin/delete_topics/【topic name】，

如果你删除了此处的topic，那么marked for deletion 标记消失

zookeeper 的config中也有有关topic的信息： ls /config/topics/【topic name】暂时不知道有什么用

总结：

彻底删除topic：

1、删除kafka存储目录（server.properties文件log.dirs配置，默认为"/tmp/kafka-logs"）相关topic目录

2、如果配置了delete.topic.enable=true直接通过命令删除，如果命令删除不掉，直接通过zookeeper-client 删除掉broker下的topic即可。

python操作kafka

我们已经知道了kafka是一个消息队列,下面我们来学习怎么向kafka中传递数据和如何从kafka中获取数据

首先安装python的kafka库

pip install kafka-python

按照官网的样例，先跑一个应用

1、生产者demo:

from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['broker1:1234'])

# Asynchronous by default
future = producer.send('my-topic', b'raw_bytes')

# Block for 'synchronous' sends
try:
    record_metadata = future.get(timeout=10)
except KafkaError:
    # Decide what to do if produce request failed...
    log.exception()
    pass

# Successful result returns assigned partition and offset
print (record_metadata.topic)
print (record_metadata.partition)
print (record_metadata.offset)

# produce keyed messages to enable hashed partitioning
producer.send('my-topic', key=b'foo', value=b'bar')

# encode objects via msgpack
producer = KafkaProducer(value_serializer=msgpack.dumps)
producer.send('msgpack-topic', {'key': 'value'})

# produce json messages
producer = KafkaProducer(value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'))
producer.send('json-topic', {'key': 'value'})

# produce asynchronously
for _ in range(100):
    producer.send('my-topic', b'msg')

def on_send_success(record_metadata):
    print(record_metadata.topic)
    print(record_metadata.partition)
    print(record_metadata.offset)

def on_send_error(excp):
    log.error('I am an errback', exc_info=excp)
    # handle exception

# produce asynchronously with callbacks
producer.send('my-topic', b'raw_bytes').add_callback(on_send_success).add_errback(on_send_error)

# block until all async messages are sent
producer.flush()

# configure multiple retries
producer = KafkaProducer(retries=5)

启动后生产者便可以将字节流发送到kafka服务器.

2、消费者(简单demo):

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])  #参数为接收主题和kafka服务器地址

# 这是一个永久堵塞的过程，生产者消息会缓存在消息队列中,并且不删除,所以每个消息在消息队列中都有偏移
for message in consumer:  # consumer是一个消息队列，当后台有消息时，这个消息队列就会自动增加．所以遍历也总是会有数据，当消息队列中没有数据时，就会堵塞等待消息带来
    print("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,message.offset, message.key,message.value))

启动后消费者可以从kafka服务器获取数据.

3、消费者(消费群组)

from kafka import KafkaConsumer
# 使用group,对于同一个group的成员只有一个消费者实例可以读取数据
consumer = KafkaConsumer('test',group_id='my-group',bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])
for message in consumer:
    print("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,message.offset, message.key,message.value))

启动多个消费者，只有其中某一个成员可以消费到，满足要求，消费组可以横向扩展提高处理能力

4、消费者(读取目前最早可读的消息)

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',auto_offset_reset='earliest',bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])

for message in consumer:
    print("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,message.offset, message.key,message.value))

auto_offset_reset:重置偏移量，earliest移到最早的可用消息，latest最新的消息，默认为latest
源码定义:{‘smallest’: ‘earliest’, ‘largest’: ‘latest’}

5、消费者(手动设置偏移量)

# ==========读取指定位置消息===============
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer('test',bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])

print(consumer.partitions_for_topic("test"))  #获取test主题的分区信息
print(consumer.topics())  #获取主题列表
print(consumer.subscription())  #获取当前消费者订阅的主题
print(consumer.assignment())  #获取当前消费者topic、分区信息
print(consumer.beginning_offsets(consumer.assignment())) #获取当前消费者可消费的偏移量
consumer.seek(TopicPartition(topic='test', partition=0), 5)  #重置偏移量，从第5个偏移量消费
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,message.offset, message.key,message.value))

6、消费者(订阅多个主题)

# =======订阅多个消费者==========

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test','test0'))  #订阅要消费的主题
print(consumer.topics())
print(consumer.position(TopicPartition(topic='test', partition=0))) #获取当前主题的最新偏移量
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,message.offset, message.key,message.value))

