Kafka-生产者基本使用

2023-01-19  本文已影响0人  我可能是个假开发

一、生产者原理

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。

生产者原理.png

sender线程拉取数据参数：

sender线程发送数据：
以每个broker结点为key，value为要发送的消息请求，放在一个队列中。

selector：
通过selector实现生产者和kafka集群的数据传输。

acks应答机制：

消息发送成功：
sender线程中清理掉对应的成功请求，清理掉双端队列中分区的数据。
消息发送失败：
再次发送请求，直到成功为止（默认重试次数为int 最大值）

在内存中，由分区器决定消息发送到哪个分区，一个分区对应一个DQueque；
内存大小默认32M，分区一批次的数据大小为16K；

二、生产者重要参数

参数名称 描述
bootstrap.servers 生产者连接集群所需的 broker地址清单。可以设置1个或者多个，中间用逗号隔开。这里并非需要所有的broker地址，因为生产者从给定的broker 里查找到其他 broker 信息。
key.serializer 和 value.serializer 指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名。
buffer.memory RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32M。
batch.size 缓冲区一批数据最大值，默认 16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。
linger.ms 如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。
acks 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列 里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1， -1 和 all 是等价的。
max.in.flight.requests.per.connection 允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。
retries 当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。 retries表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。 如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置 MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1 否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。
retry.backoff.ms 两次重试之间的时间间隔，默认是100ms。
enable.idempotence 是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。
compression.type 生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是none，也就是不压缩。支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。

三、生产者消息发送

1.异步发送

外部数据发送到队列中，不需要等待上一批处理完可以继续发送。
依赖：

<dependencies> 
  <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId> 
    <artifactId>kafka-clients</artifactId> 
    <version>3.0.0</version>
  </dependency> 
</dependencies>

生产者：

package kafka;

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;

/**
 * @Title: MyProducer.java
 * @Package kafka
 * @Description: 生产者
 * @Author: hongcaixia
 * @Date: 2023/1/20 21:24
 * @Version V1.0
 */
public class MyProducer {

    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：bootstrap.servers
        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.0.1:9092,192.168.0.2:9092");
        // 指定序列化类型 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<>(properties);

        // 4. 调用send方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "record" + i));
        }

        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }

}

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：

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。

package kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;

/**
 * @Title: MyProducer.java
 * @Package kafka
 * @Description: 生产者
 * @Author: hongcaixia
 * @Date: 2023/1/20 21:24
 * @Version V1.0
 */
public class MyCallBackProducer {

    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：bootstrap.servers
        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.0.1:9092,192.168.0.2:9092");
        // 指定序列化类型 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<>(properties);

        // 4. 调用send方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "record" + i), (recordMetadata, exception) -> {
                if (exception == null) {
                    System.out.println("主题：" + recordMetadata.topic() + ";分区：" + recordMetadata.partition());
                }
            });
        }

        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

3.同步发送

队列中必须上一批数据发送完毕，才可以进行下一批数据处理，继续发送。

package kafka;

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;

/**
 * @Title: MyProducer.java
 * @Package kafka
 * @Description: 生产者
 * @Author: hongcaixia
 * @Date: 2023/1/20 21:24
 * @Version V1.0
 */
public class MySyncProducer {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, 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
        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.0.1:9092,192.168.0.2:9092");
        // 指定序列化类型 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<>(properties);

        // 4. 调用send方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "record" + i)).get();
        }

        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

极客时间《Kafka 核心技术与实战》学习笔记Day5 - http://gk.link/a/11UOV

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