Kafka 使用Java实现数据的生产和消费demo详解编程语言

前言

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:

    <dependency> 
        <groupId>org.apache.kafka</groupId> 
         <artifactId>kafka_2.12</artifactId> 
         <version>1.0.0</version> 
            <scope>provided</scope>  
        </dependency> 
         
        <dependency> 
             <groupId>org.apache.kafka</groupId> 
             <artifactId>kafka-clients</artifactId> 
              <version>1.0.0</version> 
        </dependency> 
         
        <dependency> 
            <groupId>org.apache.kafka</groupId> 
            <artifactId>kafka-streams</artifactId> 
            <version>1.0.0</version> 
        </dependency>

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<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(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<String, String>(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<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(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<String, String> 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<String, String> 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<String, String>(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<String, String>(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<String, String> consumer; 
    private ConsumerRecords<String, String> 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<String, String>(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<String, String> 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。

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

到此，本文就结束了，谢谢阅读！

原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/17213.html