Kafka Demo
添加 Kafka 依赖：
org.apache.kafka
kafka-clients
1.1.0
Producer：
package dongguabai.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
/**
* @author Dongguabai
* @date 2019/1/17 11:26
*/
public class KafkaProducerDemo extends Thread {
/**
* 消息发送者
*/
private final KafkaProducer producer;
/**
* topic
*/
private final String topic;
public KafkaProducerDemo(String topic) {
//构建相关属性
//@see ProducerConfig
Properties properties = new Properties();
//Kafka 地址
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.220.135:9092,192.168.220.136:9092");
//kafka 客户端 Demo
properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "KafkaProducerDemo");
//The number of acknowledgments the producer requires the leader to have received before considering a request complete. This controls the durability of records that are sent.
/**发送端消息确认模式：
* 0：消息发送给broker后，不需要确认（性能较高，但是会出现数据丢失，而且风险最大，因为当 server 宕机时，数据将会丢失）
* 1：只需要获得集群中的 leader节点的确认即可返回
* -1/all:需要 ISR 中的所有的 Replica进行确认（集群中的所有节点确认），最安全的，也有可能出现数据丢失（因为 ISR 可能会缩小到仅包含一个 Replica）
*/
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");
/**【调优】
* batch.size 参数（默认 16kb）
* public static final String BATCH_SIZE_CONFIG = "batch.size";
*
* producer对于同一个 分区 来说，会按照 batch.size 的大小进行统一收集进行批量发送，相当于消息并不会立即发送，而是会收集整理大小至 16kb.若将该值设为0，则不会进行批处理
*/
/**【调优】
* linger.ms 参数
* public static final String LINGER_MS_CONFIG = "linger.ms";
* 一个毫秒值。Kafka 默认会把两次请求的时间间隔之内的消息进行搜集。相当于会有一个 delay 操作。比如定义的是1000（1s），消息一秒钟发送5条，那么这 5条消息不会立马发送，而是会有一个 delay操作进行聚合，
* delay以后再次批量发送到 broker。默认是 0，就是不延迟（同 TCP Nagle算法），那么 batch.size 也就不生效了
*/
//linger.ms 参数和batch.size 参数只要满足其中一个都会发送
/**【调优】
* max.request.size 参数（默认是1M） 设置请求最大字节数
* public static final String MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG = "max.request.size";
* 如果设置的过大，发送的性能会受到影响，同时写入接收的性能也会受到影响。
*/
//设置 key的序列化，key 是 Integer类型，使用 IntegerSerializer
//org.apache.kafka.common.serialization
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
//设置 value 的序列化
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//构建 kafka Producer，这里 key 是 Integer 类型，Value 是 String 类型
producer = new KafkaProducer(properties);
this.topic = topic;
}
public static void main(String[] args) {
new KafkaProducerDemo("test").start();
}
@Override
public void run() {
int num = 0;
while (num < 100) {
String message = "message--->" + num;
System.out.println("start to send message 【 " + message + " 】");
producer.send(new ProducerRecord(topic, message));
num++;
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
Consumer：
package dongguabai.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
/**
* @author Dongguabai
* @date 2019/1/17 11:55
*/
public class KafkaConsumerDemo extends Thread {
private final KafkaConsumer kafkaConsumer;
public KafkaConsumerDemo(String topic) {
//构建相关属性
//@see ConsumerConfig
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.220.135:9092,192.168.220.136:9092");
//消费组
/**
* consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是
一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例((consumer instance),
它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订
阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一
个消费组内的一个consumer来消费.后面会进一步介绍。
*/
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "KafkaConsumerDemo");
/** auto.offset.reset 参数 从什么时候开始消费
* public static final String AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG = "auto.offset.reset";
*
* 这个参数是针对新的groupid中的消费者而言的，当有新groupid的消费者来消费指定的topic时，对于该参数的配置，会有不同的语义
* auto.offset.reset=latest情况下，新的消费者将会从其他消费者最后消费的offset处开始消费topic下的消息
* auto.offset.reset= earliest情况下，新的消费者会从该topic最早的消息开始消费
auto.offset.reset=none情况下，新的消费组加入以后，由于之前不存在 offset，则会直接抛出异常。说白了，新的消费组不要设置这个值
*/
//enable.auto.commit
//消费者消费消息以后自动提交，只有当消息提交以后，该消息才不会被再次接收到（如果没有 commit，消息可以重复消费，也没有 offset），还可以配合auto.commit.interval.ms控制自动提交的频率。
//当然，我们也可以通过consumer.commitSync()的方式实现手动提交
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
/**max.poll.records
*此参数设置限制每次调用poll返回的消息数，这样可以更容易的预测每次poll间隔
要处理的最大值。通过调整此值，可以减少poll间隔
*/
//间隔时间
properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
//反序列化 key
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
//反序列化 value
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//构建 KafkaConsumer
kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
