Apache Kafka -5 生产者示例

Apache Kafka教程 之 Apache Kafka - 生产者示例

http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/

原文地址： http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/13/Apache-Kafka-生产者示例/

Apache Kafka - 生产者示例

让我们创建一个使用Java客户端发布和使用消息的应用程序。Kafka生产者客户端由以下API组成。

KafkaProducer API

让我们了解本节中最重要的一套Kafka生产者API。KafkaProducer API的核心部分是KafkaProducer类。

• KafkaProducer类提供了一个选项，可以使用以下方法在其构造函数中连接Kafka代理。

producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key1, value1) , callback);

• ProducerRecord - 生产者管理一个等待发送的记录缓冲区。
• 回调 - 当服务器确认记录时执行的用户提供的回调（null表示无回调）。
• KafkaProducer类提供了一种刷新方法，以确保所有先前发送的消息已经实际完成。flush方法的语法如下 public void flush()
• KafkaProducer类提供了partitionFor方法，它有助于获取给定主题的分区元数据。这可以用于自定义分区。此方法的签名如下
  public Map metrics()
  它返回生产者维护的内部指标图。
• public void close（） KafkaProducer类提供了紧密的方法块，直到所有先前发送的请求完成为止。

生产者API

Producer API的中心部分是Producer类。生产者类提供了通过以下方法在其构造函数中连接Kafka代理的选项。

生产者类
生产者类提供发送方法，使用以下签名将消息发送到单个或多个主题。

public void send(KeyedMessaget<k,v> message) 
- sends the data to a single topic,par-titioned by key using either sync or async producer.
public void send(List<KeyedMessage<k,v>>messages)
- sends data to multiple topics.
Properties prop = new Properties();
prop.put(producer.type,”async”)
ProducerConfig config = new ProducerConfig(prop);

有两种类型的生产者 - 同步和异步。

同样的API配置也适用于同步生成器。它们之间的区别是同步生成器直接发送消息，但是在后台发送消息。当您想要更高的吞吐量时，Async生产者是首选。在以前的版本，如0.8，一个异步生成器没有回调send（）来注册错误处理程序。这仅在当前版本的0.9中可用。

public void close（）
生产者类提供了关闭与所有kafka兄弟的生产者池连接的紧密方法。

配置设置

Producer API的主要配置设置列在下表中，以便更好地了解 -

S.No	配置设置和说明
1 client.id	识别生产者应用程序
2 producer.type	同步或异步
3 Acks	acks配置控制生产者请求下的条件被完全匹配。
4 retries	如果生产者请求失败，则会自动重试具体值。
5 bootstrap.servers	经纪人的引导列表。
6 linger.ms	如果要减少请求数，可以将linger.ms设置为大于某值的值。
7 key.serializer	串行器接口的关键。
8 value.serializer	串行器接口的值。
9 batch.size	缓冲区大小。
10 buffer.memory	控制生产者可用于缓冲的总内存量。

ProducerRecord API

ProducerRecord是发送给Kafka cluster.ProducerRecord类构造函数的一个键/值对，用于使用以下签名创建具有分区，键和值对的记录。

public ProducerRecord (string topic, int partition, k key, v value)

• Topic - 将附加到记录的用户定义的主题名称。

• Partition - 分区计数

• Key - 将包括在记录中的关键。

• Value - 记录内容

  public ProducerRecord (string topic, k key, v value)

ProducerRecord类构造函数用于创建具有键，值对和无分区的记录。

• Topic- 创建主题以分配记录。

• Key - 键记录。

• Value - 记录内容。

  public ProducerRecord (string topic, v value)

ProducerRecord类创建一个没有分区和键的记录。

• Topic- 创建主题。
• Value - 记录内容。

ProducerRecord类方法列在下表中：

S.No	类方法和描述
1	public string topic() 主题将附加到记录。
2	public K key（）将包含在记录中的关键字。如果没有这样的键，null将在这里重新转换。
3	public V value（）记录内容。
4	partition() 记录的分区数

SimpleProducer应用程序

在创建应用程序之前，首先启动ZooKeeper和Kafka代理，然后使用create topic命令在Kafka代理中创建自己的主题。之后，创建一个名为SimplepleProducer.java的java类，并键入以下代码。

//import util.properties packages
import java.util.Properties;

//import simple producer packages
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;

//import KafkaProducer packages
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;

//import ProducerRecord packages
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

//Create java class named “SimpleProducer”
public class SimpleProducer {
   
   public static void main(String[] args) throws Exception{
      
      // Check arguments length value
      if(args.length == 0){
         System.out.println("Enter topic name”);
         return;
      }
      
      //Assign topicName to string variable
      String topicName = args[0].toString();
      
      // create instance for properties to access producer configs   
      Properties props = new Properties();
      
      //Assign localhost id
      props.put("bootstrap.servers", “localhost:9092");
      
      //Set acknowledgements for producer requests.      
      props.put("acks", “all");
      
      //If the request fails, the producer can automatically retry,
      props.put("retries", 0);
      
      //Specify buffer size in config
      props.put("batch.size", 16384);
      
      //Reduce the no of requests less than 0   
      props.put("linger.ms", 1);
      
      //The buffer.memory controls the total amount of memory available to the producer for buffering.   
      props.put("buffer.memory", 33554432);
      
      props.put("key.serializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");
         
      props.put("value.serializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");
      
      Producer<String, String> producer = new KafkaProducer
         <String, String>(props);
            
      for(int i = 0; i < 10; i++)
         producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topicName, 
            Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
               System.out.println(“Message sent successfully”);
               producer.close();
   }
}

