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  • Kafka生产者

    2020-03-23 21:05:54
    文章目录Kafka生产者1. Kafka生产者组件2. 创建Kafka生产者3. 发送消息到Kafka3.1 同步发送消息3.2 异常发送消息4. 生产者的配置5. 序列化器5.1 自定义序列化器5.2 使用Avro序列化5.4 在Kafka里使用Avro6. 分区 ...

    Kafka生产者

    1. Kafka生产者组件

    Kafka生产者组件

    2. 创建Kafka生产者

    要往Kafka写入消息,首先要创建一个生产者对象,并设置一些属性。Kafka生产者有3个必选的属性。

    1. bootstrap.servers
      该属性指定broker的地址清单,地址的格式为host:port。不需要包含所有的broker地址,建议至少要提供两个broker的信息。
    2. key.serializer
      这个属性必须设置为一个实现了 org.apache.kafka.common.serialization
      .Serializer
      接口的类,生产者会使用这个类把键对象序列化成字节数组。Kafka客户端默认提供了ByteArraySerializer、StringSerializer和IntegerSerializer。
    3. value.serializer
      该属性将值序列化。如果键和值都是字符串,可以使用与key.serializer一样的序列化器。
    Properties kafkaProps = new Properties();
    kafkaProps.put("bootstrap.servers","broker1:9092,broker2:9092");
    kafkaProps.put("key.serializer","org.apache.kafka.common,serialization.StringSerializer");
    kafkaProps.put("value.serializer","org.apache.kafka.common,serialization.StringSerializer");
    KafkaProducer producer = new KafkaProducer<String,String>(kafkaProps);
    

    实例化生产者后,下面就可以发送消息了。发送消息主要有3种方式:

    • 发送并忘记(fire-and-forget)
      生产者把消息发送给服务器,但并不关心它是否正常到达。
    • 同步发送
      生产者使用send()方法发送消息,它会返回一个Future对象,调用get()方法进行等待,就可以知道消息是否发送成功。
    • 异步发送
      生产者使用send()方法发送消息,并指定一个回调函数,服务器在返回响应时调用该函数。

    3. 发送消息到Kafka

    //topic,key,value
    ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("CustomerCountry","Precision Products","France");
    try{
    	producer.send(record);
    }catch(Exception e){
    	e.printStackTrace();
    }
    

    3.1 同步发送消息

    //topic,key,value
    ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("CustomerCountry","Precision Products","France");
    try{
    	//如果服务器返回错误,get()方法会抛出异常,
    	//如果没有发生错误,则返回一个RecordMetadata对象可以用它获取消息的偏移量。
    	producer.send(record).get();
    }catch(Exception e){
    	e.printStackTrace();
    }
    

    Kafka一般会发生两类错误。

    1. 可重试错误。
      这类错误可以通过重发消息来解决,比如对于连接错误,可以通过再次建立连接来解决。”无主(no leader)“错误则可以通过重新为分区选取首领来解决。
    2. 无法通过重试解决错误。
      比如”消息太大“异常,对于这类错误,KafkaProducer不会进行任何重试,直接抛出异常。

    3.2 异常发送消息

    为了在异常发送消息的同时能够对异常情况进行处理,生产者提供了回调支持。

    //为了使用回调,需要一个实现了
    //org.apache.kafka.clients.producer.Callback接口的类,
    //这个接口只有一个onCompletion方法。
    //如果kafka返回一个错误,onCompletion方法会抛出一个非空(non null)异常。
    private class DemoProducerCallback implements Callback{
    	@Override
    	public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata,Exception e){
    	if(e != null){
    		e.printStackTrace();
    		}
    	}
    }
    ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("CustomerCountry","Precision Products","France");
    producer.send(record,new DemoProducerCallback());
    

    4. 生产者的配置

    除了上面的介绍的3个参数,生产者还有很多可配置的参数。这里将介绍对内存使用、性能和可靠性方面对生产者影响比较大的。

    1. acks
      acks参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息,生产者才会认为消息写入是成功的。
      acks=0,生产者在成功写入之前不会等待任何来自服务器的响应。
      acks=1,只要集群的首领节点收到消息,生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。如果消息无法到达首领节点,生产者会收到一个错误响应,为了避免丢失,生产者会重发消息。
      acks=all,只有当所有参与复制的节点全部收到消息时,生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。这种模式最安全,但是延迟比acks=1更高。

    2. buffer.memory
      该参数用来设置生产者内存缓冲区的大小,生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果应用程序发送消息的速度超过发送到服务器的速度,会导致生产者空间不足。这个时候,send()方法调用要么被阻塞,要么抛出异常,取决于如何设置block.on.buffer.full参数(在0.9.0.0版本里被替换为max.block.ms,表示在抛出异常之前可以阻塞一段时间)。

