文章目录

1. Kafka 核心概念

1.1 基础组件

  • Broker：Kafka 服务器节点，负责消息存储与转发，多个 Broker 组成集群。
  • Topic：消息的分类逻辑容器，生产者发消息到 Topic，消费者从 Topic 消费。
  • Partition：Topic 的物理分区，一个 Topic 可分多个 Partition，提升并行处理能力，消息在 Partition 内有序。
  • Offset：消息在 Partition 中的唯一序号，消费者通过 Offset 定位消息。
  • Producer：消息生产者，向 Kafka Topic 发送消息。
  • Consumer：消息消费者，从 Kafka Topic 拉取消息。
  • Consumer Group：消费者组，组内消费者共同消费一个 Topic，每个 Partition 只能被组内一个消费者消费，实现负载均衡。

1.2 核心特性

  • 高吞吐：批量发送、零拷贝技术，支持每秒百万级消息。
  • 持久化：消息持久化到磁盘，可配置保留时间 / 大小。
  • 高可用：多副本机制，Leader 故障时 Follower 自动切换。
  • 可扩展：集群可水平扩展，动态增加 Broker。

2. Kafka 环境安装

前置依赖

  • Java 8+（Kafka 运行依赖 JVM）
  • ZooKeeper（Kafka 2.8+ 可内置 KRaft，无需 ZooKeeper，本文用传统 ZooKeeper 模式）
    Kafka 的运行环境需要 JVM 虚拟机，所以在安装之前要先安装好虚拟机环境及配置。

安装步骤如下：

2.1 JDK 安装

# 查询包管理器中是否有可用的OpenJDK 17包
sudo yum list available | grep java-17

# 安装 JDK
sudo yum install java-17-openjdk.x86_64

# 添加环境变量
echo -e "export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-17.0.18.0.8-1.0.2.1.al8.x86_64\nexport PATH=\$JAVA_HOME/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc

# 刷新配置文件
source ~/.bashrc

2.2 Kafka 环境

2.2.1 下载 ZooKeeper

虽然 Kafka 2.8+版本支持 KRaft 模式（去ZooKeeper化），但单机测试环境仍推荐使用嵌入式ZooKeeper以简化部署，下载 ZooKeeper

ZooKeeper 官网下载地址

在这里插入图片描述

# 将下载好 ZooKeeper 的压缩包上传 并解压移动到自习习惯存放的目录
tar -xzf apache-zookeeper-3.8.6-bin.tar.gz && mv apache-zookeeper-3.8.6-bin /opt/

配置 ZooKeeper ：

# 进入 ZooKeeper 解压后的文件目录
cd /opt/apache-zookeeper-3.8.6-bin/conf

# 配置初始化文件
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

# 配置相关信息
vi zoo.cfg

# 修改 zookeeper 数据存放地址，不要放在临时文件夹
dataDir=/opt/zookeeper/data

配置 ZooKeeper 环境变量

echo 'export ZOOKEEPER_HOME=/opt/apache-zookeeper-3.8.6-bin' >> ~/.bashrc 
&& echo 'export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

# 刷新生效
source ~/.bashrc

# 启动
zkServer.sh start

# 查看状态
zkServer.sh status

# 停止
zkServer.sh stop
2.2.2 下载 Kafka

Kafka 官网下载地址

在这里插入图片描述

# 将下载好 kafka 的压缩包上传 并解压移动到自习习惯存放的目录
tar -xzf kafka_2.13-3.8.0.tgz && mv kafka_2.13-3.8.0 /opt

编辑 Kafka 配置

cd /opt/kafka_2.13-3.8.0/config

# 编辑配置
vi server.properties 

# 修改日志记录位置
log.dirs=/opt/kafka/kraft-combined-logs

# 直接复制替换这 2 行（最关键）
listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
# 公网IP X.X.X.X
advertised.listeners=PLAINTEXT://X.X.X.X:9092

开放服务器防火墙，允许外网客户端连接

firewall-cmd --add-port=9092/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

阿里云安全组放行 9092端口（最重要！）

  1. 登录 阿里云控制台
  2. 找到你的 ECS 服务器
  3. 进入 安全组 → 入方向
  4. 添加规则：
    端口：9092
    协议：TCP
    授权对象：0.0.0.0/0
    这个不开，永远连不上！

启动 Kafka 服务

# 打开 Kafka 目录
cd /opt/kafka_2.13-3.8.0

# 启动 zookeeper 并后台输出日志
nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties > zookeeper.log 2>&1 &

# 后台启动，同时输出日志
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > kafka.log 2>&1 &

# 查看日志输出情况
tail -f kafka.log

# 停止 Kafka，在同一个 bin 文件夹下
./kafka-server-stop.sh
2.2.3 测试 Kafka
# 打开 
cd /opt/kafka_2.13-3.8.0/bin
# 创建名为 test 的主题
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic test

