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

123	cd zookeeper-3.4.8/src/c./configuremake && make install

2.编译php libzookper扩展

1 2 3 4 5

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

3.编译php zookeeper扩展

12345

git clone https://github.com/andreiz/php-zookeeper.gitcd php-zookeeperphpize./configuremake && make install

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

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

PHP处理Kafka消息：
1.启动zookeeper和kafka

12	kafka_2.11-0.10.0.0/bin/zookeeper-server-start.sh --daemon kafka_2.11-0.10.0.0/config/zookeeper.propertieskafka_2.11-0.10.0.0/bin/kafka-server-start.sh kafka_2.11-0.10.0.0/config/server.properties

2.创建由2个partition组成的、名为testtopic的topic

1	kafka_2.11-0.10.0.0/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic testtopic

3.composer安装nmred/kafka-php

1	composer require "nmred/kafka-php"

4.producer.php代码

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<?php require_once('./vendor/autoload.php'); $produce = \Kafka\Produce::getInstance('localhost:2181', 3000); $produce->setRequireAck(-1); $topicName = 'testtopic'; //获取到topic下可用的partitions $partitions = $produce->getAvailablePartitions($topicName); $partitionCount = count($partitions); $count = 1; while(true){ $message = json_encode(array('uid' => $count, 'age' => $count%100, 'datetime' => date('Y-m-d H:i:s'))); //发送消息到不同的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代码

123456789101112131415161718192021222324252627

<?php require_once('./vendor/autoload.php'); //获取需要处理的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.运行php代码在3个终端界面分别运行

1 2 3

php producer.php php consumer.php 0 php consumer.php 1

7.结果
两个consumer脚本依次收到producer发送的消息


php-kafka-consumer-output

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