第二十七记·Java操作Kafka实战案例

XY个人记

首先要启动kafka的所有服务，本人配置了0-3 四个服务，启动命令如下：

$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server1.properties
$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server2.properties
$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server2.properties
$ bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server3.properties

写一个生产者的Java代码 ProduceDemo 用于生产数据

package com.ijeffrey.producer;

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

import java.util.Properties;
import java.util.Random;

public class ProduceDemo {
    public static void main(String[] args) {
        final char[] chars = "qazwsxedcrfvtgbyhnujmikolp".toCharArray();
        final int charLength = chars.length;
        final String topic = "ijeffrey0";

        //1. 创建Producer对象

        //1.1 创建Properties对象
        Properties props = new Properties();
        //a. 给定kafka服务器的路径信息
        props.put("metadata.broker.list","hadoop01.com:9092,hadoop01.com:9093,hadoop01.com:9094,hadoop01.com:9095");
        //b. 指定producer需要等待broker返回数据成功接收标识。默认0,0表示不等待，1表示等待一个broker返回结果，-1表 示等待所有broker返回结果
        props.put("request.required.acks","0");
        //c. 给定数据发送方式，默认同步发送sync，可以选择异步async
        props.put("producer.type","sync");
        //d. 给定消息序列化为byte数组的方式，默认kafka.serializer.DefaultEncoder
        props.put("serializer.class","kafka.serializer.StringEncoder");
        //e. 给定数据分区器，决定数据发送到哪一个分区，默认kafka.producer.DefaultPartitioner，采用key的hash值进行分区
        props.put("partitioner.class","kafka.producer.DefaultPartitioner");
        // f. 使用自定义分区器
        //props.put("partitioner.class","com.ijeffrey.producer.PartitionerDemo");


        //1.2 创建ProducerConfig对象
        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);

        final Producer prodecer = new Producer(config);

        // 2.以多线程的形式发送数据
        // 这里所发送的是自己通过26个字母随机组合成单词，每个value 由 随机的1 - 10个单词组成，每个单词长度为 2 - 5 个
        final Random random = new Random(System.currentTimeMillis());
        for (int  i = 0;i <3 ;i++){
            new Thread(new Runnable() {
                public void run() {
                    // 初始化一个发送消息的条数的值
                    int events = random.nextInt(1000) + 100;
                    String threadName = Thread.currentThread().getName();
                    for (int j = 0;j message = new KeyedMessage(topic,key,value);

                        // 发送
                        prodecer.send(message);

                    }
                    System.out.println("线程[" + threadName + "]已经发送完成了，共发送了" +events+ "条数据！！！！");

                }
            },"Thread-" + i).start();

        }

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(
                new Runnable() {
                    public void run() {
                        System.out.println("关闭producer........");
                        prodecer.close();
                    }
                }
        ));
    }
}

自定义Java分区器

package com.ijeffrey.producer;

import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;

/**
 * 自定义分区器
 */
public class PartitionerDemo implements Partitioner {

    // 首先必须给定一个构造函数
    public PartitionerDemo(VerifiableProperties properties){
        // 必须给定，properties 里面放的是produce链接kafka的配置信息
    }

    //  此API返回值表示数据key发送到哪个分区，分区索引从0开始， numPartitions 表示要发送的topic的总的分区数
    public int partition(Object key, int numPartitions) {
        // 代表所有数据都发送到0分区
        return 0;
    }
}

然后后台启动一个消费者来消费topic ijeffrey0 的数据

$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic ijeffrey0 --zookeeper hadoop01.com:2181/jfy_kafka

执行Java代码可以看到消费者消费的数据

 

然后自定义一个消费者，ConsumerDemo，用于消费数据

package com.ijeffrey.consumer;

import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.message.MessageAndMetadata;
import kafka.serializer.Decoder;
import kafka.serializer.StringDecoder;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class ConsumerDemo {
    private ConsumerConnector connector = null;
    private String topicName = null;
    private int numThreads = 0;

    public ConsumerDemo(String groupId, String zkUrl, boolean largest, String topicName, int numThreads) {
        this.topicName = topicName;
        this.numThreads = numThreads;

