Apache Kafka 企业级消息队列
1、大纲
了解 Apache Kafka是什么
掌握Apache Kafka的基本架构
搭建Kafka集群
掌握操作集群的两种方式
了解Apache Kafka高级部分的内容
2、消息系统的作用是什么？
消息系统最核心的功能有三个，分别是解耦、异步、并行。
下面我们通过用户注册的案例来说明消息系统的作用：
2.1、用户注册的一般流程
问题：随着后端流程越来越多，每步流程都需要额外的耗费很多时间，从而会导致用户更长的等待延迟。
2.2、改进成并行流程
问题：系统并行的发起了4 个请求，4 个请求中，如果某一个环节执行1 分钟，其他环节再快，用户也需要等待1 分钟。如果其中一个环节异常之后，整个服务挂掉了。
如何解决？？？
2.3、通过消息系统解决（异步架构）
可见，通过消息架构解决了并行架构的问题。
3、了解 Apache Kafka
3.1、简介
Apache Kafka 是一个开源消息系统，由Scala 写成。是由Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目。
Kafka 最初是由LinkedIn 开发，并于2011 年初开源。2012 年10 月从Apache Incubator 毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待（低延时）的平台。
Kafka 是一个分布式消息系统：具有生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS 的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS 规范的实现。【重点】
3.2、kafka的基本结构
Producer：消息的发送者
Consumer：消息的接收者
kafka cluster：kafka的集群。
Topic：就是消息类别名，一个topic中通常放置一类消息。每个topic都有一个或者多个订阅者（消费者）。
消息的生产者将消息推送到kafka集群，消息的消费者从kafka集群中拉取消息。
3.3、kafka的完整架构
说明：
broker：集群中的每一个kafka实例，称之为broker；
ZooKeeper：Kafka 利用ZooKeeper 保存相应元数据信息， Kafka 元数据信息包括如代理节点信息、Kafka集群信息、旧版消费者信息及其消费偏移量信息、主题信息、分区状态信息、分区副本分配方案信息、动态配置信息等。
ConsumerGroup：在Kafka 中每一个消费者都属于一个特定消费组（ ConsumerGroup ），我们可以为每个消费者指定一个消费组，以groupld 代表消费组名称，通过group.id 配置设置。如果不指定消费组，则该消费者属于默认消费组test-consumer-group 。
3.4、kafka的特性
消息持久化
Kafka 基于文件系统来存储和缓存消息。
高吞吐量
Kafka 将数据写到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写。同时， Kafka 在数据写入及数据同步采用了零拷贝（ zero-copy ）技术，采用sendFile()函数调用，sendFile()函数是在两个文件描述符之间直接传递数据，完全在内核中操作，从而避免了内核缓冲区与用户缓冲区之间数据的拷贝，操作效率极高。
Kafka 还支持数据压缩及批量发送，同时Kafka 将每个主题划分为多个分区，这一系列的优化及实现方法使得Kafka 具有很高的吞吐量。经大多数公司对Kafka 应用的验证， Kafka 支持每秒数百万级别的消息。
高扩展性
Kafka 依赖ZooKeeper来对集群进行协调管理，这样使得Kafka 更加容易进行水平扩展，生产者、消费者和代理都为分布式，可配置多个。
同时在机器扩展时无需将整个集群停机，集群能够自动感知，重新进行负责均衡及数据复制。
多客户端支持
Kafka 核心模块用Scala 语言开发，Kafka 提供了多种开发语言的接入，如Java 、Scala、C 、C＋＋、Python 、Go 、Erlang 、Ruby 、Node. 等。
安全机制
的Kafka 支持以下几种安全措施：
通过SSL 和SASL(Kerberos), SASL/PLA时验证机制支持生产者、消费者与broker连接时的身份认证；
支持代理与ZooKeeper 连接身份验证；
通信时数据加密；
客户端读、写权限认证；
Kafka 支持与外部其他认证授权服务的集成；
数据备份
Kafka 可以为每个topic指定副本数，对数据进行持久化备份，这可以一定程度上防止数据丢失，提高可用性。
轻量级
Kafka 的实例是无状态的，即broker不记录消息是否被消费，消费偏移量的管理交由消费者自己或组协调器来维护。
同时集群本身几乎不需要生产者和消费者的状态信息，这就使得Kafka非常轻量级，同时生产者和消费者客户端实现也非常轻量级。
消息压缩
Kafka 支持Gzip, Snappy 、LZ4 这3 种压缩方式，通常把多条消息放在一起组成MessageSet，然后再把Message Set 放到一条消息里面去，从而提高压缩比率进而提高吞吐量。
3.5、kafka的应用场景
消息系统。
Kafka 作为一款优秀的消息系统，具有高吞吐量、内置的分区、备份冗余分布式等特点，为大规模消息处理提供了一种很好的解决方案。
应用监控。
利用Kafka 采集应用程序和服务器健康相关的指标，如CPU 占用率、IO 、内存、连接数、TPS 、QPS 等，然后将指标信息进行处理，从而构建一个具有监控仪表盘、曲线图等可视化监控系统。例如，很多公司采用Kafka 与ELK (Elastic Search 、Logstash 和Kibana)整合构建应用服务监控系统。
网站用户行为追踪。
为了更好地了解用户行为、操作习惯，改善用户体验，进而对产品升级改进，将用户操作轨迹、内容等信息发送到Kafka 集群上，通过Hadoop 、Spark 或Strom等进行数据分析处理，生成相应的统计报告，为推荐系统推荐对象建模提供数据源，进而为每个用户进行个性化推荐。
流处理。
需要将己收集的流数据提供给其他流式计算框架进行处理，用Kafka 收集流数据是一个不错的选择。
持久性日志。
Kafka 可以为外部系统提供一种持久性日志的分布式系统。日志可以在多个节点间进行备份， Kafka 为故障节点数据恢复提供了一种重新同步的机制。同时， Kafka很方便与HDFS 和Flume 进行整合，这样就方便将Kafka 采集的数据持久化到其他外部系统。
4、Kafka的安装与配置
准备三台虚拟机，分别是node01，node02，node03，并且修改hosts文件如下：
vim /etc/hosts
#注意: 前面的ip地址改成自己的ip地址
192.168.40.133 node01
192.168.40.134 node02
192.168.40.135 node03
#3台服务器的时间要一致
#时间更新：
yum install -y rdate
rdate -s time-b.nist.gov
4.1、基础环境配置
4.1.1、JDK环境
由于Kafka 是用Scala 语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka 之前需要先安装JDK 。
安装过程略过，我这里使用的是jdk1.8。
4.1.2、ZooKeeper环境
4.1.2.1、安装ZooKeeper
Kafka 依赖ZooKeeper ，通过ZooKeeper 来对服务节点、消费者上下线管理、集群、分区元数据管理等，因此ZooKeeper 也是Kafka 得以运行的基础环境之一。
#上传zookeeper-3.4.9.tar.gz到/export/software
cd /export/software
mkdir -p /export/servers/