# 查看
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list

在这里插入图片描述

# 给创建的主题发送消息
./kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test

# 消费消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test

在这里插入图片描述
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3. Java 开发环境准备

3.1 Maven 依赖

在 pom.xml 中添加 Kafka 客户端依赖：

<?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">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>kafkaDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>3.8.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>2.0.9</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
            <version>2.0.9</version>
        </dependency>
        <!-- Jackson 核心包（包含 ObjectMapper） -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.15.2</version>
        </dependency>

        <!-- 配套依赖（必须一起加，否则会报错） -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.15.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
            <version>2.15.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

3.2 Producer（生产者）代码示例

3.2.1 生产者（异步发送）
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * Kafka 基础生产者（异步发送）
 */
public class KafkaProducerAsync {
    // Kafka 集群地址
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    // 目标 Topic
    private static final String TOPIC = "test-topic";

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 配置生产者参数
        Properties props = new Properties();
        // 必选：集群地址
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        // 必选：Key 序列化器
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 必选：Value 序列化器
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 可选：消息确认机制（all=所有副本确认，最安全）
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
        // 可选：重试次数
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        // 可选：批量发送大小（16KB）
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        // 可选：批量延迟（100ms 未达批量则发送）
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 100);

        // 2. 创建生产者实例
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        try {
            // 3. 发送消息（异步 + 回调）
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                String key = "key-" + i;
                String value = "Hello Kafka " + i;
                ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, key, value);

                // 异步发送，带回调（获取发送结果）
                producer.send(record, (metadata, exception) -> {
                    if (exception == null) {
                        // 发送成功：打印元数据
                        System.out.printf("发送成功 -> Topic: %s, Partition: %d, Offset: %d, Key: %s, Value: %s%n",
                                metadata.topic(), metadata.partition(), metadata.offset(), key, value);
                    } else {
                        // 发送失败：打印异常
                        System.err.println("发送失败：" + exception.getMessage());
                    }
                });
            }
        } finally {
            // 4. 关闭生产者（必须，否则资源泄漏）
            producer.close();
        }
    }
}
3.2.2 生产者（同步发送，阻塞等待结果）
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * Kafka 同步生产者（阻塞等待发送结果）
 */
public class KafkaProducerSync {
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC = "test-topic";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        try {
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, "sync-key-" + i, "sync-value-" + i);
                // 同步发送：get() 阻塞直到返回结果
                RecordMetadata metadata = producer.send(record).get();
                System.out.printf("同步发送成功 -> Partition: %d, Offset: %d%n", metadata.partition(), metadata.offset());
            }
        } finally {
            producer.close();
        }
    }
}

3.3 Consumer（消费者）代码示例

3.3.1 Consumer（自动提交 Offset）
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**
 * Kafka 基础消费者（自动提交 Offset）
 */
public class KafkaConsumerAutoCommit {
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC = "test-topic";
    // 消费者组 ID（必须，同一组内消费者负载均衡）
    private static final String GROUP_ID = "test-group-1";

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 配置消费者参数
        Properties props = new Properties();
        // 必选：集群地址
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        // 必选：消费者组 ID
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, GROUP_ID);
        // 必选：Key 反序列化器（与生产者序列化器一致）
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 必选：Value 反序列化器
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 可选：自动提交 Offset（默认 true）
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 可选：自动提交间隔（5000ms）
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "5000");
        // 可选：无 Offset 时从头消费（earliest）/从最新消费（latest）
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

        // 2. 创建消费者实例
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 3. 订阅 Topic（可订阅多个：Arrays.asList("topic1", "topic2")）
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC));

        // 4. 循环拉取消息
        try {
            while (true) {
                // 拉取消息，超时 100ms
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                // 遍历消息
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.printf("消费成功 -> Partition: %d, Offset: %d, Key: %s, Value: %s%n",
                            record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
                }
            }
        } finally {
            // 5. 关闭消费者
            consumer.close();
        }
    }
}
3.3.2 Consumer（手动提交 Offset，生产环境推荐，保证消息不丢失）
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

/**
 * Kafka 消费者（手动提交 Offset，保证可靠性）
 */
public class KafkaConsumerManualCommit {
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC = "test-topic";
    private static final String GROUP_ID = "test-group-2";

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, GROUP_ID);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 关闭自动提交
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC));

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                if (!records.isEmpty()) {
                    // 处理消息
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.printf("处理消息 -> Partition: %d, Offset: %d, Value: %s%n",
                                record.partition(), record.offset(), record.value());
                    }
                    // 手动同步提交 Offset（处理完再提交，失败则不提交，下次重试）
                    consumer.commitSync();
                    System.out.println("Offset 提交成功");
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("消息处理失败：" + e.getMessage());
            // 异常时不提交 Offset，下次 poll 会重新拉取
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }
}

3.4 自定义序列化 / 反序列化（对象传输）

3.4.1 定义实体类
// 用户实体类
public class User {
    private String id;
    private String name;
    private int age;

