Apache Kafka 简单生产者示例

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Apache Kafka 简单生产者示例

2023-07-30 04:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

让我们使用Java客户端创建一个用于发布和使用消息的应用程序。 Kafka生产者客户端包括以下API。

KafkaProducer API

让我们了解本节中最重要的一组Kafka生产者API。 KafkaProducer API的中心部分是 KafkaProducer 类。 KafkaProducer类提供了一个选项，用于将其构造函数中的Kafka代理连接到以下方法。

KafkaProducer类提供send方法以异步方式将消息发送到主题。 send()的签名如下

producer.send(new ProducerRecord(topic, partition, key1, value1) , callback);

ProducerRecord - 生产者管理等待发送的记录的缓冲区。

回调 - 当服务器确认记录时执行的用户提供的回调(null表示无回调)。

KafkaProducer类提供了一个flush方法，以确保所有先前发送的消息都已实际完成。 flush方法的语法如下 -

public void flush()

KafkaProducer类提供了partitionFor方法，这有助于获取给定主题的分区元数据。这可以用于自定义分区。这种方法的签名如下 -

public Map metrics()

它返回由生产者维护的内部度量的映射。

public void close() - KafkaProducer类提供关闭方法块，直到所有先前发送的请求完成。

生产者API

生产者API的中心部分是生产者类。生产者类提供了一个选项，通过以下方法在其构造函数中连接Kafka代理。

生产者类

生产者类提供send方法以使用以下签名向单个或多个主题发送消息。

public void send(KeyedMessaget message) - sends the data to a single topic,par-titioned by key using either sync or async producer. public void send(Listmessages) - sends data to multiple topics. Properties prop = new Properties(); prop.put(producer.type,"async") ProducerConfig config = new ProducerConfig(prop);

有两种类型的生产者 - 同步和异步。

相同的API配置也适用于同步生产者。它们之间的区别是同步生成器直接发送消息，但在后台发送消息。当您想要更高的吞吐量时，异步生产者是首选。在以前的版本，如0.8，一个异步生产者没有回调send()注册错误处理程序。这仅在当前版本0.9中可用。

public void close()

生产者类提供关闭方法以关闭与所有Kafka代理的生产者池连接。

配置设置

下表列出了Producer API的主要配置设置，以便更好地理解 -

S.No配置设置和说明1

client.id

标识生产者应用程序

producer.type

同步或异步

acks

acks配置控制生产者请求下的标准是完全的。

重试

如果生产者请求失败，则使用特定值自动重试。

bootstrapping代理列表。

linger.ms

如果你想减少请求的数量，你可以将linger.ms设置为大于某个值的东西。

key.serializer

序列化器接口的键。

value.serializer

值。

batch.size

缓冲区大小。

buffer.memory

控制生产者可用于缓冲的存储器的总量。

ProducerRecord API

ProducerRecord是发送到Kafka cluster.ProducerRecord类构造函数的键/值对，用于使用以下签名创建具有分区，键和值对的记录。

public ProducerRecord (string topic, int partition, k key, v value)

主题 - 将附加到记录的用户定义的主题名称。

分区 - 分区计数。

键 - 将包含在记录中的键。

值 - 记录内容。public ProducerRecord (string topic, k key, v value)

ProducerRecord类构造函数用于创建带有键，值对和无分区的记录。

主题 - 创建主题以分配记录。

键 - 记录的键。

值 - 记录内容。

public ProducerRecord (string topic, v value)

ProducerRecord类创建一个没有分区和键的记录。

主题 - 创建主题。

值 - 记录内容。

ProducerRecord类方法列在下表中 -

S.No类方法和描述1

public string topic()

主题将附加到记录。

public K key()

将包括在记录中的键。如果没有这样的键，null将在这里重新打开。

public V value()

记录内容。

partition()

记录的分区计数

SimpleProducer应用程序

在创建应用程序之前，首先启动ZooKeeper和Kafka代理，然后使用create topic命令在Kafka代理中创建自己的主题。之后，创建一个名为 Sim-pleProducer.java 的java类，然后键入以下代码。

//import util.properties packages import java.util.Properties; //import simple producer packages import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; //import KafkaProducer packages import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; //import ProducerRecord packages import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; //Create java class named “SimpleProducer" public class SimpleProducer { public static void main(String[] args) throws Exception{ // Check arguments length value if(args.length == 0){ System.out.println("Enter topic name"); return; } //Assign topicName to string variable String topicName = args[0].toString(); // create instance for properties to access producer configs Properties props = new Properties(); //Assign localhost id props.put("bootstrap.servers", “localhost:9092"); //Set acknowledgements for producer requests. props.put("acks", “all"); //If the request fails, the producer can automatically retry, props.put("retries", 0); //Specify buffer size in config props.put("batch.size", 16384); //Reduce the no of requests less than 0 props.put("linger.ms", 1); //The buffer.memory controls the total amount of memory available to the producer for buffering. props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer (props); for(int i = 0; i < 10; i++) producer.send(new ProducerRecord(topicName, Integer.toString(i), Integer.toString(i))); System.out.println(“Message sent successfully"); producer.close(); } }