编译 - 可以使用以下命令编译应用程序。

javac -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*” *.java

执行 - 可以使用以下命令执行应用程序。

java -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*”:. SimpleProducer <topic-name>

产量

Message sent successfully
To check the above output open new terminal and type Consumer CLI command to receive messages.
>> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 —topic <topic-name> —from-beginning
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

简单的消费者例子

到目前为止，我们已经创建了一个生产者来发送消息到Kafka集群。现在让我们创建一个消费者来消费kafka群集的消息。KafkaConsumer API用于消费来自Kafka群集的消息。KafkaConsumer类构造函数定义如下。

public KafkaConsumer(java.util.Map<java.lang.String,java.lang.Object> configs)

configs - 返回消费者配置的映射。

KafkaConsumer类具有下表中列出的以下重要方法。

S.No	方法和说明
1	public java.util.Set <TopicPar-tition> assignment（）获取当前由con-sumer分配的分区集。
2	public string subscription（）订阅给定的主题列表以获得动态签名的分区。
3	public void sub-scribe（java.util.List <java.lang.String> topics，ConsumerRe-balanceListener listener）订阅给定的主题列表以获得动态签名的分区。
4	public void unsubscribe（）从给定的分区列表中取消订阅主题。
5	public void sub-scribe（java.util.List <java.lang.String> topics）订阅给定的主题列表以获得动态签名的分区。如果给定的主题列表为空，则它将被视为与unsubscribe（）相同。
6	public void sub-scribe（java.util.regex.Pattern pattern，ConsumerRebalanceLis-tener listener）参数模式是指以正则表达式格式的订阅模式，并且listener参数从订阅模式获取通知。
7	public void as-sign（java.util.List <TopicParti-tion>分区）手动分配给客户的分区列表。
8	poll()获取使用其中一个订阅/分配API指定的主题或分区的数据。如果在轮询数据之前没有订阅主题，这将返回错误。
9	public void commitSync（）针对所有主题和分区的划分列表，对最后一次poll（）返回的提交偏移量。相同的操作将应用于commitAsyn（）。
10	public void seek（TopicPartition partition，long offset）获取消费者将在下一个poll（）方法上使用的当前偏移值。
11	public void resume（）恢复已暂停的分区。
12	public void wakeup（）唤醒消费者。

ConsumerRecord API

ConsumerRecord API用于从Kafka集群接收记录。该API由一个主题名称，分区号，从其接收的记录和指向Kafka分区中的记录的偏移量组成。ConsumerRecord类用于创建具有特定主题名称，分区计数和<key，value>对的消费者记录。它具有以下签名。

public ConsumerRecord(string topic,int partition, long offset,K key, V value)

• Topic - 从kafka群集收到的消费者记录的主题名称。
• Partition - 主题分区。
• Key - 记录的键，如果没有键存在null将被返回。
• Value - 记录内容。

ConsumerRecords API
ConsumerRecords API充当ConsumerRecord的容器。该API用于为特定主题保留每个分区的ConsumerRecord列表。其构造函数定义如下。

public ConsumerRecords(java.util.Map<TopicPartition,java.util.List <Consumer-Record>K,V>>> records)

• TopicPartition - 返回特定主题的分区映射。
• 记录 - ConsumerRecord的返回列表。

ConsumerRecords类定义了以下方法。

S.No	方法和说明
1	public int count（） 所有主题的记录数。
2	public set partitions（） 该记录集中的数据集（如果没有数据被返回，则该集合为空）。
3	public Iterator iterator（） 迭代器使您能够遍历集合，获取或重新移动元素。
4	公开列表记录（） 获取给定分区的记录列表。

配置设置

Consumer客户端API主配置设置的配置设置如下所示：

S.No	设置和说明
1	bootstrap.servers 经纪人列表。
2	group.id 将一个消费者分配给一个组。
3	enable.auto.commit 如果值为true，则启用自动提交偏移量，否则不提交。
4	auto.commit.interval.ms 更新消耗的偏移量返回给ZooKeeper的频率。
5	session.timeout.ms 表示Kafka将在放弃并继续使用消息之前等待ZooKeeper响应请求（读取或写入）多少毫秒。

SimpleConsumer应用程序
生产者应用步骤在此保持不变。首先，启动您的ZooKeeper和Kafka经纪人。然后使用名为SimpleCon-sumer.java的java类创建一个SimpleConsumer应用程序，并键入以下代码。

import java.util.Properties;
import java.util.Arrays;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

public class SimpleConsumer {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      if(args.length == 0){
         System.out.println("Enter topic name");
         return;
      }
      //Kafka consumer configuration settings
      String topicName = args[0].toString();
      Properties props = new Properties();
      
      props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
      props.put("group.id", "test");
      props.put("enable.auto.commit", "true");
      props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
      props.put("session.timeout.ms", "30000");
      props.put("key.deserializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringDeserializer");
      props.put("value.deserializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringDeserializer");
      KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer
         <String, String>(props);
      
      //Kafka Consumer subscribes list of topics here.
      consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName))
      
      //print the topic name
      System.out.println("Subscribed to topic " + topicName);
      int i = 0;
      
      while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = con-sumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
         
         // print the offset,key and value for the consumer records.
         System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n", 
            record.offset(), record.key(), record.value());
      }
   }
}

编译 - 可以使用以下命令编译应用程序。

javac -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*” *.java

执行 -可以使用以下命令执行应用程序

java -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*”:. SimpleConsumer <topic-name>

输入 - 打开生产者CLI并向主题发送一些消息。您可以将smple输入作为“您好消费者”。

输出 - 以下是输出。

Subscribed to topic Hello-Kafka
offset = 3, key = null, value = Hello Consumer