作者：想太多先生的微博 | 来源：互联网 | 2022-02-04 03:30
这篇文章主要给大家介绍了关于Kafka利用Java实现数据的生产和消费的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
前言
在上一篇中讲述如何搭建kafka集群，本篇则讲述如何简单的使用 kafka 。不过在使用kafka的时候，还是应该简单的了解下kafka。
Kafka的介绍
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
Kafka 有如下特性：
- 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
- 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
- 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
- Scale out：支持在线水平扩展。
kafka的术语
- Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。
- Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
- Partition：Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition。
- Producer：负责发布消息到Kafka broker。
- Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
- Consumer Group:每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
kafka核心Api
kafka有四个核心API
- 应用程序使用producer API发布消息到1个或多个topic中。
- 应用程序使用consumer API来订阅一个或多个topic,并处理产生的消息。
- 应用程序使用streams API充当一个流处理器,从1个或多个topic消费输入流,并产生一个输出流到1个或多个topic,有效地将输入流转换到输出流。
- connector API允许构建或运行可重复使用的生产者或消费者,将topic链接到现有的应用程序或数据系统。
示例图如下:
kafka 应用场景
- 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道。
- 构建实时流应用程序，可以转换或响应数据流。
以上介绍参考kafka官方文档。
开发准备
如果我们要开发一个kafka的程序，应该做些什么呢？
首先，在搭建好kafka环境之后，我们要考虑的是我们是生产者还是消费者，也就是消息的发送者还是接受者。
不过在本篇中，生产者和消费者都会进行开发和讲解。
在大致的了解kafka之后，我们来开发第一个程序。
这里用的开发语言是Java，构建工具Maven。
Maven的依赖如下:
org.apache.kafka
kafka_2.12
1.0.0
provided
org.apache.kafka
kafka-clients
1.0.0
org.apache.kafka
kafka-streams
1.0.0
Kafka Producer
在开发生产的时候，先简单的介绍下kafka各种配置说明：
- bootstrap.servers： kafka的地址。
- acks:消息的确认机制，默认值是0。
- acks=0：如果设置为0，生产者不会等待kafka的响应。
- acks=1：这个配置意味着kafka会把这条消息写到本地日志文件中，但是不会等待集群中其他机器的成功响应。
- acks=all：这个配置意味着leader会等待所有的follower同步完成。这个确保消息不会丢失，除非kafka集群中所有机器挂掉。这是最强的可用性保证。
- retries：配置为大于0的值的话，客户端会在消息发送失败时重新发送。
- batch.size:当多条消息需要发送到同一个分区时，生产者会尝试合并网络请求。这会提高client和生产者的效率。
- key.serializer: 键序列化，默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
- value.deserializer:值序列化，默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
...
还有更多配置，可以去查看官方文档，这里就不在说明了。
那么我们kafka 的producer配置如下:
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);
kafka的配置添加之后，我们便开始生产数据，生产数据代码只需如下就行:
producer.send(new ProducerRecord(topic,key,value));
- topic: 消息队列的名称，可以先行在kafka服务中进行创建。如果kafka中并未创建该topic，那么便会自动创建！
- key:键值，也就是value对应的值，和Map类似。
- value:要发送的数据，数据格式为String类型的。
在写好生产者程序之后，那我们先来生产吧！
我这里发送的消息为:
String messageStr="你好，这是第"+messageNo+"条数据";
并且只发送1000条就退出，结果如下:
可以看到信息成功的打印了。
如果不想用程序进行验证程序是否发送成功，以及消息发送的准确性，可以在kafka服务器上使用命令查看。
Kafka Consumer
kafka消费这块应该来说是重点，毕竟大部分的时候，我们主要使用的是将数据进行消费。
kafka消费的配置如下:
- bootstrap.servers： kafka的地址。
- group.id：组名 不同组名可以重复消费。例如你先使用了组名A消费了kafka的1000条数据，但是你还想再次进行消费这1000条数据，并且不想重新去产生，那么这里你只需要更改组名就可以重复消费了。
- enable.auto.commit：是否自动提交，默认为true。
- auto.commit.interval.ms: 从poll(拉)的回话处理时长。
- session.timeout.ms:超时时间。
- max.poll.records:一次最大拉取的条数。
- auto.offset.reset：消费规则，默认earliest 。
earliest: 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费 。
latest: 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据 。
none: topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常。
- key.serializer: 键序列化，默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
- value.deserializer:值序列化，默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
那么我们kafka 的consumer配置如下:
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
props.put("group.id", GROUPID);
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("max.poll.records", 1000);