    3. compression.type
      默认情况下,消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为snappy,gzip或lz4,它指定了消息被发送给broker之前使用哪一种压缩算法进行压缩。

    4. retries
      retries参数的值决定了生产者可以重发消息的次数,如果达到这个次数,生产者会放弃重试并返回错误。生产者会在每次重试之间等待100ms,不过可以通过retry.backoff.ms参数来改变这个时间间隔。

    5. batch.size
      当有多个消息需要被发送到同一个分区时,生产者会把它们放到同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小,按照字节数计算(而不是消息个数)。当批次被填满,批次里的所有消息会被发送出去。不过生产者并不一定都会等到批次被填满才发送,半满的批次,甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。所以就算把批次大小设置得很大,也不会造成延迟,只是会占用更多的内存。

    6. linger.ms
      该参数指定了生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间。KafkaProducer会在批次填满或linger.ms达到上限时把批次发送出去。默认情况下,只要有可用的线程,生产者就会把消息发送出去,就算批次里只有一个消息。

    7. client.id
      该参数可以是任意的字符串,服务器会用它来识别消息的来源,还可以用在日志和配额指标里。

    8. max.in.flight.requests.per.connection
      该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。

    9. timeout.ms、request.timeout.ms和metadata.fetch.timeout.ms
      request.timeout.ms指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间,metadata.fetch.timeout.ms指定了生产者在获取元数据(比如目标分区的首领是谁)时等待服务器返回响应的时间。timeouts.ms指定了broker等待同步副本返回消息确认的时间,与acks的配置相匹配----如果在指定时间内没有收到同步副本的确认,那么broker就会返回一个错误。

    10. max.block.ms
      该参数指定了在调用send()方法或使用partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。当生产者的发送缓冲区已满,或者没有可用的元数据时,这些方法就会阻塞。在阻塞时间达到max.block.ms时,生产者会抛出超时异常。

    11. max.request.size
      该参数用于控制生产者发送的请求大小。它可以指能发送的单个消息的最大值,也可以指单个请求里所有消息总的大小。

    12. receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes
      这两个参数分别指定了TCP socket接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为-1,就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与broker处于不同的数据中心,那么可以适当增大这些值,因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。

    顺序保证
    Kafka可以保证同一个分区里的消息是有序的。也就是说,如果生产者按照一定的顺序发送消息,broker就会按照这个顺序把它们写入分区,消费者也会按照同样的顺序读取它们。

    5. 序列化器

    5.1 自定义序列化器

    如果发送到Kafka的对象不是简单的字符串或整数,那么可以使用序列化框架来创建消息记录,如Avro、Thrift或Protobuf,或者使用自定义序列化器。

    5.2 使用Avro序列化

    Avro数据通过与语言无关的schema来定义。schema通过JSON来描述,数据被序列化成二进制文件或JSON文件,不过一般会使用二进制文件。Avro在读写文件时需要用到schema,schema一般会被内嵌在数据文件里。
    Avro有一个特性,当负责写消息的应用程序使用了新的schema,负责读消息的应用程序可以继续处理消息而无需做任何改动,这个特性使得它特别适合用在像Kafka这样的消息系统上。

    //旧的schema
    {
    	"namespace":"customerManagement.avro",
    	"type":"record",
    	"name":"Customer",
    	"fields":[
    	{"name":"id","type":"int"},
    	{"name":"name","type":"string"}
    	{"name":"faxNumber","type":["null","string","default":"null"]}
    	]
    }
    //新的schema
    {
    	"namespace":"customerManagement.avro",
    	"type":"record",
    	"name":"Customer",
    	"fields":[
    	{"name":"id","type":"int"},
    	{"name":"name","type":"string"}
    	{"name":"email","type":["null","string","default":"null"]}
    	]
    }
    //在应用程序升级之前,他们会调用类似getName(),getId()和getFaxNumber()方法。
    //如果碰到一个使新schema构建的消息,getName()和getId()方法仍然能够正常返回,
    //但getFaxNumber()方法会返回null,因为消息里不包含传真号码。
    

    Avro的好处就是:当我们修改了消息的schema,但并没有更新所有负责读取数据的应用程序,而这样仍然不会出现异常或阻断型错误,也不需要对现有数据进行大幅度更新。
    不过这里有以下两个需要注意的地方。

    • 用于写入数据和读取数据的schema必须是相互兼容的。Avro文档提到了一些兼容性原则。
    • 反序列化器需要用于写入数据的schema,即使它可能与用于读取数据的schema不一样。Avro数据文件里就包含了用于写入数据的schema。

