前言
Kafka 是通过 Scala 和 Java共同编写的语言,之所以选择2.7.2的版本是因为这个版本的Kafka是最后一版本保留ZK的版本。
为什么不直接部署最新版代码?
因为过去很长一段时间Kafka都是和ZK配合的,并且有很多成熟项目都使用了带ZK的Kafka,去ZK的Kafka还有不少的路要走。
环境准备
- JDK:1.8.0_351
- Scala:2.12.8
- Gradle:6.6
- Zookeeper:3.4.14
Kafka 2.7.2
建议fork一个官方的分支到自己的仓库,方便自己学习的时候添加注释等内容。
地址:https://github.com/apache/kafka
安装JDK 1.8
JDK的教程玩网上有非常多,寻找合适的JDK8的版本即可。
https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html
安装 Scala 2.12.8
下载
下载地址为:https://www.scala-lang.org/download/2.12.8.html
个人为Win 11,直接下载Windows 安装版本:
个人是window系统,直接点击下一步即可,安装过程这里省略了。
配置 SCALA_HOME
安装完成之后是在对应的操作系统配置环境变量,个人在Path变量中增加SCALA_HOME,并且指定地址即可。因为个人是Windows 安装版本安装,已经自动配置了环境变量。安装完成之后结果如下:
1 | C:\Users\adong>scala -version |
安装 gradle 6.6
下载地址:https://services.gradle.org/distributions/
我们选择想要安装的发布版本,gradle-x.x-bin.zip 是需要下载的安装发布版,gradle-x.x-src.zip 是源码,gradle-x.x-all.zip 则是下载全部的文件。这里我选择的是gradle-6.6.1-bin.zip
。
配置 Gradle 环境变量
直接把gradle 的安装目录bin地址贴到环境变量的Path当中。
1 | E:\adongstack\mysoft\gradle-6.6.1\bin |
然后是在cmd
当中验证即可:
1 | C:\Users\adong>gradle -v |
安装 Zookeeper 3.4.14
个人建议安装到虚拟机的Linux系统,安装的操作如下:
1 | wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz |
国内的访问速度比较慢,这里直接上外网拖了一个安装包放到网盘,读者根据网盘下载即可:
链接:https://pan.baidu.com/s/1R6zz5pffuwV8D7B-N6PV7Q?pwd=wopn
提取码:wopn
创建 data 文件夹
在Zookeeper 3.4.14的目录当中准备data
文件夹。
1 | [zxd@localhost zookeeper-3.4.14]$ mkdir data |
修改 zoo.cfg 中的 data 属性
我们将Zookeeper的数据目录执行刚刚新建的data文件夹。
1 | cd conf |
vim zoo_sample.cfg zoo.cfg
,我们修改相关的配置,默认目录在/tmp/zookeeper
,这里个人改为/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/data
1 | # the directory where the snapshot is stored. |
修改之后我们使用-x
应用修改。
启动Zookeeper
编辑完成之后,进入到安装目录的bin目录当中启动Zookeeper。
1 | [zxd@localhost zookeeper-3.4.14]$ cd bin/ |
发现没有启动成功,根据提示我们需要zoo.cfg的配置,这部分为Zk的内容,这里就直接跳过了。
Kafka 2.7.2 源码下载
下载kafka-2.7.2-src.tgz
包之后,解压到对应的目录,接下来需要导入到Idea当中。
导入Idea
下载源码之后在Idea当中导入Kafka项目。
导入项目之后,我们进入到Setting, 设置Gradle的Home地址。
这里把Gradle的Home地址设置为自己本机安装的,不使用Iead自带的。
修改 build.gradle
接下来还不能导 jar 包,需要把镜像文件下载服务器更换为国内的私服,否则会相当慢,直接导致 “time out” 报错。进入 kafka 源码包,修改 build.gradle 文件,在原来配置上,添加阿里的私服配置。
下面的内容复制到 build.gradle 文件的对应位置:
1 | maven { |
文件当中查找
buildscript
可以快速定位。
注意最后需要 调整一下位置,优先从阿里云的库获取:
1 | buildscript { |
接着还需要复制到allproject
当中:
1 | maven { |
复制到的位置大概如下:
1 | allprojects { |
替换之后耐心等待依赖下载完成:
在依赖安装完成之后,我们可以点一下Idea顶部的小锤子,最后的提示编译成功:
安装 Idea scala 插件
Idea导入源码之后的.scala
文件是没有语法提示的,我们安装插件之后可以正常阅读scala的源码:
插件安装完成之后需要重启。访问kafka.scala
,如果相关的代码出现颜色和语法提示说明插件安装成功:
选择 scala jdk
如果读者是第一次搭建Kafka和使用scala,大概率会出现下面的提示:
根据提示设置scala jdk
的安装目录:
1 | C:\Program Files (x86)\scala\bin |
设置完成之后一切就大功告成了。
编译和构建 Kafka 源码
这里个人不太熟悉Idea对于gradle的使用,最后用了gradle的命令进行构建,构建之后出现下面的内容表示正确:
gradle
命令是用来下载和更新 Gradle 套件(Gradle Wrapper)的,gradle jar
是用 Gradle 套件构建 Kafka 工程,生成 Jar 文件。
下面是使用gradle
命令的结果:
1 | adong@Adong-pc MINGW64 /e/adongstack/project/selfUp/kafka-2.7/kafka-2.7.2-src |
下面使用gradle jar
的编译结果:
1 | adong@Adong-pc MINGW64 /e/adongstack/project/selfUp/kafka-2.7/kafka-2.7.2-src |
最后使用下面的命令:
1 | gradle clean build -x test |
但是这种命令构建过程会出现一些报错,可以把报错所需要的依赖jar包放到下面:
1 | E:\adongstack\project\selfUp\kafka-2.7\kafka-2.7.2-src\gradle\wrapper |
