你好,我是胡夕。今天我要和你分享的主题是:Kafka的运维利器KafkaAdminClient。
在上一讲中,我向你介绍了Kafka自带的各种命令行脚本,这些脚本使用起来虽然方便,却有一些弊端。
首先,不论是Windows平台,还是Linux平台,命令行的脚本都只能运行在控制台上。如果你想要在应用程序、运维框架或是监控平台中集成它们,会非常得困难。
其次,这些命令行脚本很多都是通过连接ZooKeeper来提供服务的。目前,社区已经越来越不推荐任何工具直连ZooKeeper了,因为这会带来一些潜在的问题,比如这可能会绕过Kafka的安全设置。在专栏前面,我说过kafka-topics脚本连接ZooKeeper时,不会考虑Kafka设置的用户认证机制。也就是说,任何使用该脚本的用户,不论是否具有创建主题的权限,都能成功“跳过”权限检查,强行创建主题。这显然和Kafka运维人员配置权限的初衷背道而驰。
最后,运行这些脚本需要使用Kafka内部的类实现,也就是Kafka服务器端的代码。实际上,社区还是希望用户只使用Kafka客户端代码,通过现有的请求机制来运维管理集群。这样的话,所有运维操作都能纳入到统一的处理机制下,方便后面的功能演进。
基于这些原因,社区于0.11版本正式推出了Java客户端版的AdminClient,并不断地在后续的版本中对它进行完善。我粗略地计算了一下,有关AdminClient的优化和更新的各种提案,社区中有十几个之多,而且贯穿各个大的版本,足见社区对AdminClient的重视。
值得注意的是,服务器端也有一个AdminClient,包路径是kafka.admin。这是之前的老运维工具类,提供的功能也比较有限,社区已经不再推荐使用它了。所以,我们最好统一使用客户端的AdminClient。
下面,我们来看一下如何在应用程序中使用AdminClient。我们在前面说过,它是Java客户端提供的工具。想要使用它的话,你需要在你的工程中显式地增加依赖。我以最新的2.3版本为例来进行一下展示。
如果你使用的是Maven,需要增加以下依赖项:
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
如果你使用的是Gradle,那么添加方法如下:
compile group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-clients', version: '2.3.0'
鉴于社区还在不断地完善AdminClient的功能,所以你需要时刻关注不同版本的发布说明(Release Notes),看看是否有新的运维操作被加入进来。在最新的2.3版本中,AdminClient提供的功能有9大类。
在详细介绍AdminClient的主要功能之前,我们先简单了解一下AdminClient的工作原理。从设计上来看,AdminClient是一个双线程的设计:前端主线程和后端I/O线程。前端线程负责将用户要执行的操作转换成对应的请求,然后再将请求发送到后端I/O线程的队列中;而后端I/O线程从队列中读取相应的请求,然后发送到对应的Broker节点上,之后把执行结果保存起来,以便等待前端线程的获取。
值得一提的是,AdminClient在内部大量使用生产者-消费者模式将请求生成与处理解耦。我在下面这张图中大致描述了它的工作原理。
如图所示,前端主线程会创建名为Call的请求对象实例。该实例有两个主要的任务。
剩下的所有事情就都是后端I/O线程的工作了。就像图中所展示的那样,该线程使用了3个队列来承载不同时期的请求对象,它们分别是新请求队列、待发送请求队列和处理中请求队列。为什么要使用3个呢?原因是目前新请求队列的线程安全是由Java的monitor锁来保证的。为了确保前端主线程不会因为monitor锁被阻塞,后端I/O线程会定期地将新请求队列中的所有Call实例全部搬移到待发送请求队列中进行处理。图中的待发送请求队列和处理中请求队列只由后端I/O线程处理,因此无需任何锁机制来保证线程安全。
当I/O线程在处理某个请求时,它会显式地将该请求保存在处理中请求队列。一旦处理完成,I/O线程会自动地调用Call对象中的回调逻辑完成最后的处理。把这些都做完之后,I/O线程会通知前端主线程说结果已经准备完毕,这样前端主线程能够及时获取到执行操作的结果。AdminClient是使用Java Object对象的wait和notify实现的这种通知机制。
严格来说,AdminClient并没有使用Java已有的队列去实现上面的请求队列,它是使用ArrayList和HashMap这样的简单容器类,再配以monitor锁来保证线程安全的。不过,鉴于它们充当的角色就是请求队列这样的主体,我还是坚持使用队列来指代它们了。
了解AdminClient工作原理的一个好处在于,它能够帮助我们有针对性地对调用AdminClient的程序进行调试。
我们刚刚提到的后端I/O线程其实是有名字的,名字的前缀是kafka-admin-client-thread。有时候我们会发现,AdminClient程序貌似在正常工作,但执行的操作没有返回结果,或者hang住了,现在你应该知道这可能是因为I/O线程出现问题导致的。如果你碰到了类似的问题,不妨使用jstack命令去查看一下你的AdminClient程序,确认下I/O线程是否在正常工作。
这可不是我杜撰出来的好处,实际上,这是实实在在的社区bug。出现这个问题的根本原因,就是I/O线程未捕获某些异常导致意外“挂”掉。由于AdminClient是双线程的设计,前端主线程不受任何影响,依然可以正常接收用户发送的命令请求,但此时程序已经不能正常工作了。
如果你正确地引入了kafka-clients依赖,那么你应该可以在编写Java程序时看到AdminClient对象。切记它的完整类路径是org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient,而不是kafka.admin.AdminClient。后者就是我们刚才说的服务器端的AdminClient,它已经不被推荐使用了。
创建AdminClient实例和创建KafkaProducer或KafkaConsumer实例的方法是类似的,你需要手动构造一个Properties对象或Map对象,然后传给对应的方法。社区专门为AdminClient提供了几十个专属参数,最常见而且必须要指定的参数,是我们熟知的bootstrap.servers参数。如果你想了解完整的参数列表,可以去官网查询一下。如果要销毁AdminClient实例,需要显式调用AdminClient的close方法。