tar -xvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /export/servers/
#创建ZooKeeper的data目录
mkdir /export/data/zookeeper -p
cd /export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/
#修改配置文件
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
#设置data目录
dataDir=/export/data/zookeeper
#启动ZooKeeper
./zkServer.sh start
#检查是否启动成功
jps
4.1.2.3、搭建ZooKeeper集群
#在/export/data/zookeeper目录中创建myid文件
vim /export/data/zookeeper/myid
#写入对应的节点的id，如：1,2等，保存退出
#在conf下，修改zoo.cfg文件
vim zoo.cfg
#添加如下内容
server.1=node01:2888:3888
server.2=node02:2888:3888
server.3=node03:2888:3888
4.1.2.3、配置环境变量
vim /etc/profile
export ZK_HOME=/export/servers/zookeeper-3.4.9
export PATH=${ZK_HOME}/bin:$PATH
#立即生效
source /etc/profile
4.1.2.4、分发到其它机器
scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/
cd /export/servers
scp -r zookeeper-3.4.9 node02:/export/servers/
scp -r zookeeper-3.4.9 node03:/export/servers/
4.1.2.5、一键启动、停止脚本
mkdir -p /export/servers/onekey/zk
vim slave
#输入如下内容
node01
node02
node03
#保存退出
vim startzk.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/zk/slave | while read line
do
{
echo "开始启动 --> "$line
ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZK_HOME}/bin/zkServer.sh start >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★启动完成★★★"
#保存退出
vim stopzk.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/zk/slave | while read line
do
{
echo "开始停止 --> "$line
ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZK_HOME}/bin/zkServer.sh stop >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#保存退出
#设置可执行权限
chmod +x startzk.sh stopzk.sh
#添加到环境变量中
export ZK_ONEKEY=/export/servers/onekey
export PATH=${ZK_ONEKEY}/zk:$PATH
4.1.2.6、检查启动是否成功
发现三台机器都有“QuorumPeerMain”进程，说明机器已经启动成功了。
检查集群是否正常：
zkServer.sh status
发现，集群运行一切正常。
4.2、安装Kafka
4.2.1、单机版Kafka安装
第一步：上传Kafka安装包并且解压
rz 上传kafka_2.11-1.1.0.tgz到 /export/software/
cd /export/software/
tar -xvf kafka_2.11-1.1.0.tgz -C /export/servers/
cd /export/servers
mv kafka_2.11-1.1.0/ kafka
第二步：配置环境变量
vim /etc/profile
#输入如下内容
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka
export PATH=${KAFKA_HOME}/bin:$PATH
#保存退出
source /etc/profile
第三步：修改配置文件
cd /export/servers/kafka
cd config
vim server.properties
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# 必须要只要一个brokerid，并且它必须是唯一的。
broker.id=0
# A comma separated list of directories under which to store log files
# 日志数据文件存储的路径 （如不存在，需要手动创建该目录, mkdir -p /export/data/kafka/）
log.dirs=/export/data/kafka
# ZooKeeper的配置，本地模式下指向到本地的ZooKeeper服务即可
zookeeper.connect=node01:2181
# 保存退出
第四步：启动kafka服务
# 以守护进程的方式启动kafka
kafka-server-start.sh -daemon /export/servers/kafka/config/server.properties
第五步：检测kafka是否启动
如果进程中有名为kafka的进程，就说明kafka已经启动了。
4.2.2、验证kafka是否安装成功
由于kafka是将元数据保存在ZooKeeper中的，所以，可以通过查看ZooKeeper中的信息进行验证kafka是否安装成功。
4.2.3、部署kafka-manager
Kafka Manager 由 yahoo 公司开发，该工具可以方便查看集群 主题分布情况，同时支持对 多个集群的管理、分区平衡以及创建主题等操作。
源码托管于github：https://github.com/yahoo/kafka-manager
第一步：上传Kafka-manager安装包并且解压
rz上传kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz到 /export/software/
cd /export/software
tar -xvf kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz -C /export/servers/
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/conf
第二步：修改配置文件
#修改配置文件
vim application.conf
#新增项，http访问服务的端口
http.port=19000
#修改成自己的zk机器地址和端口
kafka-manager.zkhosts="node01:2181"
#保存退出
第三步：启动服务
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/bin
#启动服务
./kafka-manager -Dconfig.file=../conf/application.conf
#制作启动脚本
vim /etc/profile
