前提

首先你需要了解MQ / Kafka相关的知识

本文目标

了解 Kafka Connect 基本概念与功能

什么是Kafka Connect

Kafka Connect 是一款可扩展并且可靠地在 Apache Kafka 和其他系统之间进行数据传输的工具。 可以很简单的定义 connectors（连接器） 将大量数据迁入、迁出Kafka。

例如我现在想要把数据从MySQL迁移到ElasticSearch，为了保证高效和数据不会丢失，我们选择MQ作为中间件保存数据。这时候我们需要一个生产者线程，不断的从MySQL中读取数据并发送到MQ，还需要一个消费者线程消费MQ的数据写到ElasticSearch，这件事情似乎很简单，不需要任何框架。

但是如果我们想要保证生产者和消费者服务的高可用性，例如重启后生产者恢复到之前读取的位置，分布式部署并且节点宕机后将任务转移到其他节点。如果要加上这些的话，这件事就变得复杂起来了，而Kafka Connect 已经为我们造好这些轮子。

Kafka Connect 如何工作？

image.png

Kafka Connect 特性如下：

• Kafka 连接器的通用框架：Kafka Connect 标准化了其他数据系统与Kafka的集成，从而简化了连接器的开发，部署和管理
• 支持分布式模式和单机模式部署
• Rest API：通过简单的Rest API管理连接器
• 偏移量管理：针对Source和Sink都有相应的偏移量（Offset）管理方案，程序员无须关心Offset 的提交
• 分布式模式可扩展的，支持故障转移

Kafka Connect Concepts

这里简单介绍下Kafka Connect 的概念与组成
更多细节请参考 👉 https://docs.confluent.io/platform/current/connect/concepts.html

Connectors

连接器，分为两种 Source（从源数据库拉取数据写入Kafka），Sink（从Kafka消费数据写入目标数据）

连接器其实并不参与实际的数据copy，连接器负责管理Task。连接器中定义了对应Task的类型，对外提供配置选项（用户创建连接器时需要提供对应的配置信息）。并且连接器还可以决定启动多少个Task线程。

用户可以通过Rest API 启停连接器，查看连接器状态

Confluent 已经提供了许多成熟的连接器，传送门👉 https://www.confluent.io/product/connectors/

Task

实际进行数据传输的单元，和连接器一样同样分为 Source和Sink

Task的配置和状态存储在Kafka的Topic中，config.storage.topic和status.storage.topic。我们可以随时启动，停止任务，以提供弹性、可扩展的数据管道

Worker

刚刚我们讲的Connectors 和Task 属于逻辑单元，而Worker 是实际运行逻辑单元的进程，Worker 分为两种模式，单机模式和分布式模式

单机模式：比较简单，但是功能也受限，只有一些特殊的场景会使用到，例如收集主机的日志，通常来说更多的是使用分布式模式

分布式模式：为Kafka Connect提供了可扩展和故障转移。相同group.id的Worker，会自动组成集群。当新增Worker，或者有Worker挂掉时，集群会自动协调分配所有的Connector 和 Task（这个过程称为Rebalance）

Worker 集群

当使用Worker集群时，创建连接器，或者连接器Task数量变动时，都会触发Rebalance 以保证集群各个Worker节点负载均衡。但是当Task 进入Fail状态的时候并不会触发 Rebalance，只能通过Rest Api 对Task进行重启

Converters

Kafka Connect 通过 Converter 将数据在Kafka（字节数组）与Task（Object）之间进行转换

默认支持以下Converter

• AvroConverter io.confluent.connect.avro.AvroConverter: 需要使用 Schema Registry
• ProtobufConverter io.confluent.connect.protobuf.ProtobufConverter: 需要使用 Schema Registry
• JsonSchemaConverter io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter: 需要使用 Schema Registry
• JsonConverter org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter (无需 Schema Registry): 转换为json结构
• StringConverter org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter: 简单的字符串格式
• ByteArrayConverter org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter: 不做任何转换

