Kafka簡介及使用PHP處理Kafka消息

Kafka簡介及使用PHP處理Kafka消息

Kafka 是一種高吞吐的分佈式消息系統，能夠替代傳統的消息隊列用於解耦合數據處理，緩存未處理消息等，同時具有更高的吞吐率，支持分區、多副本、冗餘，因此被廣泛用於大規模消息數據處理應用。

 

Kafka的特點：

• 以時間複雜度爲O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對TB級以上數據也能保證常數時間複雜度的訪問性能。
• 高吞吐率。即使在非常廉價的商用機器上也能做到單機支持每秒100K條以上消息的傳輸。【據瞭解，Kafka每秒可以生產約25萬消息（50 MB），每秒處理55萬消息（110 MB）】
• 支持Kafka Server間的消息分區，同時保證每個Partition內的消息順序傳輸。
• 分佈式系統，易於向外擴展。所有的producer、broker和consumer都會有多個，均爲分佈式的。無需停機即可擴展機器。
• 消息被處理的狀態是在consumer端維護，而不是由server端維護。當失敗時能自動平衡。
• 同時支持離線數據處理和實時數據處理。

Kafka的架構：

kafka架構圖

 

Kafka的整體架構非常簡單，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多個。Producer，consumer實現Kafka註冊的接口，數據從producer發送到broker，broker承擔一箇中間緩存和分發的作用。broker分發註冊到系統中的consumer。broker的作用類似於緩存，即活躍的數據和離線處理系統之間的緩存。客戶端和服務器端的通信，是基於簡單，高性能，且與編程語言無關的TCP協議。

 

Kafka基本概念：

• Topic：特指Kafka處理的消息源（feeds of messages）的不同分類。
• Partition：Topic物理上的分組，一個topic可以分爲多個partition，每個partition是一個有序的隊列。partition中的每條消息都會被分配一個有序的id（offset）。
• Message：消息，是通信的基本單位，每個producer可以向一個topic（主題）發佈一些消息。
• Producers：消息和數據生產者，向Kafka的一個topic發佈消息的過程叫做producers。
• Consumers：消息和數據消費者，訂閱topics並處理其發佈的消息的過程叫做consumers。
• Broker：緩存代理，Kafa集羣中的一臺或多臺服務器統稱爲broker。

 

Kafka消息發送的流程：

Kafka消息發送

 

下面是PHP生產、消費Kafka消息的例子（假設已經配置好Kafka）：

1.從zookeeper源碼src/c/src安裝zookeeper c client

cd zookeeper-3.4.8/src/c
./configure
make && make install

2.編譯php libzookper擴展

 

git clone https://github.com/Timandes/libzookeeper.git
cd libzookeeper
phpize
./configure--with-libzookeeper=/usr/local/bin/cli_mt
make && makeinstall

 

3.編譯php zookeeper擴展

git clone https://github.com/andreiz/php-zookeeper.git 
cd php-zookeeper
phpize
./configure
make && make install

 

4.修改php.ini配置，添加libzookeeper和php-zookeeper擴展

extension=libzookeeper.so
extension=zookeeper.so

PHP處理Kafka消息：

1.啓動zookeeper和kafka

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

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

2.創建由2個partition組成的、名爲testtopic的topic

kafka_2.11-0.10.0.0/bin/kafka-topics.sh --create--zookeeper localhost:2181 --replication-factor --partitions --topic testtopic

3.composer安裝nmred/kafka-php

1	composer require "nmred/kafka-php"

4.producer.php代碼

<php 
require_once('./vendor/autoload.php'); 
$produce=/Kafka/Produce::getInstance('localhost:2181',3000); 
$produce->setRequireAck(-1); $topicName='testtopic';
//獲取到topic下可用的partitions
$partitions=$produce->getAvailablePartitions($topicName);
$partitionCount=count($partitions); 
$count=1;//可以處理的消費者數量（可以理解爲server數量）
while(true){    $message=json_encode(array('uid'=>$count,'age'=>$count%100,'datetime'=>date('Y-m-d H:i:s')));     
    //發送消息到不同的partition   
     $partitionId=$count%$partitionCount;    
    $produce->setMessages('testtopic',$partitionId,array($message));   
     $result=$produce->send();    
    var_dump($result);     
    $count++;   
     echo"producer sleeping/n";   
     sleep(1);
}

5、consumer.php代碼

<?php 
require_once('./vendor/autoload.php'); 
//獲取需要處理的partitionId
$partitionId = isset($argv[1]) ? intval($argv[1]) :0; 
$consumer =/Kafka/Consumer::getInstance('localhost:2181'); 
$consumer->setGroup('test-consumer-group');
$consumer->setPartition('testtopic', $partitionId);
$consumer->setFromOffset(true);
$consumer->setMaxBytes(102400); 
while(true){    
$topic = $consumer->fetch();     
foreach ($topic as $topicName => $partition{        
    foreach ($partition as $partId => $messageSet{            
        foreach ($messageSet as $message){                
        var_dump($message);           
        }        
    }    
}    
echo"consumer sleeping/n";   
sleep(1);
}

 

6、在3個終端界面分別運行

php producer.php 
php consumer.php
php consumer.php

7、兩個consumer腳本依次收到producer發送的消息