export KAFKA_MANAGE_HOME=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.17
export PATH=${KAFKA_MANAGE_HOME}/bin:$PATH
source /etc/profile
cd /export/servers/onekey/
mkdir kafka-manager
cd kafka-manager
vim start-kafka-manager.sh
nohup kafka-manager -Dconfig.file=${KAFKA_MANAGE_HOME}/conf/application.conf >/dev/null 2>&1 &
chmod +x start-kafka-manager.sh
vim /etc/profile
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka-manager:$PATH
source /etc/profile
第四步：检查是否启动成功
打开浏览器，输入地址：http://node01:19000/，即可看到kafka-manage管理界面。
4.2.4、kafka-manager的使用
进入管理界面，是没有显示Cluster信息的，需要添加后才能操作。
添加 Cluster：
输入Cluster Name、ZooKeeper信息、以及Kafka的版本信息（这里最高只能选择1.0.0）。
点击Save按钮保存。
添加成功。
查看kafka的信息
查看Broker信息
查看Topic列表
查看单个topic信息以及操作
优化副本选举
查看消费者信息
4.2.5、搭建kafka集群
kafka集群的搭建是非常简单的，只需要将上面的单机版的kafka分发的其他机器，并且将ZooKeeper信息修改成集群的配置以及设置不同的broker值即可。
第一步：将kafka分发到node02、node03
cd /export/servers/
scp -r kafka node02:/export/servers/
scp -r kafka node03:/export/servers/
scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/
# 分别到node02、node03机器上执行
source /etc/profile
第二步：修改node01、node02、node03上的kafka配置文件
node01：
cd /export/servers/kafka/config
vim server.properties
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181node02：
cd /export/servers/kafka/config
vim server.properties
broker.id=1
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181node03：
cd /export/servers/kafka/config
vim server.properties
broker.id=2
zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181
第三步：编写一键启动、停止脚本。注意：该脚本依赖于环境变量中的KAFKA_HOME。
mkdir -p /export/servers/onekey/kafka
vim slave
#输入如下内容
node01
node02
node03
#保存退出
vim start-kafka.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
echo "开始启动 --> "$line
ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★启动完成★★★"
#保存退出
chmod +x start-kafka.sh
vim stop-kafka.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
echo "开始停止 --> "$line
ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#保存退出
chmod +x stop-kafka.sh
#加入到环境变量中
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka:$PATH
source /etc/profile
第四步：通过kafka-manager管理工具查看集群信息。 
由此可见，kafka集群已经启动完成。
5、Kafka快速入门
对kafka的操作有2种方式，一种是通过命令行方式，一种是通过API方式。
5.1、通过命令行Kafka
Kafka在bin目录下提供了shell脚本文件，可以对Kafka进行操作，分别是： 
通过命令行的方式，我们将体验下kafka，以便我们对kafka有进一步的认知。
5.1.1、topic的操作
5.1.1.1、创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic my-kafka-topic
#执行结果：
Created topic "my-kafka-topic".
参数说明：
zookeeper：参数是必传参数，用于配置 Kafka 集群与 ZooKeeper 连接地址。至少写一个。
partitions：参数用于设置主题分区数，该配置为必传参数。
replication-factor：参数用来设置主题副本数 ，该配置也是必传参数。
topic：指定topic的名称。
5.1.1.2、查看topic列表
kafka-topics.sh --list --zookeeper node01:2181
__consumer_offsets
my-kafka-topic
可以查看列表。
如果需要查看topic的详细信息，需要使用describe命令。
kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181 --topic test-topic
#若不指定topic，则查看所有topic的信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181
5.1.1.3、删除topic
通过kafka-topics.sh执行删除动作，需要在server.properties文件中配置 delete.topic.enable=true，该配置默认为 false。
否则执行该脚本并未真正删除主题 ，将该topic标记为删除状态 。
kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic
# 执行如下
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic
Topic my-kafka-topic is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.
# 如果将delete.topic.enable=true
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic2
Topic my-kafka-topic2 is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.
# 说明：虽然设置后，删除时依然提示没有设置为true，实际上已经删除了。
5.1.2、生产者的操作
kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic my-kafka-topic