Converters 与 Connector 是解耦的，下图展示了在Kafka Connect中，Converter 在何时进行数据转换

image.png

Transforms

连接器可以通过配置Transform 实现对单个消息（对应代码中的Record）的转换和修改，可以配置多个Transform 组成一个链。例如让所有消息的topic加一个前缀、sink无法消费source 写入的数据格式，这些场景都可以使用Transform 解决

Transform 如果配置在Source 则在Task之后执行，如果配置在Sink 则在Task之前执行

Dead Letter Queue

与其他MQ不同，Kafka 并没有死信队列这个功能。但是Kafka Connect提供了这一功能。

当Sink Task遇到无法处理的消息，会根据errors.tolerance配置项决定如何处理，默认情况下(errors.tolerance=none) Sink 遇到无法处理的记录会直接抛出异常，Task进入Fail 状态。开发人员需要根据Worker的错误日志解决问题，然后重启Task，才能继续消费数据

设置 errors.tolerance=all，Sink Task 会忽略所有的错误，继续处理。Worker中不会有任何错误日志。可以通过配置errors.deadletterqueue.topic.name = <dead-letter-topic-name> 让无法处理的消息路由到 Dead Letter Topic

快速上手

下面我来实战一下，如何使用Kafka Connect，我们先定一个小目标 将MySQL中的全量数据同步到Redis

1. 新建文件 docker-compose.yaml

version: '3.7'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    container_name: zk
    ports:
      - 2182:2181

  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.13-2.7.0
    container_name: kafka
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 0
      # 宿主机ip
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.3.21:9092
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
    depends_on:
      - zookeeper

在终端上执行 docker-compose -f docker-compose.yaml up -d 启动docker容器

准备连接器，这里我是自己写了一个简单的连接器😄。下载地址：https://github.com/TavenYin/kafka-connect-example/blob/master/release/kafka-connector-example-bin.jar

# 将连接器上传到kafka 容器中
docker cp kafka-connector-example-bin.jar kafka:/opt/connectors

2. 修改配置并启动Worker

#在配置文件末尾追加 plugin.path=/opt/connectors
vi /opt/kafka/config/connect-distributed.properties

# 启动Worker
bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties

3. 准备MySQL

由于我宿主机里已经安装了MySQL，我就直接使用了，使用如下Sql创建表。创建之后随便造几条数据

CREATE TABLE `test_user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ;

4. 创建连接器

新建 source.json

{
  "name" : "example-source",
  "config" : {
    "connector.class" : "com.github.taven.source.ExampleSourceConnector",
    "tasks.max" : "1",
    "database.url" : "jdbc:mysql://192.168.3.21:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=UTC&rewriteBatchedStatements=true",
    "database.username" : "root",
    "database.password" : "root",
    "database.tables" : "test_user"
  }
}

向Worker 发送请求，创建连接器
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/ -d @source.json

source.json 中，有一些属性是Kafka Connect 提供的，例如上述文件中 name, connector.class, tasks.max，剩下的属性可以在开发Connector 时自定义。关于Kafka Connect Configuration 相关请阅读这里 👉 https://docs.confluent.io/platform/current/installation/configuration/connect/index.html

5. 确认数据是否写入Kafka

首先查看一下Worker中的运行状态，如果Task的state = RUNNING，代表Task没有抛出任何异常，平稳运行

bash-4.4# curl -X GET localhost:8083/connectors/example-source/status
{"name":"example-source","connector":{"state":"RUNNING","worker_id":"172.21.0.3:8083"},
"tasks":[{"id":0,"state":"RUNNING","worker_id":"172.21.0.3:8083"}],"type":"source"}

查看kafka 中Topic 是否创建

bash-4.4# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper zookeeper:2181
__consumer_offsets
connect-configs
connect-offsets
connect-status
test_user

这些Topic 都存储了什么？

• __consumer_offsets: 记录所有Kafka Consumer Group的Offset
• connect-configs: 存储连接器的配置，对应Connect 配置文件中config.storage.topic
• connect-offsets: 存储Source 的Offset，对应Connect 配置文件中offset.storage.topic
• connect-status: 连接器与Task的状态，对应Connect 配置文件中status.storage.topic

