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kafka接收消费消息

三 kafka接收消费消息

本节教程在window下演示，如果是在linux上学习的同学，可以将命令的前缀进行替换即可，比如 window 下的命令前缀 binwindowskafka-topics.bat ，则linux下的命令前缀为 binkafka-topics.sh;

3.1 创建topic

kafka生产消息使用producer生产者，其核心组件服务器为broker, 消费消息使用comsumer消费者, 消息接收需要使用到 topic; topic中又有分区和副本；

创建一个名为test的topic，并且指定分区为1，副本为1；

binwindowskafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --topic test --partitions 1 --replication-factor 1

使用如下查看topic描述

binwindowskafka-topics.bat --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test

其结果如下，分区为1，副本为1，名称为test

Topic: test     TopicId: hkPExRf8T72y2FFNEOiFnQ PartitionCount: 1       ReplicationFactor: 1    Configs:
        Topic: test     Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0

3.2 发生消息

创建一个生产者，向topic test 发送消息

binwindowskafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test

回车键后发送如下消息

welcome to my site that is zszxz.com

3.3 消费消息

创建一个消费者，向topic test获取消息

binwindowskafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

获取内容如下

四 producer

4.1 producer工作流

kafaka 的 producer 负责的职能就是向 kafka 写入数据；kafka的每个producer 都是独立工作，producer 实例之间没有任何关系；kafka 在向topic 发送消息的时候, 如果消息指定了 key , kafka会计算key的hash值将消息存入不同的分区提高吞吐量，如果消息没有指定Key, kafka会将消息进行轮询存储到分区！确认分区后，kafka 的 producer 会去寻找分区对应的 leader 也只有leader 能够响应client发送过来的请求，而另一个副本follower和leader 保持同步；

4.2 producer发送消息示例

引入 client 依赖, producer 和 cosumer 相对 kafka 都是客户端，所以都是引入客户端依赖；

		<dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.8.0</version>
        </dependency>

发送示例消息示例

 public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        // 指定server地址 bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
        //  指定client ID
        properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG,"test-producer");
        // key序列化配置类型为String  key.serializer
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
        // value序列化配置类型为String  value.serializer
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
        // 创建生产者
        KafkaProducer<String,String> producer=new KafkaProducer(properties);
        // 消息
        String msg = "welcome to zszxz.com";
        // 主题
        String topic = "test";
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, msg);
        producer.send(record);
        producer.close();
    }

首先需要构建一个 java.util.Properties对象指定 bootstrap.servers, key.serializer, value.serializer, 这三个属性必须指定；
其次构造 KafkaProducer 实例；
然后使用 ProducerRecord构建消息对象用于将消息发送到分区；
最后调用 KafkaProducer 的 send 方法发送 ProducerRecord,并且关闭KafkaProducer ；

bootstrap.servers 指定了一组host:port , 用于kafka 连接服务器；其可以指定多组IP和端口，如 domain1:port1,domain2:port2;
key.serializer 表示发送消息的格式都是字节数组，这些字节数组必须使用序列化才能发送到broker；StringSerializer.class.getName() 表示的序列化器为org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
value.serializer 是将消息内容序列化至broker;

在创建 KafkaProducer 也可以指定 key 和value的序列化器；

 public KafkaProducer(Properties properties, Serializer<K> keySerializer, Serializer<V> valueSerializer) {
        this(Utils.propsToMap(properties), keySerializer, valueSerializer);
    }

异步发送

KafkaProducer 的 send 方法实现了 Callback回调，并且提供了Future对象用于获取消息发送的结果；

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record) {
        return this.send(record, (Callback)null);
    }

同步发送

同步发送会使用 Future.get() 方法实现无限等待结果；如果发送消息失败可以进行异常捕获进行处理

 producer.send(record).get();

消息异常捕获

	try {
            producer.send(record).get();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }

也可以进行回调异常处理，实现重试机制等

 producer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e==null){
                        System.out.println("发送消息成功");
                    }else {
                        // 重试或者其它处理
                    }
                }
            }).get();

4.3 producer 主要参数说明

除了 bootstrap.servers， key.serializer， value.serializer 三个必须指定的参数之外，还有一些重要的参数；

acks 参数用于控制kafka消息的持久化，只要消息被写入 kafka ,消息就会被视为不会丢失！ack 有三个取值； 0 表示 producer 不会确认消息发送给broker 是否成功； 1 表示 leader 接收消息确认，将消息写入本地日志； -1 即 all, 需要leader 和 follower 共同确认；三种情况下 0的吞吐量最高，消息持久化最差，1 其次，消息持久化适中; all 吞吐量最差, 消息持久化最好；