可以看到，已经向topic发送了消息。
5.1.3、消费者的操作
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --topic my-kafka-topic
# 通过以上命令，可以看到消费者可以接收生产者发送的消息
# 如果需要从头开始接收数据，需要添加--from-beginning参数
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092 --from-beginning --topic my-kafka-topic
5.2、通过Java Api操作Kafka
除了通过命令行的方式操作kafka外，还可以通过Java api的方式操作，这种方式将更加的常用。
5.2.1、创建工程
导入依赖：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<artifactId>bigdata</artifactId>
<groupId>cn.bigdata</groupId>
<version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>bigdata-kafka</artifactId>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<!-- java编译插件 -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.2</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
5.2.2、topic的操作
由于主题的元数据信息是注册在 ZooKeeper 相 应节点之中，所以对主题的操作实质是对 ZooKeeper 中记录主题元数据信息相关路径的操作。 Kafka将对 ZooKeeper 的相关操作封装成一 个 ZkUtils 类 ， 井封装了一个AdrninUtils 类调用 ZkClient 类的相关方法以实现对 Kafka 元数据 的操作，包括对主题、代理、消费者等相关元数据的操作。对主题操作的相关 API调用较简单， 相应操作都是通过调用 AdminUtils类的相应方法来完成的。
package cn. .kafka;
import kafka.admin.AdminUtils;
import kafka.utils.ZkUtils;
import org.apache.kafka.common.security.JaasUtils;
import org.junit.Test;
import java.util.Properties;
public class TestKafkaTopic {
@Test
public void testCreateTopic() {
ZkUtils zkUtils = null;
try {
//参数：zookeeper的地址，session超时时间，连接超时时间，是否启用zookeeper安全机制
zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
String topicName = "my-kafka-topic-test1";
if (!AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
//参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 1, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
System.out.println(topicName + " 创建成功!");
} else {
System.out.println(topicName + " 已存在!");
}
} finally {
if (null != zkUtils) {
zkUtils.close();
}
}
}
}
测试结果：
5.2.2.1、删除topic
@Test
public void testDeleteTopic() {
ZkUtils zkUtils = null;
try {
//参数：zookeeper的地址，session超时时间，连接超时时间，是否启用zookeeper安全机制
zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
String topicName = "my-kafka-topic-test1";
if (AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
//参数：zkUtils，topic名称
AdminUtils.deleteTopic(zkUtils, topicName);
System.out.println(topicName + " 删除成功!");
} else {
System.out.println(topicName + " 不已存在!");
}
} finally {
if (null != zkUtils) {
zkUtils.close();
}
}
}
测试结果：
5.2.3、生产者的操作
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import java.util.Properties;
public class TestProducer {
@Test
public void testProducer() throws InterruptedException {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置序列化消息 Key 的类
config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 设置序列化消息 value 的类
config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 初始化
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
for (int i = 0; i < 100 ; i++) {
ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
// 发送消息
kafkaProducer.send(record);
System.out.println("发送消息 --> " + i);
Thread.sleep(100);
}
kafkaProducer.close();
}
}
5.2.4、消费者的操作
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class TestConsumer {
@Test
public void testConsumer() {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置消费者分组id
config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
// 设置序反列化消息 Key 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 设置序反列化消息 value 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
// 订阅topic
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String value = record.value();
long offset = record.offset();