要构建整个 Kafka 工程并打包出一个可运行的二进制环境命令如下
1 | gradle clean releaseTarGz |
其他构建命令
还有其他gradle的构建命令:
1 | 构建 jar包并运行 |
单元测试
Kafka当中同样存在很多单元测试,下面是一些核心模块的单元测试命令。
core 模块单元测试:
1 | gradle core:test |
client 模块单元测试:
1 | gradle clients:test |
模块当中的某个子模块单元测试:
1 | gradle connect:[submodule]:test |
Connect 工程下细分了多个子模块,比如 api、runtime 等,需要显式地指定要 测试的子模块名才能进行测试。
stream 模块单元测试。
1 | gradle connect:[submodule]:test |
个人实际使用之后会发现有部分报错信息:
除了上面的整个模块的单元测试,如果只想要测试某个模块下的某个类,可以使用下面的方法:
单独对某一个具体的测试用例进行测试,比如测试 LogTest 类:
1 | gradle core:test --tests kafka.log.LogTest |
个人的执行结果如下:
1 | $ gradle core:test --tests kafka.log.LogTest |
Kafka目录结构
bin 目录:保存 Kafka 工具行脚本,我们熟知的 kafka-server-start 和 kafka-consoleproducer 等脚本都存放在这。
clients 目录:保存 Kafka 客户端代码,比如生产者和消费者的代码都在该目录下。
config 目录:保存 Kafka 的配置文件,其中比较重要的配置文件是 server.properties。
connect 目录:保存 Connect 组件的源代码。Kafka Connect 组件是用来实现 Kafka 与外部系统之间的实时数据传输的。
core 目录:保存 Broker 端代码。Kafka 服务器端代码全部保存在该目录下。
streams 目录:保存 Streams 组件的源代码。Kafka Streams 是实现 Kafka 实时流处理的组件。
server 目录:顾名思义,它是 Kafka 的服务器端主代码,里面的类非常多,很多关键的 Kafka 组件都存放在这里,比如状态机、Purgatory 延时机制等。
Kafka Streams is a client library for building applications and microservices, where the input and output data are stored in Kafka clusters.
提供一个基于 Kafka 的流式处理类库,直接提供具体的类给开发者调用,整个应用的运行方式主要由开发者控制,方便使用和调试。
Kafka Streams 是一个用来构建流处理程序的库,特别是其输入是一个 Kafka topic,输出是另一个 Kafka topic 的程序(或者是调用外部服务,或者是更新数据库,或者其它)。它使得你以一种分布式以及容错的方式来做这件事情。
coordinator 包:保存了消费者端的 GroupCoordinator 代码和用于事务的 TransactionCoordinator 代码。对 coordinator 包进行分析,特别是对消费者端的 GroupCoordinator 代码进行分析,是我们弄明白 Broker 端协调者组件设计原理的关 键。
其他目录结构
除了上面的核心目录之外,我们还可以在项目根路径看到一些其他模块:
network 包:封装了 Kafka 服务器端网络层的代码,特别是 SocketServer.scala 这个文件,是 Kafka 实现 Reactor 模式的具体操作类,非常值得一读。
consumer 包:后面会丢弃该包,用 clients 包下 consumer 相关类代替。
tools 包:工具类。
log 包:保存了 Kafka 最核心的日志结构代码,包括日志、日志段、索引文件等, 另外,该包下还封装了 Log Compaction 的实现机制,是非常重要的源码包。
checkstyle 目录:代码规范,自动化检测。
Checkstyle 是什么,类似于代码规范的自动化检测插件,国内最为经典的是阿里巴巴的规约插件,而最出名的检查插件为
google style guide
,Checkstyle 就是以类似这种风格开发出的一个自动化插件,来辅助判断代码格式是否满足规范。
该目录下的文件定义了工程代码格式的规范,我们可以在 build.gradle 中看到相关 checkstyle 的配置和自动化代码格式化配置:
checkstyle 配置(build.gradle)
1 | def checkstyleConfigProperties(configFileName) { |
connect 目录:保存 Connect 组件的源代码。 Kafka Connect 组件是用来实现 Kafka 与外部系统之间的实时数据传输的。
docs 目录:Kafka 设计文档以及组件相关结构图。
examples 目录:Kafka 样例相关目录。
gradle 目录:gradle 的脚本和依赖包定义等相关文件。
jmh-benchmarks 目录:Kafka 代码微基准测试相关类。
JMH,即 Java Microbenchmark Harness,是专门用于代码微基准测试的工具套件。Micro Benchmark 是什么意思?简单的来说就是基于方法层面的基准测试,精度可以达到微秒级。当你定位到热点方法,希望进一步优化方法性能的时候,就可以使用 JMH 对优化的结果进行量化的分析。
JMH 比较典型的应用场景有:
- 准确的知道某个方法需要执行多长时间,以及执行时间和输入之间的相关性;
- 对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量,找到最优实现。
kafka-logs 目录:server.properties 文件中配置 log.dirs 生成的目录。
log4j-appender 目录:
A log4j appender that produces log messages to Kafka
这个目录里面就一个 KafkaLog4jAppender 类。
raft 目录:raft 一致性协议相关模块。
tests 目录:此目录的内容介绍如何进行 Kafka 系统集成和性能测试。
tools 目录:工具类模块。
vagrant 目录:介绍如何在 Vagrant 虚拟环境中运行 Kafka,提供了相关的脚本文件和说明文档。
Vagrant 是一个基于 Ruby 的工具,用于创建和部署虚拟化开发环境。它使用 Oracle 的开源 VirtualBox 虚拟化系统,使用 Chef 创建自动化虚拟环境。
参考
https://segmentfault.com/a/1190000040790524