7、消费者(手动拉取消息)

from kafka import KafkaConsumer
import time

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test','test0'))
while True:
    msg = consumer.poll(timeout_ms=5)   #从kafka获取消息
    print(msg)
    time.sleep(2)

8、消费者(消息挂起与恢复)

# ==============消息恢复和挂起===========

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition
import time

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['127.0.0.1:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test'))
consumer.topics()
consumer.pause(TopicPartition(topic=u'test', partition=0))  # pause执行后，consumer不能读取，直到调用resume后恢复。
num = 0
while True:
    print(num)
    print(consumer.paused())   #获取当前挂起的消费者
    msg = consumer.poll(timeout_ms=5)
    print(msg)
    time.sleep(2)
    num = num + 1
    if num == 10:
        print("resume...")
        consumer.resume(TopicPartition(topic='test', partition=0))
        print("resume......")

pause执行后，consumer不能读取，直到调用resume后恢复。

下面是一个完整的demo

from kafka import KafkaConsumer

# To consume latest messages and auto-commit offsets
consumer = KafkaConsumer('my-topic',
                         group_id='my-group',
                         bootstrap_servers=['localhost:9092'])
for message in consumer:
    # message value and key are raw bytes -- decode if necessary!
    # e.g., for unicode: `message.value.decode('utf-8')`
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
                                          message.offset, message.key,
                                          message.value))

# consume earliest available messages, don't commit offsets
KafkaConsumer(auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=False)

# consume json messages
KafkaConsumer(value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('ascii')))

# consume msgpack
KafkaConsumer(value_deserializer=msgpack.unpackb)

# StopIteration if no message after 1sec
KafkaConsumer(consumer_timeout_ms=1000)

# Subscribe to a regex topic pattern
consumer = KafkaConsumer()
consumer.subscribe(pattern='^awesome.*')

# Use multiple consumers in parallel w/ 0.9 kafka brokers
# typically you would run each on a different server / process / CPU
consumer1 = KafkaConsumer('my-topic',
                          group_id='my-group',
                          bootstrap_servers='my.server.com')
consumer2 = KafkaConsumer('my-topic',
                          group_id='my-group',
                          bootstrap_servers='my.server.com')

Python创建自定义的Kafka Topic

client = KafkaClient(bootstrap_servers=brokers)

if topic not in client.cluster.topics(exclude_internal_topics=True):  # Topic不存在

    request = admin.CreateTopicsRequest_v0(
        create_topic_requests=[(
            topic,
            num_partitions,
            -1,  # replication unset.
            [],  # Partition assignment.
            [(key, value) for key, value in configs.items()],  # Configs
        )],
        timeout=timeout_ms
    )

    future = client.send(2, request)  # 2是Controller,发送给其他Node都创建失败。
    client.poll(timeout_ms=timeout_ms, future=future, sleep=False)  # 这里

    result = future.value
    # error_code = result.topic_error_codes[0][1]
    print("CREATE TOPIC RESPONSE: ", result)  # 0 success, 41 NOT_CONTROLLER, 36 ALREADY_EXISTS
    client.close()
else:  # Topic已经存在
    print("Topic already exists!")
    return

kafka的配置

在kafka/config/目录下面有3个配置文件：

producer.properties

consumer.properties

server.properties

kafka的配置分为 broker（server.properties）、producter（producer.properties）、consumer（consumer.properties）三个不同的配置

一 BROKER 的全局配置

最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。

------------------------------------------- 系统 相关 -------------------------------------------
##每一个broker在集群中的唯一标示，要求是正数。在改变IP地址，不改变broker.id的话不会影响consumers
broker.id =1
 
##kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /tmp/kafka-logs-1，/tmp/kafka-logs-2
log.dirs = /tmp/kafka-logs
 
##提供给客户端响应的端口
port =6667
 
##消息体的最大大小，单位是字节
message.max.bytes =1000000
 
## broker 处理消息的最大线程数，一般情况下不需要去修改
num.network.threads =3
 
## broker处理磁盘IO 的线程数 ，数值应该大于你的硬盘数
num.io.threads =8
 
## 一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，一般情况下不需要去做修改
background.threads =4
 
## 等待IO线程处理的请求队列最大数，若是等待IO的请求超过这个数值，那么会停止接受外部消息，算是一种自我保护机制
queued.max.requests =500
 
##broker的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到ZK，一般不设置
host.name
 