System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
}
}
}
}
6、Kafka高级
6.1、生产者的同步和异步模式
异步方式:两个 send 方法都返回一个 Future<RecordMetadata>对象，即只负责将消息 发送到消息缓冲区，并不等待 Sender线程处理结果，若希望了解异步方式消息发送成功与否 ，可以在回调函数中进行相应处理， 当消息被 Sender线程处理后会回调 Callback。
同步方式:通过调用 send方法返回的 Future对象的 get()方法以阻塞式获取执行结果， 即等待 Sender线程处理的最终结果。
默认采用的异步方式。
6.1.1、异步实现
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import java.util.Properties;
public class TestAsyncProducer {
@Test
public void testProducer() throws InterruptedException {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置序列化消息 Key 的类
config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 设置序列化消息 value 的类
config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
//缓冲区数量
config.setProperty(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, "1000");
//等待时间
config.setProperty(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, "10000");
// 初始化
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
for (int i = 0; i < 10 ; i++) {
ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
// 发送消息
kafkaProducer.send(record, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
System.out.println("消息的callbakc --> " + metadata);
}
});
System.out.println("发送消息 --> " + i);
Thread.sleep(100);
}
kafkaProducer.close();
}
}
测试的结果：
发送消息 --> 0
发送消息 --> 1
发送消息 --> 2
发送消息 --> 3
发送消息 --> 4
发送消息 --> 5
发送消息 --> 6
发送消息 --> 7
发送消息 --> 8
发送消息 --> 9
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1 Process finished with exit code 0
6.1.2、同步实现
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
public class TestSyncProducer {
@Test
public void testProducer() throws InterruptedException, ExecutionException {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置序列化消息 Key 的类
config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 设置序列化消息 value 的类
config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 初始化
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
for (int i = 0; i < 10 ; i++) {
ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
// 发送消息
Future future = kafkaProducer.send(record, new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
System.out.println("消息的callbakc --> " + metadata);
}
});
future.get(); //同步模式进行阻塞
System.out.println("发送消息 --> " + i);
Thread.sleep(100);
}
kafkaProducer.close();
}
}
测试：
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3128
发送消息 --> 0
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3129
发送消息 --> 1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3130
发送消息 --> 2
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3131
发送消息 --> 3
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3132
发送消息 --> 4
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3133
发送消息 --> 5
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3134
发送消息 --> 6
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3135
发送消息 --> 7
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3136
发送消息 --> 8
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3137
发送消息 --> 9 Process finished with exit code 0
6.2、消费者组
在 Kafka 中每一个消费者都属于一个特定消费组( ConsumerGroup)，我们可以为每个消费者指定一个消费组，以 groupld 代表消费组名称，通过 group.id 配置设置 。 如果不指定消费组，则 该消费者属于默 认消费组 test-consumer-group。
需要重点说明的是：
同一个主题的一条消息只能同一个消费者组下的某一个消费者消费。
不同消费组的消费者可同时消费该消息。
6.2.1、测试：同一个消息只能为同组的一个消费者消费
消费者1： my-client-1
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class TestConsumer {
@Test
public void testConsumer() {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置消费者分组id
