Kafka01--Kafka生产者使用方式

Kafka之--生产者入门

前言：

　　Kafka诞生至今，产生两个版本的生产者客户端：1是早期基于scala语言编写的客户端；2是随着Java用户的广泛涌入，kafka0.9版本开始退出Java版本的客户端；

　　一个基本生产者producer逻辑需要具备以下基本条件：

• • 配置Producer，创建生产者实例；
  • 构建待发送消息；
  • 发送消息；
  • 关闭生产者实例；

KafkaProducer必要参数和常用参数配置：

　　必要参数：

• bootstrap.servers:待连接的broker地址；

• key.serializer和value.serializer：kafka中的消息都需要转化为字节数组byte[]进行传递，一般会使用到改参数指定key和value的序列化方式。对应的服务端的参数配置中需要有反序列化参数配置，他们是对应的。

　　KafkaProducer是线程安全的，可以在多个线程中共享单个KafkaProducer实例，或者进行池化，这样方便了使用。在实际使用中，可以通过Java配置方式，在项目启动时进行生产端的初始化，生成对应的实例即可。

　　可选参数，部分参数没有列出：

• acks ：消息发送到某个partition，该参数指定需有多少个副本同步确认后，服务端才会向客户端确认消息发送成功。有三个String的值可配置：
  
  • “1”：默认值。leader副本写入即可确认；
  • “0”：生产者只管发送，不需要服务端确认；
  • "-1"或者"all"：ISR集合中的所有副本确认之后，才会确认；（若ISR中只有leader副本，那仍然无法百分百可靠）
• max.request.size :客户端一条消息容量的最大值，默认为1M。
• retries ，retry.backoff.ms :生产者发送异常时的重试次数和两次重试间的时间间隔。
• max.in.flight.request.per.connection :默认值为5，限制客户端与Node之间最多缓存的请求数量。
  
  • 　Kafka只能保证一个partition中的消息是有序的。当缓存数>1，且配置重试机制后，有可能出现先发送的消息异常，后发送消息成功，然后先发送的消息重试，这样两条消息的顺序就出现了错乱。若要保证顺序，建议将connection置为1.
•  linger.ms ：指定生产者发送ProducerBatch之前等待更多消息的写入，默认为0。当batch满了或者linger时间到了，才会 发送。
•  request.time.out ：生产者发送消息后等待响应的最长时间。

KafkaProducer发送消息：

　　kafka消息的发送需要通过构建ProducerRecoder对象来实现，该类的属性有：　　　　

    private final String topic;
    private final Integer partition;
    private final Headers headers;
    private final K key;
    private final V value;
    private final Long timestamp;

　　其中，最简的一种使用只需要指定topic和消息体即可。`ProducerRecord<String, String> record =  new ProducerRecord<>(topic, "hello, Kafka!");

　　Kafka有三种发送消息的模式：

• • 发送即忘：KafkaProducer只管发送，不管有没有发送成功。
  • 同步模式：KafkaProducer发送后阻塞，一致等到Server端返回消息或者抛出异常；（Server端一般有多个副本，多副本的消息确认机制等到服务端介绍时再说）；
    • 　　同步模式下，可以根据返回的数据进行进一步的业务处理，比如返回的partition，offset等；
  异步模式：通过CallBack回调函数，对服务端响应后的事件进一步处理，；
  • 　　啥是回调？https://www.cnblogs.com/set-cookie/p/8996951.html

　　示例代码如下：

public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        KafkaProducer<String, String> producer =  new KafkaProducer<>(properties);
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "hello, Kafka!");
        try {
            /**①：发送不管*/
            producer.send(record);
            /**②：同步发送：通过调用get方法，进行阻塞,可以通过Future获取发送结果，进行业务逻辑处理*/
            producer.send(record).get();//同步发送
            Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
            RecordMetadata metadata = future.get();
            //分区为：0偏移量为:240048
            System.out.println("分区为：" + metadata.partition() + "偏移量为:" + metadata.offset());
            /**③：异步发送：KafkaProducer将发送请求暂存，当服务端response响应后，从中取出对应的发送请求，然后调用回调函数*/
            producer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null){
                        exception.printStackTrace();
                    }else {
                        //分区为：0偏移量为:240048
                        System.out.println("分区为：" + metadata.partition() + "偏移量为:" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        producer.close();
  }