props.put("auto.offset.reset", "earliest");
props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
KafkaConsumer cOnsumer= new KafkaConsumer(props);
由于我这是设置的自动提交，所以消费代码如下:
我们需要先订阅一个topic，也就是指定消费哪一个topic。
consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
订阅之后，我们再从kafka中拉取数据:
ConsumerRecords msgList=consumer.poll(1000);
一般来说进行消费会使用监听，这里我们就用for(;;)来进行监听， 并且设置消费1000条就退出！
结果如下:
可以看到我们这里已经成功消费了生产的数据了。
代码
那么生产者和消费者的代码如下:
生产者:
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
/**
*
* Title: KafkaProducerTest
* Description:
* kafka 生产者demo
* Version:1.0.0
* @author pancm
* @date 2018年1月26日
*/
public class KafkaProducerTest implements Runnable {
private final KafkaProducer producer;
private final String topic;
public KafkaProducerTest(String topicName) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
this.producer = new KafkaProducer(props);
this.topic = topicName;
}
@Override
public void run() {
int messageNo = 1;
try {
for(;;) {
String messageStr="你好，这是第"+messageNo+"条数据";
producer.send(new ProducerRecord(topic, "Message", messageStr));
//生产了100条就打印
if(messageNo%100==0){
System.out.println("发送的信息:" + messageStr);
}
//生产1000条就退出
if(messageNo%1000==0){
System.out.println("成功发送了"+messageNo+"条");
break;
}
messageNo++;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
producer.close();
}
}
public static void main(String args[]) {
KafkaProducerTest test = new KafkaProducerTest("KAFKA_TEST");
Thread thread = new Thread(test);
thread.start();
}
}
消费者:
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
/**
*
* Title: KafkaConsumerTest
* Description:
* kafka消费者 demo
* Version:1.0.0
* @author pancm
* @date 2018年1月26日
*/
public class KafkaConsumerTest implements Runnable {
private final KafkaConsumer consumer;
private ConsumerRecords msgList;
private final String topic;
private static final String GROUPID = "groupA";
public KafkaConsumerTest(String topicName) {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
props.put("group.id", GROUPID);
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("auto.offset.reset", "earliest");
props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
this.cOnsumer= new KafkaConsumer(props);
this.topic = topicName;
this.consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
}
@Override
public void run() {
int messageNo = 1;
System.out.println("---------开始消费---------");
try {
for (;;) {
msgList = consumer.poll(1000);
if(null!=msgList&&msgList.count()>0){
for (ConsumerRecord record : msgList) {
//消费100条就打印 ,但打印的数据不一定是这个规律的
if(messageNo%100==0){
System.out.println(messageNo+"=======receive: key = " + record.key() + ", value = " + record.value()+" offset==="+record.offset());
}
//当消费了1000条就退出
if(messageNo%1000==0){
break;
}
messageNo++;
}
}else{
Thread.sleep(1000);
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
consumer.close();
}
}
public static void main(String args[]) {
KafkaConsumerTest test1 = new KafkaConsumerTest("KAFKA_TEST");
Thread thread1 = new Thread(test1);
thread1.start();
}
}
注: master、slave1、slave2 是因为我在自己的环境做了关系映射，这个可以换成服务器的IP。
当然项目我放在Github上了，有兴趣的可以看看。 https://github.com/xuwujing/kafka （本地下载）
总结
简单的开发一个kafka的程序需要以下步骤:
- 成功搭建kafka服务器，并成功启动！
- 得到kafka服务信息，然后在代码中进行相应的配置。
- 配置完成之后，监听kafka中的消息队列是否有消息产生。
- 将产生的数据进行业务逻辑处理！
kafka介绍参考官方文档:http://kafka.apache.org/intro
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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