config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-2");
// 设置序反列化消息 Key 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 设置序反列化消息 value 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
// 订阅topic
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String value = record.value();
long offset = record.offset();
System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
}
}
}
}
消费者2：my-client-2
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class TestConsumer2 {
@Test
public void testConsumer() {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置消费者分组id
config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-2");
// 设置序反列化消息 Key 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 设置序反列化消息 value 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
// 订阅topic
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String value = record.value();
long offset = record.offset();
System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
}
}
}
}
测试：
分别启动消费者1和消费者2，然后在控制台输入消息，观察消费者1和消费者2的控制台打印情况。
6.2.2、测试：不同组的消费可以获取相同的数据
消费者1：my-client-11在my-group-test-3组中
package cn. .kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class TestConsumer {
@Test
public void testConsumer() {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置消费者分组id
config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-3");
// 设置序反列化消息 Key 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 设置序反列化消息 value 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
// 订阅topic
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String value = record.value();
long offset = record.offset();
System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
}
}
}
}
消费者2：my-client-22在my-group-test-4组中
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class TestConsumer2 {
@Test
public void testConsumer() {
Properties config = new Properties();
// 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
// 设置消费者分组id
config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-4");
// 设置序反列化消息 Key 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
// 设置序反列化消息 value 的类
config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
// 订阅topic
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String value = record.value();
long offset = record.offset();
System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
}
}
}
}
测试：
由此可见，2个消费者获取到的消息是一样的。
6.2.3、总结
消费组是 Kafka 用来实现对一个主题消息进行广播和单播的手段，实现消息广播只需指定各消费者均属于不同的消费组，消息单播则只 需让各消费者属于同 一个消费组 。
6.3、分区和副本
6.3.1、分区
6.3.1.1、什么是分区？
创建topic时，如果不指定分区，那么，topic的数据只是在一个broker中存储。
问题：如果一台机器存储不下怎么办？
创建topic时，可以指定分区，将一个topic的数据分散存储到多个broker，实现分区存储，从而解决一个机器存储不下的问题，也就实现了存储的横向扩展。
6.3.1.2、如何设置分区？
第一种：通过脚本创建topic时指定
kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic my-kafka-topic-3
第二种：在通过java api创建topic时指定
//参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 3, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
6.3.1.3、分区和消费者的关系（负载均衡机制）
说明：
同一个partition的数据可以被不同的消费组获取。
同一个组内的消费者不能同时消费同一个partition。
同一个组内的消费者可以消费不同的partition，也就是说，同一个组内的消费者数 小于等于 partition数，不能大于。
如果同组内的消费者数大于partition数，那么一定会有消费者是空闲的。
6.3.2、副本
6.3.2.1、什么是副本？
创建topic时，如果不指定副本，那么一个partition只会在一个Broker中存储
问题：如果该机器宕机，那么topic的数据将丢失。
创建topic时，如果设置副本，那么kafka将在其他分区中保存该分区的数据，已确保数据的可靠性。
在多个副本中，kafka会选取一个作为leader提供服务。其它的作为Follower节点存在。
6.3.2.2、如何设置副本？
第一种：通过脚本创建topic时指定
kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic my-kafka-topic-4
第二种：在通过java api创建topic时指定
//参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 3, 3, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