KafkaProducer消息序列化：

　　生产端和消费端的序列化方式要一一对应，一般而言，会将消息进行json话之后发送，因此一般指定为kafka自带的StringSerializer类即可；

KafkaProducer分区器：

1、生产端将消息发送到broker时，可能要经过拦截器，序列化器，分区器等一系列节点进行处理。默认情况下，Kafka中的消息在发送前，会经过 DefaultPartation 默认分区器进行处理，其从父类实现了两个方法， close(...) 主要进行分区器关闭之后的资源回收。 partition(...) 主要就进行分区的分配，返回int值。configure(...)方法继承自Configurable接口，可以用来获取配置信息和初始化数据，这里只是空实现。 

     * @param key The key to partition on (or null if no key) key的值
     * @param keyBytes serialized key to partition on (or null if no key) key序列化后的值
     * @param value The value to partition on or null value值，待发送内容值
     * @param valueBytes serialized value to partition on or null value值序列化后的值
     * @param cluster The current cluster metadata 集群的元数据信息，包含一些分区数量等信息；
     */
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster

　　由上面的ProducerRecoder的属性可知，可以在发送消息时，指定消息发送到哪个分区。若采用默认的分区器 DefaultPartation则会包含以下两种情况：

• key为null，消息以轮询的方式发送消息到 topic 中的所有可用分区；
• key不为null，对key进行hash，通过hash值计算分区号，相同key的消息会被发送到同一个分区。 

　　采用默认分区器时，不改变分区的数量，那么key与分区号的映射关系时对应的。若增加一个分区，那么相同的key在增加分区后，就可能不在同一个分区中了。

　　2、若采用自定义分区器，完全可以根据业务需要，进行自定义分配规则，只需继承父类 Partitioner ，并在生产端配置中加入分区器配置即可，代码示例如下： 

　　//配置中指定分区器        
　　properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, DemoPartitioner.class);
　　　...
　　//因为用了字符串序列化方式，消息体中指定key值为字符串“1”。（这里是根据key值进行分区分配的）
   ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord(topic,"1", "hello, Kafka!");

         　自定义分区器的示例代码如下： 

public class DemoPartitioner implements Partitioner {
    //原子类，线程安全
    private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        //获取可用分区
        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
        int numPartitions = partitions.size();
        // if (null == keyBytes) {
        //     return counter.getAndIncrement() % numPartitions;
        // } else
        //     return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
        if (key.toString() == "0"){
            return 0;
        }else
            return 1;
    }

    @Override
    public void close() {
    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
}

 　　　　通过send之后的Future，可以观察到消息确实发送到了不同的分区中。

KafkaProducer拦截器：

　　拦截器分生产者拦截器和消费者拦截器（后续介绍）；

　　生产者拦截器的作用时间点：

• • 消息序列化和计算分区之前，调用生产者拦截器的 onSend() 方法进行个性化操作；
  • 消息被服务端应答，或者发送失败时，调用 onAcknowledgement() 方法进行处理，该操作优先于回调函数。

　　Kafka中提供了父接口 ProducerInterceptor 方便用户进行自定义的拦截器实现，比如可以在自定义的拦截器中对kafka消息的发送数量进行统计：

　　注：通过onAcknowledgement()统计发送成功与失败数量，而不是 onSend()方法；

public class HawkKafkaProducerInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {

    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> producerRecord) {
        return producerRecord;
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
        if (e == null) {
            /// success
            Cat.logEvent(HawkConstants.KAFKA_PRODUCER_EVENT_TYPE, recordMetadata.topic());
        } else {
            /// failed
            Cat.logEvent(HawkConstants.KAFKA_PRODUCER_EVENT_TYPE, recordMetadata.topic(), HawkConstants.EVENT_FAILED_STATUS, null);
        }
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {

    }
}

 　　然后需要在配置文件中加入该拦截器：

// 只配置一个拦截器
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, HawkKafkaProducerInterceptor.class.getName());

// 若想配置多个拦截器，形成拦截链，则配置顺序即为拦截顺序，以“，”隔开（注意，若拦截器2完全依赖拦截器1的结果，则不利于稳定性）
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, "Intercepter01"+","+"Intercepter02);