        // 创建并给定consumer连接参数
        Properties props = new Properties();
        // a. 给定所属的consumer group id
        props.put("group.id", groupId);
        // b. 给定zk的连接位置信息
        props.put("zookeeper.connect", zkUrl);
        // c. 给定自动提交的间隔时间
        props.put("auto.commit.interval.ms", "2000");
        // d. 给定初始化consumer的时候使用offset偏移量值(只在第一次consumer启动消费数据的时候有效)
        if (largest) {
            props.put("auto.offset.reset", "largest");
        } else {
            props.put("auto.offset.reset", "smallest");
        }
        // 创建Consumer上下文对象
        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);
        // 创建Consumer连接对象
        this.connector = Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
    }

    public void run() {
        // TODO: topicCountMap给定消费者消费的Topic名称以及消费该Topic需要使用多少个线程进行数据消费
        // 一个消费者可以消费多个Topic
        // topicCountMap以topic的名称为key，以线程数为value
        Map topicCountMap = new HashMap();
        topicCountMap.put(topicName, numThreads);
        Decoder keyDecoder = new StringDecoder(null);
        Decoder valueDecoder = new StringDecoder(null);

        // 2. 根据参数创建一个数据读取流
        // TODO: 该API返回的集合是一个以Topic名称为Key，以该Topic的数据读取流为集合的value的Map集合
        // TODO: List> ===> 指的其实就是对应Topic消费的数据流，该List集合中的KafkaStream流的数目和给定的参数topicCountMap中对应topic的count数量一致；类似Consumer Group，一个线程/一个KafkaStream消费一个或者多个分区(>=0)的数据，一个分区的数据只被一个KafkaStream进行消费
        Map>> consumerStreamsMap = connector.createMessageStreams(topicCountMap, keyDecoder, valueDecoder);

        // 3. 获取对应topic的数据消费流
        List> streams = consumerStreamsMap.get(topicName);

        // 4. 数据消费
        int k = 0;
        for (final KafkaStream stream : streams) {
            new Thread(new Runnable() {
                public void run() {
                    int count = 0;
                    String threadNames = Thread.currentThread().getName();

                    ConsumerIterator iter = stream.iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        // 获取数据
                        MessageAndMetadata messageAndMetadata = iter.next();

                        // 处理数据
                        StringBuilder sb = new StringBuilder();
                        sb.append("Topic名称=").append(messageAndMetadata.topic());
                        sb.append("; key=").append(messageAndMetadata.key());
                        sb.append("; value=").append(messageAndMetadata.message());
                        sb.append("; partition ID=").append(messageAndMetadata.partition());
                        sb.append("; offset=").append(messageAndMetadata.offset());
                        System.out.println(sb.toString());
                        count++;
                    }
                    System.out.println("线程" + threadNames + "总共消费" + count + "条数据!!");
                }
            }, "Thread-" + k++).start();
        }
    }

    public void shutdown() {
        if (this.connector != null) {
            System.out.println("关闭consumer连接");
            this.connector.shutdown();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        String groupId = "jeffrey_0";
        String zkUrl = "hadoop01.com:2181/jfy_kafka";
        boolean largest = true;
        String topicName = "ijeffrey0";
        int numThreads = 10;
        ConsumerDemo demo = new ConsumerDemo(groupId, zkUrl, largest, topicName, numThreads);

        demo.run();

        // 运行一段时间后进行关闭
        Thread.sleep(10000000);

        demo.shutdown();
    }
}

    我们可以启动多个消费者，然后用生产者生产数据，当断开一个消费者，其他消费者会继续消费数据，所以同一个组的offset不会同时消费数据，一个分区的数据只能被一个消费者消费。