6.3.2.3、副本之间数据同步是否会丢失数据？
消息的生产者将消息发送到leader，Follower会进行同步消息，如果消息还未同步完成，leader宕机，消息会丢失吗？
其实， Kafka为生产者提供3种消息确认机制(acks)，分别是，0，-1,1，默认为：1。
( 1) 当 acks=0时，生产者不用等待代理返回确认信息，而连续发送消息。显然这种 方式加快了消息投递的速度，然而无法保证消息是否己被代理接受 ，有可能存在丢失数据 的风险。
(2)当 acsk=1时，生产者需要等待 Leader 己成功将消息写入日志文件中。这种方式 在一定程度上降低了数据丢失的可能性，但仍无法保证数据一定不会丢失。如果在 Leader副本 成功存储数据后， Follower 副本还没有来得及进行同步，而此时 Leader 着机了，那么此时虽 然数据己进行了存储，由于原来的 Leader 己不可用而会从集群中下线，同时存活的代理又再也不会有从原来的 Leader副本存储的数据，此时数据就会丢失。
(3)当 acks=-1 时， Leader副本和所有 ISR列表中的副本都完成数据存储时才会向生产者 发送确认信息，这种策略保证只要 Leader 副本和 Follower 副本中至少有一个节点存活，数据就 不会丢失。为了保证数据不丢失，需要保证同步的副本至少大于1，通过参数 min.insync.replicas 设置，当同步副本数不足此配置值时，生产者会抛出异常，但这种方式同时也影响了生产者发 送消息的速度以及吞吐量。
6.4、消费者如何保证消息不丢失？
在kafka0.8.2版本之后，消费者将消费记录（offset）值，保存在名为__consumer_offsets的topic中。
所以，只要能够正确记录offset值，就能保证消息不丢失，但是有可能消息会重复消费。
6.5、Kafka的文件存储机制
6.5.1、Kafka 文件存储基本结构
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。
每个partion(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。默认保留7 天的数据。
6.5.2、Segment文件
Segment file 组成：由3大部分组成，分别为index file 、data file、timeindex file，此3个文件一一对应，分别表示为segment 索引文件、数据文件、时间日志。
当log文件等于1G时，新的会写入到下一个segment中。
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。
索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message 的物理偏移地址。
上述图中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message 的物理偏移地址。其中以索引文件中元数据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。
6.5.3、Kafka 查找message
如果需要读取offset=368776 的message，如何查找？
6.5.3.1、查找segment file
00000000000000000000.index 表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为000000000000000368769.index 的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 100000000000000737337.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 和对应log 文件。
6.5.3.2、通过segment file 查找message
当offset=368776 时， 依次定位到00000000000000368769.index 的元数据物理位置和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。
6.5.4、思考？
kafka为什么要将数据进行分段存储，好处是什么？
读写数据速度快
小文件一定比大文件快
对于旧数据，清除起来方便
6.6、生产者数据分发策略
kafka在数据生产的时候，有一个数据分发策略。默认的情况使用DefaultPartitioner.class类。
分发策略有三种：
如果是用户指定了partition，生产就不会调用DefaultPartitioner.partition()方法
当用户指定key，使用hash算法。Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions
如果key一直不变，同一个key算出来的hash值是个固定值。
如果是固定值，这种hash取模就没有意义。
当用既没有指定partition也没有key，就采用轮询算法。
源码：
public class KafkaProducer<K, V> implements Producer<K, V> {
。。。。。。。
private int partition(ProducerRecord<K, V> record, byte[] serializedKey, byte[] serializedValue, Cluster cluster) {
Integer partition = record.partition();
return partition != null ?
partition :
partitioner.partition(
record.topic(), record.key(), serializedKey, record.value(), serializedValue, cluster);
}
DefaultPartitioner.java文件：
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
int numPartitions = partitions.size();
if (keyBytes == null) {
// 轮询算法
int nextValue = nextValue(topic);
List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
if (availablePartitions.size() > 0) {
int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
return availablePartitions.get(part).partition();
} else {
// no partitions are available, give a non-available partition
return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
}
} else {
// hash the keyBytes to choose a partition hash算法
return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
}
}
Apache Kafka 企业级消息队列的更多相关文章
- Apache Kafka 分布式消息队列中间件安装与配置 转载
bin/zkServer.sh start /home/guym/down/kafka_2.8.0-0.8.0/config/zookeeper.properties& bin/kafka-s ...
