Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息

Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息

Kafka 是一种高吞吐的分布式消息系统，能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理，缓存未处理消息等，同时具有更高的吞吐率，支持分区、多副本、冗余，因此被广泛用于大规模消息数据处理应用。

Kafka的特点：

• 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
• 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。【据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）】
• 支持Kafka Server间的消息分区，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
• 分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
• 消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
• 同时支持离线数据处理和实时数据处理。

Kafka的架构：

kafka架构图

Kafka的整体架构非常简单，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。

Kafka基本概念：

• Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
• 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。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
• 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。
• Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
• Consumers：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。
• Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。

Kafka消息发送的流程：

Kafka消息发送

下面是PHP生产、消费Kafka消息的例子（假设已经配置好Kafka）：

1.从zookeeper源码src/c/src安装zookeeper c client

1.  
   cd zookeeper-3.4.8/src/c
2.  
   ./configure
3.  
   make && make install

2.编译php libzookper扩展

1.  
   git clone https://github.com/Timandes/libzookeeper.git
2.  
   cd libzookeeper
3.  
   phpize
4.  
   ./configure--with-libzookeeper=/usr/local/bin/cli_mt
5.  
   make && makeinstall

3.编译php zookeeper扩展

1.  
   git clone https://github.com/andreiz/php-zookeeper.git
2.  
   cd php-zookeeper
3.  
   phpize
4.  
   ./configure
5.  
   make && make install

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

1.  
   extension=libzookeeper.so
2.  
   extension=zookeeper.so

PHP处理Kafka消息：

1.启动zookeeper和kafka

1.  
   ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
2.  
    
3.  
   ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

2.创建由2个partition组成的、名为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安装nmred/kafka-php

1	composer require "nmred/kafka-php"

4.producer.php代码

1.  
   <php 
2.  
   require_once('./vendor/autoload.php'); 
3.  
   $produce=/Kafka/Produce::getInstance('localhost:2181',3000); 
4.  
   $produce->setRequireAck(-1); $topicName='testtopic';
5.  
   //获取到topic下可用的partitions
6.  
   $partitions=$produce->getAvailablePartitions($topicName);
7.  
   $partitionCount=count($partitions); 
8.  
   $count=1;//可以处理的消费者数量（可以理解为server数量）
9.  
   while(true){    $message=json_encode(array('uid'=>$count,'age'=>$count%100,'datetime'=>date('Y-m-d H:i:s')));     
10.  
    //发送消息到不同的partition   
11.  
     $partitionId=$count%$partitionCount;    
12.  
    $produce->setMessages('testtopic',$partitionId,array($message));   
13.  
     $result=$produce->send();    
14.  
    var_dump($result);     
15.  
    $count++;   
16.  
     echo"producer sleeping/n";   
17.  
     sleep(1);
18.  
    }

5、consumer.php代码

1.  
   <?php 
2.  
   require_once('./vendor/autoload.php'); 
3.  
   //获取需要处理的partitionId
4.  
   $partitionId = isset($argv[1]) ? intval($argv[1]) :0; 
5.  
   $consumer =/Kafka/Consumer::getInstance('localhost:2181'); 
6.  
   $consumer->setGroup('test-consumer-group');
7.  
   $consumer->setPartition('testtopic', $partitionId);
8.  
   $consumer->setFromOffset(true);
9.  
   $consumer->setMaxBytes(102400); 
10.  
    while(true){    
11.  
    $topic = $consumer->fetch();     
12.  
    foreach ($topic as $topicName => $partition{        
13.  
    foreach ($partition as $partId => $messageSet{            
14.  
    foreach ($messageSet as $message){                
15.  
    var_dump($message);           
16.  
    }        
17.  
    }    
18.  
    }    
19.  
    echo"consumer sleeping/n";   
20.  
    sleep(1);
21.  
    }

6、在3个终端界面分别运行

1.  
   php producer.php
2.  
   php consumer.php
3.  
   php consumer.php

7、两个consumer脚本依次收到producer发送的消息