Kafka利用Java实现数据的生产和消费实例教程

 更新时间:2018年01月28日 16:27:46   作者:虚无境   我要评论
这篇文章主要给大家介绍了关于Kafka利用Java实现数据的生产和消费的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。

前言

上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka 。不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka。

Kafka的介绍

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

Kafka 有如下特性:

  • 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
  • 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
  • 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
  • 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
  • Scale out:支持在线水平扩展。

kafka的术语

  • Broker:Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker。
  • Topic:每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic。(物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处)
  • Partition:Partition是物理上的概念,每个Topic包含一个或多个Partition。
  • Producer:负责发布消息到Kafka broker。
  • Consumer:消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端。
  • Consumer Group:每个Consumer属于一个特定的Consumer Group(可为每个Consumer指定group name,若不指定group name则属于默认的group)。

kafka核心Api

kafka有四个核心API

  • 应用程序使用producer API发布消息到1个或多个topic中。
  • 应用程序使用consumer API来订阅一个或多个topic,并处理产生的消息。
  • 应用程序使用streams API充当一个流处理器,从1个或多个topic消费输入流,并产生一个输出流到1个或多个topic,有效地将输入流转换到输出流。
  • connector API允许构建或运行可重复使用的生产者或消费者,将topic链接到现有的应用程序或数据系统。

示例图如下:

kafka 应用场景

  • 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道。
  • 构建实时流应用程序,可以转换或响应数据流。

以上介绍参考kafka官方文档。

开发准备

如果我们要开发一个kafka的程序,应该做些什么呢?

首先,在搭建好kafka环境之后,我们要考虑的是我们是生产者还是消费者,也就是消息的发送者还是接受者。
不过在本篇中,生产者和消费者都会进行开发和讲解。

在大致的了解kafka之后,我们来开发第一个程序。

这里用的开发语言是Java,构建工具Maven。

Maven的依赖如下:

 <dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
   <artifactId>kafka_2.12</artifactId>
   <version>1.0.0</version>
   <scope>provided</scope> 
  </dependency>
  
  <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
  </dependency>
  
  <dependency>
   <groupId>org.apache.kafka</groupId>
   <artifactId>kafka-streams</artifactId>
   <version>1.0.0</version>
  </dependency>

Kafka Producer

在开发生产的时候,先简单的介绍下kafka各种配置说明:

  • bootstrap.servers: kafka的地址。
  • acks:消息的确认机制,默认值是0。
  • acks=0:如果设置为0,生产者不会等待kafka的响应。
  • acks=1:这个配置意味着kafka会把这条消息写到本地日志文件中,但是不会等待集群中其他机器的成功响应。
  • acks=all:这个配置意味着leader会等待所有的follower同步完成。这个确保消息不会丢失,除非kafka集群中所有机器挂掉。这是最强的可用性保证。
  • retries:配置为大于0的值的话,客户端会在消息发送失败时重新发送。
  • batch.size:当多条消息需要发送到同一个分区时,生产者会尝试合并网络请求。这会提高client和生产者的效率。
  • key.serializer: 键序列化,默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
  • value.deserializer:值序列化,默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。

...

还有更多配置,可以去查看官方文档,这里就不在说明了。

那么我们kafka 的producer配置如下:

  Properties props = new Properties();
  props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
  props.put("acks", "all");
  props.put("retries", 0);
  props.put("batch.size", 16384);
  props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
  props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
  KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

kafka的配置添加之后,我们便开始生产数据,生产数据代码只需如下就行:

producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic,key,value));
  • topic: 消息队列的名称,可以先行在kafka服务中进行创建。如果kafka中并未创建该topic,那么便会自动创建!
  • key:键值,也就是value对应的值,和Map类似。
  • value:要发送的数据,数据格式为String类型的。

在写好生产者程序之后,那我们先来生产吧!