通常我们需要将 acks 设置为 1

// 设置acks 应答
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"1");

buffer.memory: 缓存消息的缓冲区大小，默认单位为32MB（即数字33554432）；

// 设置缓冲区大小
properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,"33554432");

compression.type: 对消息进行压缩，默认情况下为none; 在网络通信中对消息进行压缩通常都是能提高吞吐量，因此kafka在发送消息时很有必要进行消息压缩；kafka 支持 3种压缩算法，不排除还有其它算法，通常是GZIP,LZ4 和Snappy; 在kafka 种使用LZ4算法进行压缩更佳！

// 设置压缩
properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");

retries ：重试次数，即消息发送失败后进行重发，虽然callback 也有这个机制，但还不如交给kafka自己重发！按道理其默认值为0 ，但我控制台显示的默认值确是 retries = 2147483647, 保险起见，我们需要自己设置一般情况下为 3~5次为佳；

// 重试次数
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,"3");

batch.size ：表示批次，producer 在发送消息的时候并非直接发送给topic, kafka会将消息存到 batch, 当batch 满了以后，或者达到最大空闲时间才会将消息发送给topic; 其默认值为 16384 即 16KB ，实际生产环境中应该设置合理值；

// 设置 batch
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,"16384");

linger.ms：表示是否延迟发送，默认值为0立即发送；所以我们在使用默认参数的时候及时batch没有满也会发送，就是这个影响！

 // 设置延迟发送
properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,"200");

max.request.size : 发送请求的大小，即能发送多大的消息；这个值默认是 1048576 ，复杂业务情况下，这值实在太小；

// 设置消息大小
properties.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG,"1048576");

request.timeout.ms：响应超时时间，即发送给broker 后 broker 响应的时间，默认值为 30000 即30秒，如果超过30秒，则会认为请求超时；如果应用负荷很大，则需要调整大小为适当值；

// 设置超时响应时间
properties.put(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG,"50000");

4.4自定义分区

kafka 接收到消息后，默认会通过Key值进行计算出hash 值，然后将消息发送到分区，如果未指定分区，则会进行轮询发送以保证消息在分区上分布比较均衡；如果想自定义分区策略则需要实现 Partitioner 接口；

/**
 * @author lsc
 * <p> </p>
 */
public class ZszxzPartitioner implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        return 0;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

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

    }
}

主要的参数

topic 主题
key 消息的key
keyBytes: 消息key的字节数组，或者为null;
value：消息的值
valueBytes：消息值的字节数组，或者为nul；
cluster：集群

自定义分区示例

/**
 * @author lsc
 * <p> </p>
 */
public class ZszxzPartitioner implements Partitioner {

    private Random random;
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        // 获取集群中的分区
        List<PartitionInfo> partitionInfos = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
        // 分区数量
        int size = partitionInfos.size();
        int partitionNum = 0;
        if (key==null){
            // key 没有设置, 随机分区
            partitionNum = random.nextInt(size);
        }else {
            // 使用hash值计算分区
            partitionNum = Math.abs((key.hashCode())) % size;
        }
        System.out.println("分区："+partitionNum);
        return partitionNum;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {
        random = new Random();
    }
}

在发送消息的时候配置上分区属性即可

 //  自定义分区
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "com.zszxz.kafka.partition.ZszxzPartitioner");

4.5 kafka序列化

kafka 序列化和反序列化，根据不同的数据类型进行配置即可

byte[]：org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
ByteBuffer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteBufferSerializer
Interger: org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer
Short：org.apache.kafka.common.serialization.ShortSerializer
Long：org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer
Double：org.apache.kafka.common.serialization.DoubleSerializer
String： org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

之前的示例代码使用了简化方式，回顾下,否则要替换为全类名

 // key序列化配置类型为String
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
  // value序列化配置类型为String
  properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());

4.6 producer多线程

producer 中 KafkaProducer 是线程共享的一个变量，可以作为成员变量使用，并且线程安全；每个线程中都维护着一个ProducerRecord 用于存储消息；

示例代码如下

/**
 * @author lsc
 * <p> </p>
 */
public class ProducerThread extends Thread{

    private final KafkaProducer<String,String> producer;
    private final String topic;

    public ProducerThread(String topic) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
        properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG,"test-producer");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
        producer=new KafkaProducer<String, String>(properties);
        this.topic = topic;
    }

    @Override
    public void run() {
        int num=0;
        while(num<30) {
            String msg="hello this message from producer:"+num;
            try {
                producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic,msg)).get();
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
                num++;
                System.out.println(num);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        new ProducerThread("test").start();
    } 

}

五 consumer

5.1 消费者

消费者就是从topic获取消息；但是kafka的consumer 还有一些特性； consumer 被归类到 consumer group 底下；每个group 底下可能有多个consumer,；

由此引申出2 个模型

队列模型

发布订阅模型

如图所示2 个client 就组成一个group；每个gruop 都有一个group.id当作唯一标识；

消费者如果宕机会从宕机的位置开始发送消息，其识别位置就是使用offset实现；consumer会定期向kafka发送offset实现位移提交。Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为 __consumer_offsets