    5.4 在Kafka里使用Avro

    在Kafka中,遵循通用的结构模式并使用”schema注册表“。把所有写入数据需要用到的schema都保存在注册表里,然后在记录里引用schema的标识符。负责读取数据的应用程序使用标识符从注册表里拉取schema来反序列化记录。序列化和反序列化分别负责处理schema的注册和拉取。

    Avro的运行方式

    Properties props = new Properties();
    props.put("bootstrap.servers","localhost:9092");
    //使用Avro的KafkaAvroSerializer来序列化对象。
    props.put("key.serializer","io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer");
    props.put("value.serializer","io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer");
    //schema.registry.url指向schema的存储位置。
    props.put("schema.registry.url",schemaUrl);
    
    String topic = "customerContacts";
    
    KafkaProducer<String,Customer> producer = new KafkaProducer<String,Customer>(props);
    
    while(true){
    	Customer customer = CustomerGenerator.getNext();
    	System.out.println("Generated customer "+customer.toString());
    	ProducerRecord<String,Customer> record = new ProducerRecord<String,Customer>(topic,customer.getId(),customer);
    	producer.send(record);
    }
    

    如果选择使用一般的Avro对象而非生成的Avro对象,这个时候只需提供schema。

    6. 分区

    键有两个用途:可以作为消息的附加信息,也可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区。拥有相同键的消息将被写到同一个分区。也就是如果一个进程只从一个主题的分区读取数据,那么具有相同键的所有记录都会被该进程读取。

    //键不为null
    ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("CustomerCountry","Precision Products","France");
    //键为null
    ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<String,String>("CustomerCountry","France");
    //如果键为null,并且使用了默认的分区器,那么记录将被随机地发送到主题内各个可用的分区上。
    //分区器使用轮询(Round Robin)算法将消息均衡地分布到各个分区上。
    //如果键不为空,并且使用了默认的分区器,那么Kafka会对键进行散列(使用Kafka自己的散列算法),然后根据散列值把消息映射到特定的分区上。
    //只有在不改变主题分区数量的情况下,键和分区之间的映射才能保持不变。
    

    实现自定义分区策略

    public class BananaPartitioner implements Partitioner{
    	public void configure(Map<String,?> configs){}
    	
    	public int partition(String topic,Object key,byte[] KeyBytes,Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster){}
    	
    	public void close(){}
    }
    //Partitioner接口包含了configure、partition和close这3个方法。
    
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  • kafka生产者

    2019-08-01 15:18:18
    创建Kafka生产者 要往kafka写入消息,首先要创建一个生产者对象,并设置一些属性。kafka有3个必选的属性。 bootstrap.servers 指定broker的地址清单 key.serializer 指定类将键对象序列化成字节数组 value....

    创建Kafka生产者

    要往kafka写入消息,首先要创建一个生产者对象,并设置一些属性。kafka有3个必选的属性。

    1. bootstrap.servers 指定broker的地址清单
    2. key.serializer 指定类将键对象序列化成字节数组
    3. value.serializer 指定类将值序列化

    创建一个新的生产者:

      private Properites kafkaProps=new Properties();
       kafkaProps.put("bootstrap.servers","broker1:9092,broker2:9092");
       kafkaProps.put("key.serializer","org.apache.kafka.commom.serialization.StringSerializer");
       kafkaProps.put("value.serializer","org.apache.kafka.commom.serialization.StringSerializer");
       producer=new KafkaProducer<String,String>(kafkaProps);
    

    发送消息到Kafka

    最简单的消息发送方式

    ProducerRecord<String,String> record=new ProducerRecord<>("CustomerCountry","Precision Products","france");//目标主题的名字发送的键和值对象(键和值对象的类型必须和序列化器和生产者对象相匹配)
    try{
    priducer.send(record);
    }catch(Exception e){
    e.printStackTraceI();
    }
    

    同步发送消息

    ProducerRecord<String,String> record=new ProducerRecord<>("CustomerCountry","Precision Products","france");
    try{
    producer.send(record).get();//producer.send()方法先返回一个Future对象,调用Future对象的get()方法等待响应
    }catch(Exception e){
    e.printStackTrace();
    }
    

    异步发送消息

    private class DemoProducerCallback implements Callback{
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata,Exception e){
    if(e!=null){
    e.printStackTrace();
        }
      }
    }
    ProducerRecord<String,String> record=new ProducerRecord<>("CustomerCountry","Precision Products","france");
    Producer.send(record,new DemoProducerCallback());
    
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  • Java实现Kafka生产者和消费者的示例

    万次阅读 多人点赞 2021-01-05 10:06:08
    Java实现Kafka生产者和消费者的示例

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    Kafka简介

    Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。

    方式一:kafka-clients

    引入依赖

    在pom.xml文件中,引入kafka-clients依赖:

    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>2.3.1</version>
    </dependency>
    

