kafka之java客户端实战

1. kafka的客户端

        Kafka提供了两套客户端API，HighLevel API和LowLevel API。 HighLevel API封装了kafka的运行细节，使用起来比较简单，是企业开发过程中最常用的客户端API。 而LowLevel API则需要客户端自己管理Kafka的运行细节，Partition，Offset这些数据都由客户端自行管理。这层API功能更灵活，但是使用起来非常复杂，也更容易出错。只在极少数对性能要求非常极致的场景才会偶尔使用。我们的重点是HighLeve API 。

2. 基础客户端的使用

Kafka提供了非常简单的客户端API。只需要引入一个Maven依赖即可：

  <dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka_2.13</artifactId><version>3.4.0</version></dependency>

2.1 如何发消息

        现在， 我们使用Kafka提供的Producer类，如何发送消息。

2.1.1 单项发送消息

代码：

public class MyProducerTest {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "192.168.31.5:9092,192.168.31.176:9092,192.168.31.232:9092";private static final String TOPIC = "disTopic";public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {//PART1:设置发送者相关属性Properties props = new Properties();// 此处配置的是kafka的端口props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.roy.kfk.basic.MyInterceptor");// 配置key的序列化类props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 配置value的序列化类props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);for(int i = 0; i < 5; i++) {//Part2:构建消息ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, Integer.toString(i), "MyProducer" + i);//Part3:发送消息//单向发送：不关心服务端的应答。producer.send(record);System.out.println("message "+i+" sended");}//消息处理完才停止发送者。producer.close();}
}

执行结果：

2.1.2 同步发送

代码：

public class MyProducerTest {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "192.168.31.5:9092,192.168.31.176:9092,192.168.31.232:9092";private static final String TOPIC = "disTopic";public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {//PART1:设置发送者相关属性Properties props = new Properties();// 此处配置的是kafka的端口props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.roy.kfk.basic.MyInterceptor");// 配置key的序列化类props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 配置value的序列化类props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);for(int i = 0; i < 5; i++) {//Part2:构建消息ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, Integer.toString(i), "MyProducer" + i);//Part3:发送消息//同步发送：获取服务端应答消息前，会阻塞当前线程。RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get();String topic = recordMetadata.topic();int partition = recordMetadata.partition();long offset = recordMetadata.offset();String message = recordMetadata.toString();System.out.println("message:["+ message+"] sended with topic:"+topic+"; partition:"+partition+ ";offset:"+offset);}//消息处理完才停止发送者。producer.close();}
}

执行结果：

 2.1.2 异步发送 

代码：

public class MyProducerTest {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "192.168.31.5:9092,192.168.31.176:9092,192.168.31.232:9092";private static final String TOPIC = "disTopic";public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {//PART1:设置发送者相关属性Properties props = new Properties();// 此处配置的是kafka的端口props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.roy.kfk.basic.MyInterceptor");// 配置key的序列化类props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 配置value的序列化类props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<>(props);CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);for(int i = 0; i < 5; i++) {//Part2:构建消息ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, Integer.toString(i), "MyProducer" + i);//Part3:发送消息//异步发送：消息发送后不阻塞，服务端有应答后会触发回调函数producer.send(record, new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {if(null != e){System.out.println("消息发送失败,"+e.getMessage());e.printStackTrace();}else{String topic = recordMetadata.topic();long offset = recordMetadata.offset();String message = recordMetadata.toString();System.out.println("message:["+ message+"] sended with topic:"+topic+";offset:"+offset);}latch.countDown();}});}//消息处理完才停止发送者。latch.await();//消息处理完才停止发送者。producer.close();}
}

执行结果：

2.1.3 总结 

​ 从上述示例中，我们可以总结出，构建Producer分为三个步骤：

1. 设置Producer核心属性 ：Producer可选的属性都可以由ProducerConfig类管理。比如ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG属性，显然就是指发送者要将消息发到哪个Kafka集群上。这是每个Producer必选的属性。在ProducerConfig中，对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC属性进行描述。
2. 构建消息：Kafka的消息是一个Key-Value结构的消息。其中，key和value都可以是任意对象类型。其中，key主要是用来进行Partition分区的，业务上更关心的是value。
3. 使用Producer发送消息：通常用到的就是单向发送、同步发送和异步发送者三种发送方式。

2.2 如何消费消息

        接下来可以使用Kafka提供的Consumer类，快速消费消息。

2.2.1 消费消息

代码：

public class MyConsumerTest {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "192.168.31.5:9092,192.168.31.176:9092,192.168.31.232:9092";private static final String TOPIC = "disTopic";public static void main(String[] args) {//PART1:设置发送者相关属性Properties props = new Properties();//kafka地址props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);//每个消费者要指定一个groupprops.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test");//key序列化类props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");//value序列化类props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC));while (true) {//PART2:拉取消息// 100毫秒超时时间ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofNanos(100));//PART3:处理消息for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println("partition = "+record.partition()+"offset = " + record.offset() + ";key = " + record.key() + "; value= " + record.value());}//提交offset，消息就不会重复推送。consumer.commitSync(); //同步提交，表示必须等到offset提交完毕，再去消费下一批数据。
//            consumer.commitAsync(); //异步提交，表示发送完提交offset请求后，就开始消费下一批数据了。不用等到Broker的确认。}}
}

2.2.2 总结

​ 整体来说，Consumer同样是分为三个步骤：

1. 设置Consumer核心属性 ：可选的属性都可以由ConsumerConfig类管理。在这个类中，同样对于大部分比较重要的属性，都配置了对应的DOC属性进行描述。同样BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG是必须设置的属性。
2. 拉取消息：Kafka采用Consumer主动拉取消息的Pull模式。consumer主动从Broker上拉取一批感兴趣的消息。
3. 处理消息，提交位点：消费者将消息拉取完成后，就可以交由业务自行处理对应的这一批消息了。只是消费者需要向Broker提交偏移量offset。如果不提交Offset，Broker会认为消费者端消息处理失败了，还会重复进行推送。

3. 客户端核心参数与客户端机制

3.1 消费者分组消费机制

3.2 生产者拦截器机制

3.3 消息序列化机制

3.4 消息分区路由机制

3.5 生产者消息缓存机制

3.6 发送应答机制

3.7 生产者消息幂等性

3.8 生产者消息事务

内容更新中