5.2 消费者接收消息示例

/**
 * @author lsc
 * <p> </p>
 */
public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) {
        Properties properties=new Properties();
        // 设置地址
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
        // 设置group id
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-consumer");
        // 设置 offset自动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交间隔时间
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置value
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());
        // 设置 key
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());
        // 对于当前groupid来说，消息的offset从最早的消息开始消费
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        // 消费者实例
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        // 主题
        String topic = "test";
        // 订阅
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
        try{
            while (true){
                ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(30));
                records.forEach(record -> {
                    System.out.println("key:"+record.key()+" value:"+record.value()+" "+record.offset());
                });
            }
        }finally {
            kafkaConsumer.close();
        }
    }
}

必须指定参数 bootstrap.servers， value.deserializer， key.deserializer， group.id;其中bootstrap.servers 也可以指定多个值 ip1:port1,ip2:port2; group.id 为消费组id，通常与业务名称挂钩； value.deserializer和 key.deserializer 分别对 producer 发送的消息进行反序列化；

首先创建Properties对象，然后组装参数；
其次KafkaConsumer 消费者实例订阅主题test
最后通过kafkaConsumer获取ConsumerRecords遍历数据；

KafkaConsumer 对象构造器如下所示

public KafkaConsumer(Properties properties) {
        this((Properties)properties, (Deserializer)null, (Deserializer)null);
    }

还可以指定key,value 的反序列化

public KafkaConsumer(Properties properties, Deserializer<K> keyDeserializer, Deserializer<V> valueDeserializer) {
        this(Utils.propsToMap(properties), keyDeserializer, valueDeserializer);
    }

属性参数不一定是写Properties,也可以写 map；

public KafkaConsumer(Map<String, Object> configs, Deserializer<K> keyDeserializer, Deserializer<V> valueDeserializer) {
        this(new ConsumerConfig(ConsumerConfig.appendDeserializerToConfig(configs, keyDeserializer, valueDeserializer)), keyDeserializer, valueDeserializer);
    }

kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); 为订阅主题，也可以订阅多个主题

kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("topic1","topic2"));

kafkaConsumer.poll(Duration.ofSeconds(1)); 是从 topic 中获取消息；1表示超时设置，如果未拿到数据，在1秒内会进行阻塞，直到拿到数据；

5.3 consumer主要参数

session.timeout.ms： consumer 奔溃响应时间；即如果发生宕机，kafka会在规定的时间内检测到consumer 奔溃；其默认值为1000即10秒；
max.poll.interval.ms： consumer 处理逻辑的最大时间，默认值为 300000；
auto.offset.reset：指定位移信息，kafka会从位移位置开始读取；其有三个取值，earliest,从最早开始消费；latest从最新开始消费；none新的消费者加入以后，由于之前不存在offset，则会直接抛出异常；
enable.auto.commit：自动提交位移；也可以通过consumer.commitSync()的方式实现手动提交；
fetch.max.bytes：抓取的最大字节数，默认值为52428800；

5.4 kafka反序列化

org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
org.apache.kafka.common.serialization.ByteBufferDeserializer
org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer
org.apache.kafka.common.serialization.ShortDeserializer
org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
org.apache.kafka.common.serialization.DoubleDeserializer
org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

回顾下，我们使用了类名的获取方式实现全类名字符串

// 设置value
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());
// 设置 key
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringDeserializer.class.getName());

5.5 rebalance

consumer group 是一组 rebalance 协议；其规定了comsuer group 如何订阅topic 分区达到平衡的目的；Kafka 有三种分配策略： RoundRobin， Range，Sticky；

range分配策略会将每个topic的分区按照字母顺序排列，将分区划分成区段依次分配给consumer;
RoundRobin 分配策略会将所有的topic 按照顺序展开，然后通过轮询的方式分配给consumer;
Sticky分区策略是从0.11版本才开始引入的，它主要有两个目的;分区的分配要尽可能的均匀，分配给消费者者的主题分区数最多相差一个;分区的分配要尽可能与上次分配的保持相同

5.6 consumer多线程示例

简单的继承 Thread类

/**
 * @author lsc
 * <p> </p>
 */
public class ConsumerThread extends Thread{

    private final KafkaConsumer<String,String> consumer;
    public ConsumerThread(String topic){
        Properties properties=new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"127.0.0.1:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-consumer");
        // 设置 offset自动提交
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 自动提交间隔时间
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置
        properties.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000");
        // key序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // value序列化
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // 对于当前groupid来说，消息的offset从最早的消息开始消费
        properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

        consumer= new KafkaConsumer<>(properties);
        consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
    }

    @Override
    public void run() {
        while(true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            records.forEach(record -> {
                System.out.println("key:"+record.key() + " value:" + record.value() + "offset:" + record.offset());
            });
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        new ConsumerThread("test").start();
    }
}

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