查看topic中数据，此时说明MySQL数据已经成功写入Kafka

bash-4.4# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test_user --from-beginning
{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int64","optional":false,"field":"id"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"}],"optional":false,"name":"test_user"},"payload":{"id":1,"name":"yyyyyy"}}
{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int64","optional":false,"field":"id"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"}],"optional":false,"name":"test_user"},"payload":{"id":2,"name":"qqqq"}}
{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int64","optional":false,"field":"id"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"}],"optional":false,"name":"test_user"},"payload":{"id":3,"name":"eeee"}}

数据结构为Json，可以回顾一下上面我们修改的connect-distributed.properties，默认提供的Converter 为JsonConverter，所有的数据包含schema 和 payload 两项是因为配置文件中默认启动了key.converter.schemas.enable=true和value.converter.schemas.enable=true两个选项

6. 启动 Sink

新建sink.json

{
  "name" : "example-sink",
  "config" : {
    "connector.class" : "com.github.taven.sink.ExampleSinkConnector",
    "topics" : "test_user, test_order",
    "tasks.max" : "1",
    "redis.host" : "192.168.3.21",
    "redis.port" : "6379",
    "redis.password" : "",
    "redis.database" : "0"
  }
}

创建Sink Connector
curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/ -d @sink.json

然后查看Sink Connector Status，这里我发现由于我的Redis端口只对localhost开发，所以这里我的Task Fail了，修改了Redis配置之后，重启Task curl -X POST localhost:8083/connectors/example-sink/tasks/0/restart

在确认了Sink Status 为RUNNING 后，可以确认下Redis中是否有数据

关于Kafka Connect Rest api 文档，请参考👉https://docs.confluent.io/platform/current/connect/references/restapi.html

7. 如何查看Sink Offset消费情况

使用命令
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group connect-example-sink

下图代表 test_user topic 三条数据已经全部消费

Kafka Connect 高级功能

我们的小目标已经达成了。现在两个Task无事可做，正好借此机会我们来体验一下可扩展和故障转移

集群扩展

我启动了开发环境中的Kafka Connect Worker，根据官方文档所示通过注册同一个Kafka 并且使用相同的 group.id=connect-cluster 可以自动组成集群

启动我开发环境中的Kafka Connect，之后检查两个连接器状态

bash-4.4#  curl -X GET localhost:8083/connectors/example-source/status
{"name":"example-source","connector":{"state":"RUNNING","worker_id":"172.23.176.1:8083"},"tasks":[{"id":0,"state":"RUNNING","worker_id":"172.23.176.1:8083"}],"type":"source"}bash-4.4#

bash-4.4#  curl -X GET localhost:8083/connectors/example-sink/status
{"name":"example-sink","connector":{"state":"RUNNING","worker_id":"172.21.0.3:8083"},"tasks":[{"id":0,"state":"RUNNING","worker_id":"172.21.0.3:8083"}],"type":"sink"}

观察worker_id 可以发现，两个Connectors 已经分别运行在两个Worker上了

故障转移

此时我们通过kill pid结束docker中的Worker进程观察是否宕机之后自动转移，但是发现Task并没有转移到仅存的Worker中，Task 状态变为UNASSIGNED，这是为啥呢？难道是有什么操作错了？

在网上查阅了一番得知，Kafka Connect 的集群扩展与故障转移机制是通过Kafka Rebalance 协议实现的（Consumer也是该协议），当Worker节点宕机时间超过 scheduled.rebalance.max.delay.ms 时，Kafka才会将其踢出集群。踢出后将该节点的连接器和任务分配给其他Worker，scheduled.rebalance.max.delay.ms默认值为五分钟。

后来经测试发现，五分钟之后查看连接器信息，已经转移到存活的Worker节点了

本来还计划写一下如何开发连接器和Kafka Rebalance，但是这篇已经够长了，所以计划后续更新这两篇文章