//设置 topic
kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
}
/**
* 接收消息
*/
@Override
public void run() {
while (true) {
//拉取消息
ConsumerRecords consumerRecord = kafkaConsumer.poll(100000000);
for (ConsumerRecord record : consumerRecord) {
System.out.println("message receive 【" + record.value() + "】");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
new KafkaConsumerDemo("test").start();
}
}
关于 group.id 的补充：
如下图所示，分别有三个消费者，属于两个不同的 group，那么对于 firstTopic 这个 topic 来说，这两个组的消费者都能同时消费这个 topic 中的消息，对于此事的架构来说，这个 firstTopic 就类似于 ActiveMQ 中的 topic 概念。如下图所示，如果 3 个消费者都属于同一个 group，那么此时 firstTopic 就是一个 Queue 的概念。
（组内是竞争的，不同组之间是不竞争的）
Producer 产生一个 hello 消息，group=1 和 group=2 都能消费，但是每个组里面只有一个 Consumer 可以消费。
Producer 产生一个 hello 消息，group=1 组里面只有一个 Consumer 可以消费。
Kafka 通过 Group 就能够实现 p2p 和发布订阅。一个 Group 只能消费一次消息。
消息持久化
Kafka的消息都会持久化到磁盘上。一个Group只能消费一次消息。然后再换一个GroupId，消费者又能够再次消费消息（只要消息在磁盘上，Kafka默认保存2天）。
启动 Producer：
启动 Consumer：
消息的同步发送和异步发送
修改 Producer 增加异步发送参数：
package dongguabai.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
/**
* @author Dongguabai
* @date 2019/1/17 11:26
*/
public class KafkaProducerDemo extends Thread {
/**
* 消息发送者
*/
private final KafkaProducer producer;
/**
* topic
*/
private final String topic;
private final Boolean isAsync;
public KafkaProducerDemo(String topic, Boolean isAsync) {
this.isAsync = isAsync;
//构建相关属性
//@see ProducerConfig
Properties properties = new Properties();
//Kafka 地址
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.220.135:9092,192.168.220.136:9092");
//kafka 客户端 Demo
properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "KafkaProducerDemo");
//The number of acknowledgments the producer requires the leader to have received before considering a request complete. This controls the durability of records that are sent.
/**发送端消息确认模式：
* 0：消息发送给broker后，不需要确认（性能较高，但是会出现数据丢失，而且风险最大，因为当 server 宕机时，数据将会丢失）
* 1：只需要获得集群中的 leader节点的确认即可返回
* -1/all:需要 ISR 中的所有的 Replica进行确认（集群中的所有节点确认），最安全的，也有可能出现数据丢失（因为 ISR 可能会缩小到仅包含一个 Replica）
*/
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");
/**【调优】
* batch.size 参数（默认 16kb）
* public static final String BATCH_SIZE_CONFIG = "batch.size";
*
* producer对于同一个 分区 来说，会按照 batch.size 的大小进行统一收集进行批量发送，相当于消息并不会立即发送，而是会收集整理大小至 16kb.若将该值设为0，则不会进行批处理
*/
/**【调优】
* linger.ms 参数
* public static final String LINGER_MS_CONFIG = "linger.ms";
* 一个毫秒值。Kafka 默认会把两次请求的时间间隔之内的消息进行搜集。相当于会有一个 delay 操作。比如定义的是1000（1s），消息一秒钟发送5条，那么这 5条消息不会立马发送，而是会有一个 delay操作进行聚合，
* delay以后再次批量发送到 broker。默认是 0，就是不延迟（同 TCP Nagle算法），那么 batch.size 也就不生效了
*/
//linger.ms 参数和batch.size 参数只要满足其中一个都会发送
/**【调优】
* max.request.size 参数（默认是1M） 设置请求最大字节数
* public static final String MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG = "max.request.size";
* 如果设置的过大，发送的性能会受到影响，同时写入接收的性能也会受到影响。
*/
//设置 key的序列化，key 是 Integer类型，使用 IntegerSerializer
//org.apache.kafka.common.serialization
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
//设置 value 的序列化
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//构建 kafka Producer，这里 key 是 Integer 类型，Value 是 String 类型
producer = new KafkaProducer(properties);
this.topic = topic;
}
public static void main(String[] args) {
new KafkaProducerDemo("test",true).start();
}
@Override
public void run() {
int num = 0;
while (num < 100) {
String message = "message--->" + num;
System.out.println("start to send message 【 " + message + " 】");
if (isAsync) { //如果是异步发送
producer.send(new ProducerRecord(topic, message), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (metadata!=null){
System.out.println("async-offset："+metadata.offset()+"-> partition"+metadata.partition());
}
}
});
} else { //同步发送
try {
RecordMetadata metadata = producer.send(new ProducerRecord(topic, message)).get();
System.out.println("sync-offset："+metadata.offset()+"-> partition"+metadata.partition());
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
num++;
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
在 Kafka 1.0 以后，客户端默认发送都是异步发送，简单说就是都是会发到一个队列中，然后在一个线程中不断的从队列中发送数据。异步发送发送成功后会有一个回调，执行相应的操作。同步发送也只是基于 Future#get 而已，相当于是同步获取结果，这个就很好理解了。
参考资料：
https://blog.csdn.net/Dongguabai/article/details/86523194
https://blog.csdn.net/Dongguabai/article/details/86523645
https://blog.csdn.net/Dongguabai/article/details/86524023