你可以简单使用下面的代码同时实现AdminClient实例的创建与销毁。
Properties props = new Properties();
props.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-host:port");
props.put("request.timeout.ms", 600000);
try (AdminClient client = AdminClient.create(props)) {
// 执行你要做的操作……
}
这段代码使用Java 7的try-with-resource语法特性创建了AdminClient实例,并在使用之后自动关闭。你可以在try代码块中加入你想要执行的操作逻辑。
讲完了AdminClient的工作原理和构造方法,接下来,我举几个实际的代码程序来说明一下如何应用它。这几个例子,都是我们最常见的。
首先,我们来看看如何创建主题,代码如下:
String newTopicName = "test-topic";
try (AdminClient client = AdminClient.create(props)) {
NewTopic newTopic = new NewTopic(newTopicName, 10, (short) 3);
CreateTopicsResult result = client.createTopics(Arrays.asList(newTopic));
result.all().get(10, TimeUnit.SECONDS);
}
这段代码调用AdminClient的createTopics方法创建对应的主题。构造主题的类是NewTopic类,它接收主题名称、分区数和副本数三个字段。
注意这段代码倒数第二行获取结果的方法。目前,AdminClient各个方法的返回类型都是名为***Result的对象。这类对象会将结果以Java Future的形式封装起来。如果要获取运行结果,你需要调用相应的方法来获取对应的Future对象,然后再调用相应的get方法来取得执行结果。
当然,对于创建主题而言,一旦主题被成功创建,任务也就完成了,它返回的结果也就不重要了,只要没有抛出异常就行。
接下来,我来演示一下如何查询指定消费者组的位移信息,代码如下:
String groupID = "test-group";
try (AdminClient client = AdminClient.create(props)) {
ListConsumerGroupOffsetsResult result = client.listConsumerGroupOffsets(groupID);
Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets =
result.partitionsToOffsetAndMetadata().get(10, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println(offsets);
}
和创建主题的风格一样,我们调用AdminClient的listConsumerGroupOffsets方法去获取指定消费者组的位移数据。
不过,对于这次返回的结果,我们不能再丢弃不管了,因为它返回的Map对象中保存着按照分区分组的位移数据。你可以调用OffsetAndMetadata对象的offset()方法拿到实际的位移数据。
现在,我们来使用AdminClient实现一个稍微高级一点的功能:获取某台Broker上Kafka主题占用的磁盘空间量。有些遗憾的是,目前Kafka的JMX监控指标没有提供这样的功能,而磁盘占用这件事,是很多Kafka运维人员要实时监控并且极为重视的。
幸运的是,我们可以使用AdminClient来实现这一功能。代码如下:
try (AdminClient client = AdminClient.create(props)) {
DescribeLogDirsResult ret = client.describeLogDirs(Collections.singletonList(targetBrokerId)); // 指定Broker id
long size = 0L;
for (Map<String, DescribeLogDirsResponse.LogDirInfo> logDirInfoMap : ret.all().get().values()) {
size += logDirInfoMap.values().stream().map(logDirInfo -> logDirInfo.replicaInfos).flatMap(
topicPartitionReplicaInfoMap ->
topicPartitionReplicaInfoMap.values().stream().map(replicaInfo -> replicaInfo.size))
.mapToLong(Long::longValue).sum();
}
System.out.println(size);
}
这段代码的主要思想是,使用AdminClient的describeLogDirs方法获取指定Broker上所有分区主题的日志路径信息,然后把它们累积在一起,得出总的磁盘占用量。
好了,我们来小结一下。社区于0.11版本正式推出了Java客户端版的AdminClient工具,该工具提供了几十种运维操作,而且它还在不断地演进着。如果可以的话,你最好统一使用AdminClient来执行各种Kafka集群管理操作,摒弃掉连接ZooKeeper的那些工具。另外,我建议你时刻关注该工具的功能完善情况,毕竟,目前社区对AdminClient的变更频率很高。
请思考一下,如果我们要使用AdminClient去增加某个主题的分区,代码应该怎么写?请给出主体代码。
欢迎写下你的思考和答案,我们一起讨论。如果你觉得有所收获,也欢迎把文章分享给你的朋友。
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