后浪云Apache Kafka教程：Apache Kafka 简单生产者示例

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<byte[],byte[]>(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<k,v> message) 
- sends the data to a single topic,par-titioned by key using either sync or async producer.
public void send(List<KeyedMessage<k,v>>messages)
- 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 –

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 –

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<String, String> producer = new KafkaProducer
         <String, String>(props);
            
      for(int i = 0; i < 10; i++)
         producer.send(new ProducerRecord<String, String>(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 <topic-name>

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 <topic-name> —from-beginning
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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<java.lang.String,java.lang.Object> 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。

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<TopicPartition,java.util.List
<Consumer-Record>K,V>>> 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。

配置设置

Consumer客户端API主配置设置的配置设置如下所示 –

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<String, String> consumer = new KafkaConsumer
         <String, String>(props);
      
      //Kafka Consumer subscribes list of topics here.
      consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName))
      
      //print the topic name
      System.out.println("Subscribed to topic " &plus; topicName);
      int i = 0;
      
      while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = con-sumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> 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 <topic-name>

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