2、Kafka 生产者
3.1 生产者消息发送流程
3.1.1 发送原理
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程
中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，
Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。
3.1.2 生产者重要参数列表
3.2 异步发送 API
3.2.1 普通异步发送
1）需求：创建 Kafka 生产者，采用异步的方式发送到 Kafka Broker
2）代码编写
（1）创建工程 kafka
（2）导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
（3）创建包名：com.atguigu.kafka.producer
（4）编写不带回调函数的 API 代码
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducer {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new
ProducerRecord<>("first","atguigu " + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
3.2.2 带回调函数的异步发送
回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是元
数据信息（RecordMetadata）和异常信息（Exception），如果 Exception 为 null，说明消息发
送成功，如果 Exception 不为 null，说明消息发送失败。
注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallback {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 添加回调
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
"prince " + i), new Callback() {
// 该方法在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception exception) {
if (exception == null) {
// 没有异常,输出信息到控制台
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition());
} else {
// 出现异常打印
exception.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟一会会看到数据发往不同分区
Thread.sleep(2);
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
prince 0
prince 1
prince 2
prince 3
prince 4
③在 IDEA 控制台观察回调信息。
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
3.3 同步发送 API
只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。
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;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class CustomProducerSync {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException, ExecutionException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102
:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 异步发送 默认
// kafkaProducer.send(new
ProducerRecord<>("first","kafka" + i));
// 同步发送
kafkaProducer.send(new
ProducerRecord<>("first","kafka" + i)).get();
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
atguigu 0
atguigu 1
atguigu 2
atguigu 3
atguigu 4
3.4 生产者分区
3.4.1 分区好处
3.4.2 生产者发送消息的分区策略
1）默认的分区器 DefaultPartitioner
在 IDEA 中 ctrl +n，全局查找 DefaultPartitioner。
/**
* The default partitioning strategy:
*
* - If a partition is specified in the record, use it
*
- If no partition is specified but a key is present choose a
partition based on a hash of the key
*
- If no partition or key is present choose the sticky
partition that changes when the batch is full.
*
* See KIP-480 for details about sticky partitioning.
*/
public class DefaultPartitioner implements Partitioner {
… …
}
2）案例一
将数据发往指定 partition 的情况下，例如，将所有数据发往分区 1 中。
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102
:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 指定数据发送到 1 号分区，key 为空（IDEA 中 ctrl + p 查看参数）
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
1,"","prince " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
测试：
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
prince 0
prince 1
prince 2
prince 3
prince 4
③在 IDEA 控制台观察回调信息。
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
3）案例二
没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取
余得到 partition 值。
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallback {
public static void main(String[] args) {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102
:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 依次指定 key 值为 a,b,f ，数据 key 的 hash 值与 3 个分区求余，
分别发往 1、2、0
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
"a","prince " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
测试：
①key="a"时，在控制台查看结果。
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
主题：first->分区：1
②key="b"时，在控制台查看结果。
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
主题：first->分区：2
③key="f"时，在控制台查看结果。
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
3.4.3 自定义分区器
如果研发人员可以根据企业需求，自己重新实现分区器。
1）需求
例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 atguigu，就发往 0 号分区，
不包含 atguigu，就发往 1 号分区。
2）实现步骤
（1）定义类实现 Partitioner 接口。
（2）重写 partition()方法。
import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;
/**
* 1. 实现接口 Partitioner
* 2. 实现 3 个方法:partition,close,configure
* 3. 编写 partition 方法,返回分区号
*/
public class MyPartitioner implements Partitioner {
/
* 返回信息对应的分区
* @param topic 主题
* @param key 消息的 key
* @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组
* @param value 消息的 value
* @param valueBytes 消息的 value 序列化后的字节数组
* @param cluster 集群元数据可以查看分区信息
* @return
*/
@Override
public int partition(String topic, Object key, byte[]
keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
// 获取消息
String msgValue = value.toString();
// 创建 partition
int partition;
// 判断消息是否包含 atguigu
if (msgValue.contains("atguigu")){
partition = 0;
}else {
partition = 1;
}
// 返回分区号
return partition;
}
// 关闭资源
@Override
public void close() {
}
// 配置方法
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
}
（3）使用分区器的方法，在生产者的配置中添加分区器参数。
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerCallbackPartitions {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102
:9092");
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 添加自定义分区器
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.atgui
gu.kafka.producer.MyPartitioner");
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
"prince " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
Exception e) {
if (e == null){
System.out.println(" 主题： " +
metadata.topic() + "->" + "分区：" + metadata.partition()
);
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
kafkaProducer.close();
}
}
（4）测试
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 控制台观察回调信息。
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
主题：first->分区：0
3.5 生产经验——生产者如何提高吞吐量
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerParameters {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// batch.size：批次大小，默认 16K
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
// linger.ms：等待时间，默认 0
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
// RecordAccumulator：缓冲区大小，默认 32M：buffer.memory
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,
33554432);
// compression.type：压缩，默认 none，可配置值 gzip、snappy、
lz4 和 zstd
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new
ProducerRecord<>("first","prince " + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
测试
①在 hadoop102 上开启 Kafka 消费者。
[hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
②在 IDEA 中执行代码，观察 hadoop102 控制台中是否接收到消息。
[hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first
prince 0
prince 1
prince 2
prince 3
prince 4
3.6 生产经验——数据可靠性
1）ack 应答原理
2）代码配置
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerAck {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
102:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 设置 acks
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// 重试次数 retries，默认是 int 最大值，2147483647
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new
ProducerRecord<>("first","prince " + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
3.7 生产经验——数据去重
3.7.1 数据传递语义
3.7.2 幂等性
1）幂等性原理
2）如何使用幂等性
开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。
3.7.3 生产者事务
1）Kafka 事务原理
2）Kafka 的事务一共有如下 5 个 API
// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
String consumerGroupId) throws
ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;
3）单个 Producer，使用事务保证消息的仅一次发送
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
public class CustomProducerTransactions {
public static void main(String[] args) throws
InterruptedException {
// 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
"hadoop102:9092");
// key,value 序列化
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
StringSerializer.class.getName());
// 设置事务 id（必须），事务 id 任意起名
properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,
"transaction_id_0");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
KafkaProducer<String, String>(properties);
// 初始化事务
kafkaProducer.initTransactions();
// 开启事务
kafkaProducer.beginTransaction();
try {
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 发送消息
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",
"prince " + i));
}
// int i = 1 / 0;
// 提交事务
kafkaProducer.commitTransaction();
} catch (Exception e) {
// 终止事务
kafkaProducer.abortTransaction();
} finally {
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
}
3.8 生产经验——数据有序
3.9 生产经验——数据乱序