    生产者

    创建一个KafkaProducer的生产者实例:

    @Configuration
    public class Config {
    
        public final static String bootstrapServers = "127.0.0.1:9092";
    
        @Bean(destroyMethod = "close")
        public KafkaProducer<String, String> kafkaProducer() {
            Properties props = new Properties();
            //设置Kafka服务器地址
            props.put("bootstrap.servers", bootstrapServers);
            //设置数据key的序列化处理类
            props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
            //设置数据value的序列化处理类
            props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
            KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
            return producer;
        }
    }
    

    在Controller中进行使用:

    @RestController
    @Slf4j
    public class Controller {
    
        @Autowired
        private KafkaProducer<String, String> kafkaProducer;
    
        @RequestMapping("/kafkaClientsSend")
        public String send() {
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            RecordMetadata recordMetadata = null;
            try {
            	//将消息发送到Kafka服务器的名称为“one-more-topic”的Topic中
                recordMetadata = kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("one-more-topic", uuid)).get();
                log.info("recordMetadata: {}", recordMetadata);
                log.info("uuid: {}", uuid);
            } catch (Exception e) {
                log.error("send fail, uuid: {}", uuid, e);
            }
            return uuid;
        }
    }
    

    消费者

    创建一个KafkaConsumer的消费者实例:

    @Configuration
    public class Config {
    
        public final static String groupId = "kafka-clients-group";
        public final static String bootstrapServers = "127.0.0.1:9092";
    
        @Bean(destroyMethod = "close")
        public KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer() {
            Properties props = new Properties();
            //设置Kafka服务器地址
            props.put("bootstrap.servers", bootstrapServers);
            //设置消费组
            props.put("group.id", groupId);
            //设置数据key的反序列化处理类
            props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
            //设置数据value的反序列化处理类
            props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
            props.put("enable.auto.commit", "true");
            props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
            props.put("session.timeout.ms", "30000");
            KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
            //订阅名称为“one-more-topic”的Topic的消息
            kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("one-more-topic"));
            return kafkaConsumer;
        }
    }
    

    在Controller中进行使用:

    @RestController
    @Slf4j
    public class Controller {
    
        @Autowired
        private KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer;
    
        @RequestMapping("/receive")
        public List<String> receive() {
        	从Kafka服务器中的名称为“one-more-topic”的Topic中消费消息
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            List<String> messages = new ArrayList<>(records.count());
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records.records("one-more-topic")) {
                String message = record.value();
                log.info("message: {}", message);
                messages.add(message);
            }
            return messages;
        }
    }
    

    方式二:spring-kafka

    使用kafka-clients需要我们自己创建生产者或者消费者的bean,如果我们的项目基于SpringBoot构建,那么使用spring-kafka就方便多了。

    引入依赖

    在pom.xml文件中,引入spring-kafka依赖:

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        <version>2.3.12.RELEASE</version>
    </dependency>
    

    生产者

    在application.yml文件中增加配置:

    spring:
      kafka:
      	#Kafka服务器地址
        bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
        producer:
          #设置数据value的序列化处理类
          value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    

    在Controller中注入KafkaTemplate就可以直接使用了,代码如下:

    @RestController
    @Slf4j
    public class Controller {
    
        @Autowired
        private KafkaTemplate<String, String> template;
    
        @RequestMapping("/springKafkaSend")
        public String send() {
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            //将消息发送到Kafka服务器的名称为“one-more-topic”的Topic中
            this.template.send("one-more-topic", uuid);
            log.info("uuid: {}", uuid);
            return uuid;
        }
    }
    

    消费者

    在application.yml文件中增加配置:

    spring:
      kafka:
        #Kafka服务器地址
        bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
        consumer:
          #设置数据value的反序列化处理类
          value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    

    创建一个可以被Spring框架扫描到的类,并且在方法上加上@KafkaListener注解,就可以消费消息了,代码如下:

    @Component
    @Slf4j
    public class Receiver {
    
        @KafkaListener(topics = "one-more-topic", groupId = "spring-kafka-group")
        public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
            Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());
            if (kafkaMessage.isPresent()) {
                String message = (String) kafkaMessage.get();
                log.info("message: {}", message);
            }
        }
    }
    

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    展开全文
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    kafka生产者流程图,源码分析,(png)
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    2016-12-21 17:28:20
    kafka生产者消费者Demo 修改zookeeper.connect 配置即可使用
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    2021-03-09 19:28:05
    kafka生产者的结构

    kafka生产者的结构
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    2015-05-12 11:51:30
    封装抽取了一个kafka生产者的连接池,能很好的用池的方式对kafka生产者连接点进行有效的管理
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    万次阅读 2018-10-28 12:43:09
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空空如也

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