Apache kafka客户端开发demo

该博客转载自：http://www.aboutyun.com/thread-9906-1-1.html

1.依赖包

1.         
   
2.             org.apache.kafka
   
3.             kafka_2.10
   
4.             0.8.1
   
5.         

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2.producer程序开发例子
2.1 producer参数说明

1. #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
   
2. metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
   
3. # 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
   
4. #partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner
   
5. 
   
6. # 是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
   
7. compression.codec=none
   
8.   
   
9. # 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]
   
10. serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder
    
11. # serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
    
12. # serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
    
13. # 如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。
    
14. #compressed.topics=
    
15. 
    
16. ########### request ack ###############
    
17. # producer接收消息ack的时机.默认为0. 
    
18. # 0: producer不会等待broker发送ack 
    
19. # 1: 当leader接收到消息之后发送ack 
    
20. # 2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack. 
    
21. request.required.acks=0 
    
22. # 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 
    
23. # 如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种 
    
24. # 原因未能成功(比如follower未能同步成功) 
    
25. request.timeout.ms=10000
    
26. ########## end #####################
    
27. 
    
28. 
    
29. # 同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
    
30. # 也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息
    
31. producer.type=sync
    
32. ############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################
    
33. # 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms
    
34. # 此值和batch.num.messages协同工作.
    
35. queue.buffering.max.ms = 5000
    
36. # 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
    
37. # 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
    
38. # 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000
    
39. queue.buffering.max.messages=20000
    
40. # 如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200
    
41. batch.num.messages=500
    
42. # 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后 
    
43. # 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息) 
    
44. # 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间 
    
45. # -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃 
    
46. # 0:立即清空队列,消息被抛弃 
    
47. queue.enqueue.timeout.ms=-1
    
48. ################ end ###############
    
49. 
    
50. # 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数 
    
51. # 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失) 
    
52. # 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
    
53. message.send.max.retries=3
    
54. 
    
55. 
    
56. # producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况 
    
57. # 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新 
    
58. # (比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制，默认值600000 
    
59. topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

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1. import java.util.*;  
   
2.    
   
3. import kafka.javaapi.producer.Producer;  
   
4. import kafka.producer.KeyedMessage;  
   
5. import kafka.producer.ProducerConfig;  
   
6.    
   
7. public class TestProducer {  
   
8.     public static void main(String[] args) {  
   
9.         long events = Long.parseLong(args[0]);  
   
10.         Random rnd = new Random();  
    
11.    
    
12.         Properties props = new Properties();  
    
13.         props.put("metadata.broker.list", "192.168.2.105:9092");  
    
14.         props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); //默认字符串编码消息  
    
15.         props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");  
    
16.         props.put("request.required.acks", "1");  
    
17.    
    
18.         ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);  
    
19.    
    
20.         Producer producer = new Producer(config);  
    
21.    
    
22.         for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {   
    
23.                long runtime = new Date().getTime();    
    
24.                String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);   
    
25.                String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;   
    
26.                KeyedMessage data = new KeyedMessage("page_visits", ip, msg);  
    
27.                producer.send(data);  
    
28.         }  
    
29.         producer.close();  
    
30.     }  
    
31. }  
    

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2.2 指定关键字key，发送消息到指定partitions
说明：如果需要实现自定义partitions消息发送，需要实现Partitioner接口

1. public class CustomizePartitioner implements Partitioner {  
   
2.     public CustomizePartitioner(VerifiableProperties props) {  
   
3.    
   
4.     }  
   
5.     /** 
   
6.      * 返回分区索引编号 
   
7.      * @param key sendMessage时，输出的partKey 
   
8.      * @param numPartitions topic中的分区总数 
   
9.      * @return 
   
10.      */  
    
11.     @Override  
    
12.     public int partition(Object key, int numPartitions) {  
    
13.         System.out.println("key:" + key + "  numPartitions:" + numPartitions);  
    
14.         String partKey = (String)key;  
    
15.         if ("part2".equals(partKey))  
    
16.             return 2;  
    
17. //        System.out.println("partKey:" + key);  
    
18.    
    
19.         ........  
    
20.         ........  
    
21.         return 0;  
    
22.     }  
    
23. }  

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3.consumer程序开发例子
3.1 consumer参数说明

1. # zookeeper连接服务器地址，此处为线下测试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)
   
2. # 配置例子："127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
   
3. zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka
   
4. # zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉，当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
   
5. zookeeper.session.timeout.ms=5000
   
6. zookeeper.connection.timeout.ms=10000
   
7. # 指定多久消费者更新offset到zookeeper中。注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息
   
8. zookeeper.sync.time.ms=2000
   
9. 
   
10. #指定消费组
    
11. group.id=xxx
    
12. # 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息 
    
13. # 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
    
14. auto.commit.enable=true
    
15. # 自动更新时间。默认60 * 1000
    
16. auto.commit.interval.ms=1000
    
17. 
    
18. # 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
    
19. conusmer.id=xxx 
    
20. 
    
21. # 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生
    
22. client.id=xxxx
    
23. # 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
    
24. queued.max.message.chunks=50
    
25. # 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新 
    
26. # 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册 
    
27. # "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点, 
    
28. # 此值用于控制,注册节点的重试次数. 
    
29. rebalance.max.retries=5
    
30. # 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk
    
31. # 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
    
32. fetch.min.bytes=6553600
    
33. # 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer
    
34. fetch.wait.max.ms=5000
    
35. socket.receive.buffer.bytes=655360
    
36. 
    
37. # 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
    
38. # anything可选，分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest
    
39. auto.offset.reset=smallest
    
40. # 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]
    
41. derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

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3.2 多线程并行消费topic
ConsumerTest类

1. import kafka.consumer.ConsumerIterator;  
   
2. import kafka.consumer.KafkaStream;  
   
3.    
   