编译 - 可以使用以下命令编译应用程序。

javac -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*" *.java

执行 - 可以使用以下命令执行应用程序。

java -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*":. SimpleProducer

输出

Message sent successfully To check the above output open new terminal and type Consumer CLI command to receive messages. >> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 —topic —from-beginning 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 简单消费者示例

到目前为止，我们已经创建了一个发送消息到Kafka集群的生产者。现在让我们创建一个消费者来消费Kafka集群的消息。 KafkaConsumer API用于消费来自Kafka集群的消息。 KafkaConsumer类的构造函数定义如下。

public KafkaConsumer(java.util.Map configs)

configs - 返回消费者配置的地图。

KafkaConsumer类具有下表中列出的以下重要方法。

S.No方法和说明1

public java.util.Set< TopicPar- tition> assignment()

获取由用户当前分配的分区集。

public string subscription()

订阅给定的主题列表以获取动态签名的分区。

public void sub-scribe(java.util.List< java.lang.String> topics，ConsumerRe-balanceListener listener)

订阅给定的主题列表以获取动态签名的分区。

public void unsubscribe()

从给定的分区列表中取消订阅主题。

public void sub-scribe(java.util.List< java.lang.String> topics)

订阅给定的主题列表以获取动态签名的分区。如果给定的主题列表为空，则将其视为与unsubscribe()相同。

public void sub-scribe(java.util.regex.Pattern pattern，ConsumerRebalanceLis-tener listener)

参数模式以正则表达式的格式引用预订模式，而侦听器参数从预订模式获取通知。

public void as-sign(java.util.List< TopicPartion> partitions)

向客户手动分配分区列表。

poll()

使用预订/分配API之一获取指定的主题或分区的数据。如果在轮询数据之前未预订主题，这将返回错误。

public void commitSync()

提交对主题和分区的所有子编制列表的最后一次poll()返回的提交偏移量。相同的操作应用于commitAsyn()。

public void seek(TopicPartition partition，long offset)

获取消费者将在下一个poll()方法中使用的当前偏移值。

public void resume()

恢复暂停的分区。

public void wakeup()

唤醒消费者。

ConsumerRecord API

ConsumerRecord API用于从Kafka集群接收记录。此API由主题名称，分区号(从中接收记录)和指向Kafka分区中的记录的偏移量组成。 ConsumerRecord类用于创建具有特定主题名称，分区计数和< key，value>的消费者记录。对。它有以下签名。

public ConsumerRecord(string topic,int partition, long offset,K key, V value)

主题 - 从Kafka集群接收的使用者记录的主题名称。

分区 - 主题的分区。

键 - 记录的键，如果没有键存在null将被返回。

值 - 记录内容。

ConsumerRecords API

ConsumerRecords API充当ConsumerRecord的容器。此API用于保存特定主题的每个分区的ConsumerRecord列表。它的构造器定义如下。

public ConsumerRecords(java.util.Map>> records)

TopicPartition - 返回特定主题的分区地图。

记录 - ConsumerRecord的返回列表。

ConsumerRecords类定义了以下方法。

S.No方法和描述1

public int count()

所有主题的记录数。

public Set partitions()

在此记录集中具有数据的分区集(如果没有返回数据，则该集为空)。

public Iterator iterator()

迭代器使您可以循环访问集合，获取或重新移动元素。

public List records()

获取给定分区的记录列表。

配置设置

Consumer客户端API主配置设置的配置设置如下所示 -

S.No设置和说明1

引导代理列表。

group.id

将单个消费者分配给组。

enable.auto.commit

如果值为true，则为偏移启用自动落实，否则不提交。

auto.commit.interval.ms

返回更新的消耗偏移量写入ZooKeeper的频率。

session.timeout.ms

表示Kafka在放弃和继续消费消息之前等待ZooKeeper响应请求(读取或写入)多少毫秒。

SimpleConsumer应用程序

生产者应用程序步骤在此保持不变。首先，启动你的ZooKeeper和Kafka代理。然后使用名为 SimpleCon-sumer.java 的Java类创建一个 SimpleConsumer 应用程序，并键入以下代码。

import java.util.Properties; import java.util.Arrays; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; public class SimpleConsumer { public static void main(String[] args) throws Exception { if(args.length == 0){ System.out.println("Enter topic name"); return; } //Kafka consumer configuration settings String topicName = args[0].toString(); Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("session.timeout.ms", "30000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer (props); //Kafka Consumer subscribes list of topics here. consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName)) //print the topic name System.out.println("Subscribed to topic " + topicName); int i = 0; while (true) { ConsumerRecords records = con-sumer.poll(100); for (ConsumerRecord record : records) // print the offset,key and value for the consumer records. System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } }

编译 - 可以使用以下命令编译应用程序。

javac -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*" *.java

执行 - 可以使用以下命令执行应用程序

java -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*":. SimpleConsumer

输入 - 打开生成器CLI并向主题发送一些消息。你可以把smple输入为\'Hello Consumer\'。

输出 - 以下是输出。

Subscribed to topic Hello-Kafka offset = 3, key = null, value = Hello Consumer

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