    // 构造方法、getter/setter、toString
    public User() {}
    public User(String id, String name, int age) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{id='" + id + "', name='" + name + "', age=" + age + "}";
    }

    // getter/setter 省略
}
3.4.2 自定义 JSON 序列化器
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
import java.util.Map;

/**
 * 自定义 JSON 序列化器（对象转字节数组）
 */
public class JsonSerializer<T> implements Serializer<T> {
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {}

    @Override
    public byte[] serialize(String topic, T data) {
        if (data == null) return null;
        try {
            return objectMapper.writeValueAsBytes(data);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("JSON 序列化失败", e);
        }
    }

    @Override
    public void close() {}
}
3.4.3 自定义 JSON 反序列化器
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer;
import java.util.Map;

/**
 * 自定义 JSON 反序列化器（字节数组转对象）
 */
public class JsonDeserializer<T> implements Deserializer<T> {
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    private Class<T> clazz;

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
        // 获取反序列化目标类
        clazz = (Class<T>) configs.get("value.class");
    }

    @Override
    public T deserialize(String topic, byte[] data) {
        if (data == null) return null;
        try {
            return objectMapper.readValue(data, clazz);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("JSON 反序列化失败", e);
        }
    }

    @Override
    public void close() {}
}
3.4.4 对象生产者
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;

public class UserProducer {
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC = "user-topic";

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 使用自定义 JSON 序列化器
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");

        KafkaProducer<String, User> producer = new KafkaProducer<>(props);

        try {
            User user = new User("1", "张三", 25);
            ProducerRecord<String, User> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, user.getId(), user);
            producer.send(record, (metadata, exception) -> {
                if (exception == null) {
                    System.out.println("用户对象发送成功：" + user);
                } else {
                    exception.printStackTrace();
                }
            });
        } finally {
            producer.close();
        }
    }
}
3.4.5 对象消费者
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class UserConsumer {
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String TOPIC = "user-topic";
    private static final String GROUP_ID = "user-group";

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, GROUP_ID);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 使用自定义 JSON 反序列化器
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonDeserializer.class.getName());
        // 指定反序列化目标类
        props.put("value.class", User.class);
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

        KafkaConsumer<String, User> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(TOPIC));

        try {
            while (true) {
                ConsumerRecords<String, User> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                for (ConsumerRecord<String, User> record : records) {
                    System.out.println("消费用户对象：" + record.value());
                }
                consumer.commitSync();
            }
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }
}

4. 生产环境核心配置

4.1 Producer 可靠性配置

# 所有副本确认（最安全）
acks=all
# 无限重试
retries=Integer.MAX_VALUE
# 开启幂等性（防止重复发送）
enable.idempotence=true
# 事务超时（事务模式）
transaction.timeout.ms=30000

4.2 Consumer 可靠性配置

# 关闭自动提交
enable.auto.commit=false
# 手动提交（同步/异步）
# 最大拉取记录数
max.poll.records=500
# 消费者会话超时（10s）
session.timeout.ms=10000
# 重平衡超时（30s）
max.poll.interval.ms=300000

4.3 Consumer 可靠性配置

# 创建 3 分区 2 副本的 Topic（生产环境推荐）
bin/kafka-topics.sh --create --topic prod-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 2

5. Kafka Kraft 模式启动（单机）

该模式启动不再依赖 zookeeper，直接配置 config/kraft 目录下的文件即可

  1. 配置 kraft/server.properties 文件

    vi /opt/kafka-3.8.0/config/kraft/server.properties

    单台服务器快速启动，直接复制覆盖

    # ==================== Kafka 3.8.0 KRaft 单机配置 ====================
process.roles=broker,controller
node.id=1
cluster.id=
listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092,CONTROLLER://0.0.0.0:9093
# 云服务器需要换成公网IP
advertised.listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092
controller.listener.names=CONTROLLER
listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,CONTROLLER:PLAINTEXT
controller.quorum.voters=1@127.0.0.1:9093

# 日志存储目录（可自行修改）
log.dirs=/tmp/kafka380-logs
metadata.log.dir=/tmp/kafka380-metadata

# 基础参数
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
num.partitions=1
default.replication.factor=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000

  2. 生成集群 ID（全局唯一）

    bin/kafka-storage.sh random-uuid

    会输出一串 UUID，例如：
    J-x9J5-QRPmfqgMjKo-usA
    把上面生成的 UUID 填入 kraft/server.properties 配置文件的：

    cluster.id=J-x9J5-QRPmfqgMjKo-usA

  3. 格式化存储（首次启动必须执行）

    bin/kafka-storage.sh format -t J-x9J5-QRPmfqgMjKo-usA -c config/kraft/server.properties

  4. 启动 Kafka

    # 前台启动
bin/kafka-server-start.sh config/kraft/server.properties

# 后台守护启动（生产用）
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/kraft/server.properties

    在这里插入图片描述

# kafka # 阿里云 # zookeeper # java
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