kafka系列（三）示例开发 有更新！

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四、接口示例

1. 生产者

kafka客户端发布record(消息)到kafka集群。

新的生产者是线程安全的，在线程之间共享单个生产者实例，通常单例比多个实例要快。

简单示例

使用producer发送一个有序的key/value(键值对)，放到java的main方法里就能直接运行。

package com.boom.kafka.KafkaDemo;

 

import java.util.Properties;

 

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

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

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

 

public class ProducerDemo {

public static void main(String[] args) {

Properties props = new Properties();

 props.put("bootstrap.servers", "192.168.211.133:9092");

 props.put("acks", "all");

 props.put("retries", 0);

 props.put("batch.size", 16384);

 props.put("linger.ms", 1);

 props.put("buffer.memory", 33554432);

 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 

 Producer<String, String> producer = new KafkaProducer(props);

 for(int i = 0; i < 10; i++)

     producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));

 

 producer.close();

}

}

 

生产者的缓冲空间池保留尚未发送到服务器的消息，后台I/O线程负责将这些消息转换成请求发送到集群。如果使用后不关闭生产者，则会泄露这些资源。

send()方法是异步的，添加消息到缓冲区等待发送，并立即返回。生产者将单个的消息批量在一起发送来提高效率。

ack是判别请求是否为完整的条件（就是是判断是不是成功发送了）。我们指定了“all”将会阻塞消息，这种设置性能最低，但是是最可靠的。

retries，如果请求失败，生产者会自动重试，我们指定是0次，如果启用重试，则会有重复消息的可能性。

producer(生产者)缓存每个分区未发送消息。缓存的大小是通过 batch.size 配置指定的。值较大的话将会产生更大的批。并需要更多的内存（因为每个“活跃 ”的分区都有1个缓冲区）。

默认缓冲可立即发送，即遍缓冲空间还没有满，但是，如果你想减少请求的数量，可以设置linger.ms大于0。这将指示生产者发送请求之前等待一段时间，希望更多的消息填补到未满的批中。这类似于TCP的算法，例如上面的代码段，可能100条消息在一个请求发送，因为我们设置了linger(逗留)时间为1毫秒，然后，如果我们没有填满缓冲区，这个设置将增加1毫秒的延迟请求以等待更多的消息。需要注意的是，在高负载下，相近的时间一般也会组成批，即使是 linger.ms=0。在不处于高负载的情况下，如果设置比0大，以少量的延迟代价换取更少的，更有效的请求。

buffer.memory 控制生产者可用的缓存总量，如果消息发送速度比其传输到服务器的快，将会耗尽这个缓存空间。当缓存空间耗尽，其他发送调用将被阻塞，阻塞时间的阈值通过max.block.ms设定，之后它将抛出一个TimeoutException。

key.serializer和value.serializer示例，将用户提供的key和value对象ProducerRecord转换成字节，你可以使用附带的ByteArraySerializaer或StringSerializer处理简单的string或byte类型。

send(record,Callback)

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record,Callback callback)

异步发送一条消息到topic，并调用callback（当发送已确认）。

send是异步的，并且一旦消息被保存在等待发送的消息缓存中，此方法就立即返回。这样并行发送多条消息而不阻塞去等待每一条消息的响应。

发送的结果是一个RecordMetadata，它指定了消息发送的分区，分配的offset和消息的时间戳。如果topic使用的是CreateTime，则使用用户提供的时间戳或发送的时间（如果用户没有指定指定消息的时间戳）如果topic使用的是LogAppendTime，则追加消息时，时间戳是broker的本地时间。

由于send调用是异步的，它将为分配消息的此消息的RecordMetadata返回一个Future。如果future调用get()，则将阻塞，直到相关请求完成并返回该消息的metadata，或抛出发送异常。

阻塞调用

如果要模拟一个简单的阻塞调用，你可以调用get()方法。

 byte[] key = "key".getBytes();

 byte[] value = "value".getBytes();

 ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new  ProducerRecord<byte[],byte[]>("my-topic", key, value)

 producer.send(record).get();

完全无阻塞调用-callback

完全无阻塞的话,可以利用回调参数提供的请求完成时将调用的回调通知。

 ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value);

 producer.send(myRecord,

               new Callback() {

                   public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {

         &nbsnbsp;             if(e != null)

                           e.printStackTrace();

                       System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());

                   }

               });

 

回调顺序注意

发送到同一个分区的消息回调保证按一定的顺序执行，也就是说，在下面的例子中 callback1 保证执行 callback2 之前：

producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key1, value1), callback1);

producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key2, value2), callback2);

注意：callback一般在生产者的I/O线程中执行，所以是相当的快的，否则将延迟其他的线程的消息发送。如果你需要执行阻塞或计算昂贵（消耗）的回调，建议在callback主体中使用自己的Executor来并行处理。

pecified by:

send in interface Producer<K,V>

Parameters:

record - 发送的记录（消息）
callback - 用户提供的callback，服务器来调用这个callback来应答结果（null表示没有callback）。

Throws:

InterruptException - 如果线程在阻塞中断。
SerializationException - 如果key或value不是给定有效配置的serializers。
TimeoutException - 如果获取元数据或消息分配内存话费的时间超过max.block.ms。
KafkaException - Kafka有关的错误（不属于公共API的异常）。


2. 消费者

简单示例

package com.boom.kafka.KafkaDemo;

 

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;

 

public class ConsumerDemo {

public static void main(String[] args) {

Properties props = new Properties();

     props.put("bootstrap.servers", "192.168.211.133:9092");

     props.put("group.id", "test");

     props.put("enable.auto.commit", "true");

     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

     KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer(props);

     consumer.subscribe(Arrays.asList("test", "my-topic"));

     while (true) {

         ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);

         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)

             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());

     }

}

}

 



3. 连接器

http://docs.confluent.io/2.0.0/connect/connect-hdfs/docs/index.html

http://kafka.apache.org/documentation/#connect

 

 

http://orchome.com/

http://orchome.com/6

 

 

解析storm的KafkaSpout

http://blog.csdn.net/fengyedeyanlei/article/details/52485165

http://www.myexception.cn/cloud/1830075.html

http://www.cnblogs.com/cruze/p/4241181.html

http://tianxingzhe.blog.51cto.com/3390077/1701258/

 

 

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