- 【转】快速理解Kafka分布式消息队列框架
from:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/12081909 快速理解Kafka分布式消息队列框架 标签: kafkamessage que ...
- ELK之使用kafka作为消息队列收集日志
参考:https://www.cnblogs.com/fengjian2016/p/5841556.html https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475 ...
- SpringBoot开发案例之整合Kafka实现消息队列
前言 最近在做一款秒杀的案例,涉及到了同步锁.数据库锁.分布式锁.进程内队列以及分布式消息队列,这里对SpringBoot集成Kafka实现消息队列做一个简单的记录. Kafka简介 Kafka是由A ...
- Kafka 分布式消息队列介绍
Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss.MQ 一.由Linkedln 开源,使用scala开发,有如下几个特点: (1)高吞吐 (2)分布式 (3)支持多语言客户端 (C++.Java) 二 ...
- 滴滴出行基于RocketMQ构建企业级消息队列服务的实践
小结: 1. https://mp.weixin.qq.com/s/v6NM3UgX-qTI7yO1QPCJrw 滴滴出行基于RocketMQ构建企业级消息队列服务的实践 原创: 江海挺 阿里巴巴中间 ...
- Kafka分布式消息队列
基本架构 Kafka分布式消息队列的作用: 解耦:将消息生产阶段和处理阶段拆分开,两个阶段互相独立各自实现自己的处理逻辑,通过Kafka提供的消息写入和消费接口实现对消息的连接处理.降低开发复杂度,提 ...
- 快速理解Kafka分布式消息队列框架
作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ ==是什么 == 简单的说,K ...
- [转载] 快速理解Kafka分布式消息队列框架
转载自http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/18048631 ==是什么 == 简单的说,Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息 ...
随机推荐
- 【转】IBatis.Net项目数据库SqlServer迁移至Oracle
转自:http://www.2cto.com/database/201312/265514.html 最近完成了一个(IBatis.Net+MVC)项目的数据库+代码迁移工作,可把我折腾得~~~ IB ...
- Angular白名单&&Angular拦截器 全局通用
//angular 白名单全局通用 app.config([ '$compileProvider', function ($compileProvider) { $compileProvider.aH ...
- SICAU-OJ：要我唱几首歌才能够将你捕捉
要我唱几首歌才能够将你捕捉 题意: 有N种颜色的牛,现在可以执行以下两种操作: 1.抓捕一只牛,代价为ai: 2.花费x的代价使用魔法,让所有颜色加1,N会变为1. 求得到N种颜色的牛最少花费的代价. ...
- HDU1272：小希的迷宫（并查集）
小希的迷宫 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submi ...
- Pycharm 创建 Django admin 用户名和密码
1. 问题 使用PyCharm 创建完Django 项目 想登录admin 页面 却不知道用户名和密码. 用的默认sqlit 2.解决办法 2.1 打开manage.py 控制界面 ...
- git上传本地项目
1.(先进入项目文件夹)通过命令 git init 把这个目录变成git可以管理的仓库 git init 2.把文件添加到版本库中,使用命令 git add .添加到暂存区里面去,不要忘记后面的小数点 ...
- bootstrap再次回顾认识到的东西
1,需要使用html5文档类型(Doctype),因此在使用bootstrap项目的开头包含下面的代码段. <!DOCTYPE html> <html> ....... < ...
- 【BZOJ2338】【HNOI2011】数矩形 [计算几何]
数矩形 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 128 MB[Submit][Status][Discuss] Description 最近某歌手在研究自己的全国巡回演出, ...
- Extjs GridPanel 鼠标拖动选中单元格
本文主要是实现了一个拖动选择单元格并计算的功能
- loggin
# 参考:https://www.cnblogs.com/DI-DIAO/p/8793136.html BASE_LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "log& ...