## 打广告的地址，若是设置的话，会提供给producers, consumers,其他broker连接，具体如何使用还未深究
advertised.host.name
 
## 广告地址端口，必须不同于port中的设置
advertised.port
 
## socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.send.buffer.bytes =100*1024
 
## socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024
 
## socket请求的最大数值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes，会被topic创建时的指定参数覆盖
socket.request.max.bytes =100*1024*1024
 
------------------------------------------- LOG 相关 -------------------------------------------
## topic的分区是以一堆segment文件存储的，这个控制每个segment的大小，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.segment.bytes =1024*1024*1024
 
## 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小，也会强制新建一个segment 会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =24*7
 
## 日志清理策略 选择有：delete和compact 主要针对过期数据的处理，或是日志文件达到限制的额度，会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.cleanup.policy = delete
 
## 数据存储的最大时间 超过这个时间 会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=7days

指定日志每隔多久检查看是否可以被删除，默认1分钟
log.cleanup.interval.mins=1
 
## topic每个分区的最大文件大小，一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes 。-1没有大小限制
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.bytes=-1
 
## 文件大小检查的周期时间，是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.retention.check.interval.ms=5minutes
 
## 是否开启日志压缩
log.cleaner.enable=false
 
## 日志压缩运行的线程数
log.cleaner.threads =1
 
## 日志压缩时候处理的最大大小
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None
 
## 日志压缩去重时候的缓存空间 ，在空间允许的情况下，越大越好
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024
 
## 日志清理时候用到的IO块大小 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024
 
## 日志清理中hash表的扩大因子 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9
 
## 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.backoff.ms =15000
 
## 日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5
 
## 对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.delete.retention.ms =1day
 
## 对于segment日志的索引文件大小限制，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024
 
## 当执行一个fetch操作后，需要一定的空间来扫描最近的offset大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数
log.index.interval.bytes =4096
 
## log文件"sync"到磁盘之前累积的消息条数
## 因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个"数据可靠性"的必要手段
## 所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡.
## 如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞)
## 如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.
## 物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.
log.flush.interval.messages=None
 
## 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms =3000
 
## 仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.
## 此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔
## 达到阀值,也将触发.
log.flush.interval.ms = None
 
## 文件在索引中清除后保留的时间 一般不需要去修改
log.delete.delay.ms =60000
 
## 控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复 一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000
 
------------------------------------------- TOPIC 相关 -------------------------------------------
## 是否允许自动创建topic ，若是false，就需要通过命令创建topic
auto.create.topics.enable =true
 
## 一个topic ，默认分区的replication个数 ，不得大于集群中broker的个数
default.replication.factor =1
 
## 每个topic的分区个数，若是在topic创建时候没有指定的话 会被topic创建时的指定参数覆盖
num.partitions =1
 
实例 --replication-factor3--partitions1--topic replicated-topic ：名称replicated-topic有一个分区，分区被复制到三个broker上。
 
----------------------------------复制(Leader、replicas) 相关 ----------------------------------
## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.socket.timeout.ms =30000
 
## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
controller.message.queue.size=10
 
## replicas响应partition leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas列入ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中
replica.lag.time.max.ms =10000
 
## 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效
## 通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后
## 如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移
## 到其他follower中.
## 在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.
replica.lag.max.messages =4000
 
##follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.timeout.ms=30*1000
 
## leader复制时候的socket缓存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
## replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024
 
## replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试
replica.fetch.wait.max.ms =500
 
## fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件
replica.fetch.min.bytes =1
 
## leader 进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO
num.replica.fetchers=1
 
## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000
 
## 是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader，并转移到其他broker
controlled.shutdown.enable =false
 
## 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.max.retries =3
 
## 每次关闭尝试的时间间隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000
 
## 是否自动平衡broker之间的分配策略
auto.leader.rebalance.enable =false
 
## leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage =10
 
## 检查leader是否不平衡的时间间隔
leader.imbalance.check.interval.seconds =300
 
## 客户端保留offset信息的最大空间大小
offset.metadata.max.bytes
 
----------------------------------ZooKeeper 相关----------------------------------
##zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.connect = localhost:2181
 
## ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大
zookeeper.session.timeout.ms=6000
 
## ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms =6000
 
## ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那
zookeeper.sync.time.ms =2000
配置的修改
其中一部分配置是可以被每个topic自身的配置所代替，例如
新增配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--create --topic my-topic --partitions1--replication-factor1--config max.message.bytes=64000--config flush.messages=1
 
修改配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000
 
删除配置 ：
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes

二 CONSUMER 配置

最为核心的配置是group.id、zookeeper.connect

## Consumer归属的组ID，broker是根据group.id来判断是队列模式还是发布订阅模式，非常重要
 group.id
 
## 消费者的ID，若是没有设置的话，会自增
 consumer.id
 
## 一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同
 client.id = group id value
 
## 对于zookeeper集群的指定，可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置
 zookeeper.connect=localhost:2182
 
## zookeeper的心跳超时时间，超过这个时间就认为是dead消费者
 zookeeper.session.timeout.ms =6000
 
## zookeeper的等待连接时间
 zookeeper.connection.timeout.ms =6000
 
## zookeeper的follower同leader的同步时间
 zookeeper.sync.time.ms =2000
 
## 当zookeeper中没有初始的offset时候的处理方式 。smallest ：重置为最小值 largest:重置为最大值 anythingelse：抛出异常
 auto.offset.reset = largest
 
## socket的超时时间，实际的超时时间是：max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
 socket.timeout.ms=30*1000
 
## socket的接受缓存空间大小
 socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
##从每个分区获取的消息大小限制
 fetch.message.max.bytes =1024*1024
 
## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper，当Consumer失败后就能从zookeeper获取最新的offset
 auto.commit.enable =true
 
## 自动提交的时间间隔
 auto.commit.interval.ms =60*1000
 
## 用来处理消费消息的块，每个块可以等同于fetch.message.max.bytes中数值
 queued.max.message.chunks =10
 
## 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新
## 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册
##"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,
## 此值用于控制,注册节点的重试次数.
 rebalance.max.retries =4
 
## 每次再平衡的时间间隔
 rebalance.backoff.ms =2000
 
## 每次重新选举leader的时间
 refresh.leader.backoff.ms
 
## server发送到消费端的最小数据，若是不满足这个数值则会等待，知道满足数值要求
 fetch.min.bytes =1
 
## 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话，等待消费端请求的最长等待时间
 fetch.wait.max.ms =100
 
## 指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改
 consumer.timeout.ms = -1

三 PRODUCER 的配置

比较核心的配置：metadata.broker.list、request.required.acks、producer.type、serializer.class

## 消费者获取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面设置一个vip
 metadata.broker.list
 
##消息的确认模式
 ##0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP
 ##1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性
 ## -1：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性
 request.required.acks =0
 
## 消息发送的最长等待时间
 request.timeout.ms =10000
 
## socket的缓存大小
 send.buffer.bytes=100*1024
 
## key的序列化方式，若是没有设置，同serializer.class
 key.serializer.class
 
## 分区的策略，默认是取模
 partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
 
## 消息的压缩模式，默认是none，可以有gzip和snappy
 compression.codec = none
 
## 可以针对默写特定的topic进行压缩
 compressed.topics=null
 
## 消息发送失败后的重试次数
 message.send.max.retries =3
 
## 每次失败后的间隔时间
 retry.backoff.ms =100
 
## 生产者定时更新topic元信息的时间间隔 ，若是设置为0，那么会在每个消息发送后都去更新数据
 topic.metadata.refresh.interval.ms =600*1000
 
## 用户随意指定，但是不能重复，主要用于跟踪记录消息
 client.
 
------------------------------------------- 消息模式 相关 -------------------------------------------
 ## 生产者的类型 async:异步执行消息的发送 sync：同步执行消息的发送
 producer.type=sync
 
## 异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送
 queue.buffering.max.ms =5000
 
## 异步的模式下 最长等待的消息数
 queue.buffering.max.messages =10000
 
## 异步模式下，进入队列的等待时间 若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃
 queue.enqueue.timeout.ms = -1
 
## 异步模式下，每次发送的最大消息数，前提是触发了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制
 batch.num.messages=200
 
## 消息体的系列化处理类 ，转化为字节流进行传输
 serializer.class= kafka.serializer.DefaultEncoder

参考:
https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html
https://blog.****.net/zt3032/article/details/78756293
https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/index.html