4. public class ConsumerTest implements Runnable {  
   
5.     private KafkaStream m_stream;  
   
6.     private int m_threadNumber;  
   
7.    
   
8.     public ConsumerTest(KafkaStream a_stream, int a_threadNumber) {  
   
9.         m_threadNumber = a_threadNumber;  
   
10.         m_stream = a_stream;  
    
11.     }  
    
12.    
    
13.     public void run() {  
    
14.         ConsumerIterator it = m_stream.iterator();  
    
15.         while (it.hasNext())  
    
16.             System.out.println("Thread " + m_threadNumber + ": " + new String(it.next().message()));  
    
17.         System.out.println("Shutting down Thread: " + m_threadNumber);  
    
18.     }  
    
19. }  

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ConsumerGroupExample类

1. import kafka.consumer.ConsumerConfig;  
   
2. import kafka.consumer.KafkaStream;  
   
3. import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;  
   
4.    
   
5. import java.util.HashMap;  
   
6. import java.util.List;  
   
7. import java.util.Map;  
   
8. import java.util.Properties;  
   
9. import java.util.concurrent.ExecutorService;  
   
10. import java.util.concurrent.Executors;  
    
11.    
    
12. public class ConsumerGroupExample {  
    
13.     private final ConsumerConnector consumer;  
    
14.     private final String topic;  
    
15.     private  ExecutorService executor;  
    
16.    
    
17.     public ConsumerGroupExample(String a_zookeeper, String a_groupId, String a_topic) {  
    
18.         consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(  
    
19.                 createConsumerConfig(a_zookeeper, a_groupId));  
    
20.         this.topic = a_topic;  
    
21.     }  
    
22.    
    
23.     public void shutdown() {  
    
24.         if (consumer != null) consumer.shutdown();  
    
25.         if (executor != null) executor.shutdown();  
    
26.     }  
    
27.    
    
28.     public void run(int a_numThreads) {  
    
29.         Map topicCountMap = new HashMap();  
    
30.         topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));  
    
31.         Map>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);  
    
32.         List> streams = consumerMap.get(topic);  
    
33.    
    
34.         // 启动所有线程  
    
35.         executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);  
    
36.    
    
37.         // 开始消费消息  
    
38.         int threadNumber = 0;  
    
39.         for (final KafkaStream stream : streams) {  
    
40.             executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));  
    
41.             threadNumber++;  
    
42.         }  
    
43.     }  
    
44.    
    
45.     private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {  
    
46.         Properties props = new Properties();  
    
47.         props.put("zookeeper.connect", "192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka");  
    
48.         props.put("group.id", "push-token");  
    
49.         props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "60000");  
    
50.         props.put("zookeeper.sync.time.ms", "2000");  
    
51.         props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");  
    
52.    
    
53.         return new ConsumerConfig(props);  
    
54.     }  
    
55.    
    
56.     public static void main(String[] args) {  
    
57.         String zooKeeper = args[0];  
    
58.         String groupId = args[1];  
    
59.         String topic = args[2];  
    
60.         int threads = Integer.parseInt(args[3]);  
    
61.    
    
62.         ConsumerGroupExample example = new ConsumerGroupExample(zooKeeper, groupId, topic);  
    
63.         example.run(threads);  
    
64.    
    
65.         try {  
    
66.             Thread.sleep(10000);  
    
67.         } catch (InterruptedException ie) {  
    
68.    
    
69.         }  
    
70.         example.shutdown();  
    
71.     }  
    
72. }  

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总结：
kafka消费者api分为high api和low api，目前上述demo是都是使用kafka high api，高级api不用关心维护消费状态信息和负载均衡，系统会根据配置参数，
定期flush offset到zk上，如果有多个consumer且每个consumer创建了多个线程，高级api会根据zk上注册consumer信息，进行自动负载均衡操作。

注意事项：
1.高级api将会内部实现持久化每个分区最后读到的消息的offset，数据保存在zookeeper中的消费组名中(如/consumers/push-token-group/offsets/push-token/2。
其中push-token-group是消费组，push-token是topic，最后一个2表示第3个分区)，每间隔一个(默认1000ms)时间更新一次offset，
那么可能在重启消费者时拿到重复的消息。此外，当分区leader发生变更时也可能拿到重复的消息。因此在关闭消费者时最好等待一定时间（10s）然后再shutdown()

2.消费组名是一个全局的信息，要注意在新的消费者启动之前旧的消费者要关闭。如果新的进程启动并且消费组名相同，kafka会添加这个进程到可用消费线程组中用来消费
topic和触发重新分配负载均衡，那么同一个分区的消息就有可能发送到不同的进程中。

3.如果消费者组中所有consumer的总线程数量大于分区数，一部分线程或某些consumer可能无法读取消息或处于空闲状态。

4.如果分区数多于线程数(如果消费组中运行者多个消费者，则线程数为消费者组内所有消费者线程总和)，一部分线程会读取到多个分区的消息

5.如果一个线程消费多个分区消息，那么接收到的消息是不能保证顺序的。
备注：可用zookeeper web ui工具管理查看zk目录树数据： xxx/consumers/push-token-group/owners/push-token/2其中
push-token-group为消费组，push-token为topic,2为分区3.查看里面的内容如：
push-token-group-mobile-platform03-1405157976163-7ab14bd1-0表示该分区被该标示的线程所执行。


总结：
producer性能优化:异步化，消息批量发送，具体浏览上述参数说明。consumer性能优化:如果是高吞吐量数据，设置每次拿取消息(fetch.min.bytes)大些，
拿取消息频繁(fetch.wait.max.ms)些(或时间间隔短些)，如果是低延时要求，则设置时间时间间隔小，每次从kafka broker拿取消息尽量小些。