【README】

1、本文主要对 java客户端作为kafka 生产者进行测试， 消费者由 centos的kafka命令行线程扮演； 

2、消息发送： kafka的生产者采用异步发送消息的方式，在消息发送过程中，涉及到2个线程——main线程和sender线程，以及一个线程共享变量 RecordAccumulator。main线程将消息发送给 RecordAccumulator，sender线程不断从 RecordAccumulator 中读取数据发送到 kafka broker；

step1）生产者中的main线程把数据经过 拦截器-》序列化器-》分区器 处理；然后再把数据写到 RecordAccumulator； 
step2）send 线程从 RecordAccumulator 中取出数据写入到kafka集群； 

3、开发环境

-- pom.xml<!-- 依赖 --> <dependencies><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>0.11.0.0</version></dependency><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>slf4j-simple</artifactId><version>1.7.25</version><scope>compile</scope></dependency></dependencies>-- log4j.properties
log4j.rootLogger=INFO, stdout  
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender  
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log  
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n  

【0】 生产者同步发送消息

为啥需要同步发送？ 因为 kafka可以保证单个分区内消息有序，但无法保证全局有序，即多个分区消息有序； 

存在一些业务场景，需要消息有序；

/*** 同步消息生产者*/
public class SyncProducer {public static void main(String[] args) {/* 1.创建kafka生产者的配置信息 */Properties props = new Properties();/*2.指定连接的kafka集群, broker-list */props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "centos201:9092");  /*3.ack应答级别*/props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");/*4.重试次数*/ props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3); /*5.批次大小，一次发送多少数据，当数据大于16k，生产者会发送数据到 kafka集群 */props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16 * KfkNumConst._1K);  /*6.等待时间， 等待时间超过1毫秒，即便数据没有大于16k， 也会写数据到kafka集群 */props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1); /*7. RecordAccumulator 缓冲区大小*/ props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 32 * KfkNumConst._1M);  /*8. key, value 的序列化类 */ props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());/* 9.创建生产者对象 */KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);  /* 10.同步发送数据 */ for (int i = 0; i < 10; i++) { try {Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>("first100", "first100-20210101--D" + i));RecordMetadata rMetadata = future.get(); // 调用future的get方法，让main线程阻塞，就可以实现同步发送 } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/* 11.关闭资源 */  producer.close();System.out.println("kafka生产者写入数据完成"); } 
}

 

下面都是异步发送

【1】普通生产者

1.1、生产者代码 

/*** 普通生产者 */
public class MyProducer {public static void main(String[] args) {/* 1.创建kafka生产者的配置信息 */Properties props = new Properties();/*2.指定连接的kafka集群, broker-list */props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "centos201:9092");  /*3.ack应答级别*/props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");/*4.重试次数*/ props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3); /*5.批次大小，一次发送多少数据，当数据大于16k，生产者会发送数据到 kafka集群 */props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16 * KfkNumConst._1K);  /*6.等待时间， 等待时间超过1毫秒，即便数据没有大于16k， 也会写数据到kafka集群 */props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1); /*7. RecordAccumulator 缓冲区大小*/ props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 32 * KfkNumConst._1M);  /*8. key, value 的序列化类 */ props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());System.out.println(props); /* 9.创建生产者对象 */KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);  /* 10.发送数据 */ for (int i = 0; i < 10; i++) { Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>("first100", "first100-20210101--D" + i));try {System.out.println(future.get().partition() + "-" + future.get().offset());} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/* 11.关闭资源 */  producer.close();System.out.println("kafka生产者写入数据完成"); } 
}
-- 日志 
0-183203
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0-183212
kafka生产者写入数据完成

1.2、消费者

[root@centos201 ~]# kafka-console-consumer.sh --topic first100 --bootstrap-server centos201:9092
first100-20210101--D0
first100-20210101--D1
first100-20210101--D2
first100-20210101--D3
first100-20210101--D4
first100-20210101--D5
first100-20210101--D6
first100-20210101--D7
first100-20210101--D8
first100-20210101--D9

【2】带回调的生产者

2.1、生产者

/*** 带回调的生产者 */for (int i = 0; i < 10; i++) { Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>("first100", "first100-20210101--E" + i), (metadata, exception)-> {/* lambda 表达式  */System.out.println(metadata.partition() + " -- " + metadata.offset());});}

2.2、消费者

first100-20210101--E0
first100-20210101--E1
first100-20210101--E2
first100-20210101--E3
first100-20210101--E4
first100-20210101--E5
first100-20210101--E6
first100-20210101--E7
first100-20210101--E8
first100-20210101--E9

【3】创建分区策略的生产者 （指定分区）

0、查看topic， 4个分区，3个副本

[root@centos201 ~]# kafka-topics.sh --describe --topic aaa --zookeeper centos201:2181
Topic:aaa       PartitionCount:4        ReplicationFactor:3     Configs:Topic: aaa      Partition: 0    Leader: 2       Replicas: 2,1,3 Isr: 1,2,3Topic: aaa      Partition: 1    Leader: 3       Replicas: 3,2,1 Isr: 1,2,3Topic: aaa      Partition: 2    Leader: 1       Replicas: 1,3,2 Isr: 2,1,3Topic: aaa      Partition: 3    Leader: 2       Replicas: 2,3,1 Isr: 1,2,3

虽然集群只有3台机器， centos201, centos202, centos203 ； 

当我的分区数是4，即分区数可以大于broker数量； 但副本数必须小于等于 broker数量； 

3.1、生产者

props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, MyPartitioner.class.getName()); // 设置分区器 /* 9.创建生产者对象 */KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);  /* 10.发送数据 */ for (int i = 0; i < 10; i++) { Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>("aaa", "aaa-key", "aaa-20210101--B" + i), (metadata, exception)-> {/* lambda 表达式  */System.out.println(metadata.partition() + " -- " + metadata.offset());});}-- 日志
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1 -- 114
1 -- 115
1 -- 116
1 -- 117
1 -- 118
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1 -- 121
kafka生产者写入数据完成

3.2、自定义分区器 

/*** 自定义分区器*/
public class MyPartitioner implements Partitioner {@Overridepublic void configure(Map<String, ?> configs) {}@Overridepublic int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes,Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {Integer integer = cluster.partitionCountForTopic(topic);return 1;}@Overridepublic void close() {}
}

3.3、消费者

[root@centos201 ~]# kafka-console-consumer.sh --topic aaa --bootstrap-server centos201:9092
aaa-20210101--C0
aaa-20210101--C1
aaa-20210101--C2
aaa-20210101--C3
aaa-20210101--C4
aaa-20210101--C5
aaa-20210101--C6
aaa-20210101--C7
aaa-20210101--C8
aaa-20210101--C9

小结： 可以查看，即便topic 有4个分区，但我在自定义分区器中指定写入到分区1， 所以生产者只把消息写到分区1；