我这里发送的消息为:

 String messageStr="你好,这是第"+messageNo+"条数据";

并且只发送1000条就退出,结果如下:

可以看到信息成功的打印了。

如果不想用程序进行验证程序是否发送成功,以及消息发送的准确性,可以在kafka服务器上使用命令查看。

Kafka Consumer

kafka消费这块应该来说是重点,毕竟大部分的时候,我们主要使用的是将数据进行消费。

kafka消费的配置如下:

  • bootstrap.servers: kafka的地址。
  • group.id:组名 不同组名可以重复消费。例如你先使用了组名A消费了kafka的1000条数据,但是你还想再次进行消费这1000条数据,并且不想重新去产生,那么这里你只需要更改组名就可以重复消费了。
  • enable.auto.commit:是否自动提交,默认为true。
  • auto.commit.interval.ms: 从poll(拉)的回话处理时长。
  • session.timeout.ms:超时时间。
  • max.poll.records:一次最大拉取的条数。
  • auto.offset.reset:消费规则,默认earliest 。
    earliest: 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费 。
    latest: 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 。
    none: topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常。
  • key.serializer: 键序列化,默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。
  • value.deserializer:值序列化,默认org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。

那么我们kafka 的consumer配置如下:

 Properties props = new Properties();
  props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
  props.put("group.id", GROUPID);
  props.put("enable.auto.commit", "true");
  props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
  props.put("session.timeout.ms", "30000");
  props.put("max.poll.records", 1000);
  props.put("auto.offset.reset", "earliest");
  props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

由于我这是设置的自动提交,所以消费代码如下:

我们需要先订阅一个topic,也就是指定消费哪一个topic。

consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));

订阅之后,我们再从kafka中拉取数据:

ConsumerRecords<String, String> msgList=consumer.poll(1000);

一般来说进行消费会使用监听,这里我们就用for(;;)来进行监听, 并且设置消费1000条就退出!

结果如下:

可以看到我们这里已经成功消费了生产的数据了。

代码

那么生产者和消费者的代码如下:

生产者:

import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

/**
 * 
* Title: KafkaProducerTest
* Description: 
* kafka 生产者demo
* Version:1.0.0 
* @author pancm
* @date 2018年1月26日
 */
public class KafkaProducerTest implements Runnable {

 private final KafkaProducer<String, String> producer;
 private final String topic;
 public KafkaProducerTest(String topicName) {
  Properties props = new Properties();
  props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
  props.put("acks", "all");
  props.put("retries", 0);
  props.put("batch.size", 16384);
  props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
  props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
  this.producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
  this.topic = topicName;
 }

 @Override
 public void run() {
  int messageNo = 1;
  try {
   for(;;) {
    String messageStr="你好,这是第"+messageNo+"条数据";
    producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, "Message", messageStr));
    //生产了100条就打印
    if(messageNo%100==0){
     System.out.println("发送的信息:" + messageStr);
    }
    //生产1000条就退出
    if(messageNo%1000==0){
     System.out.println("成功发送了"+messageNo+"条");
     break;
    }
    messageNo++;
   }
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   producer.close();
  }
 }
 
 public static void main(String args[]) {
  KafkaProducerTest test = new KafkaProducerTest("KAFKA_TEST");
  Thread thread = new Thread(test);
  thread.start();
 }
}

消费者:

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;


/**
 * 
* Title: KafkaConsumerTest
* Description: 
* kafka消费者 demo
* Version:1.0.0 
* @author pancm
* @date 2018年1月26日
 */
public class KafkaConsumerTest implements Runnable {

 private final KafkaConsumer<String, String> consumer;
 private ConsumerRecords<String, String> msgList;
 private final String topic;
 private static final String GROUPID = "groupA";

 public KafkaConsumerTest(String topicName) {
  Properties props = new Properties();
  props.put("bootstrap.servers", "master:9092,slave1:9092,slave2:9092");
  props.put("group.id", GROUPID);
  props.put("enable.auto.commit", "true");
  props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
  props.put("session.timeout.ms", "30000");
  props.put("auto.offset.reset", "earliest");
  props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
  this.consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
  this.topic = topicName;
  this.consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
 }

 @Override
 public void run() {
  int messageNo = 1;
  System.out.println("---------开始消费---------");
  try {
   for (;;) {
     msgList = consumer.poll(1000);
     if(null!=msgList&&msgList.count()>0){
     for (ConsumerRecord<String, String> record : msgList) {
      //消费100条就打印 ,但打印的数据不一定是这个规律的
      if(messageNo%100==0){
       System.out.println(messageNo+"=======receive: key = " + record.key() + ", value = " + record.value()+" offset==="+record.offset());
      }
      //当消费了1000条就退出
      if(messageNo%1000==0){
       break;
      }
      messageNo++;
     }
    }else{ 
     Thread.sleep(1000);
    }
   }  
  } catch (InterruptedException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   consumer.close();
  }
 } 
 public static void main(String args[]) {
  KafkaConsumerTest test1 = new KafkaConsumerTest("KAFKA_TEST");
  Thread thread1 = new Thread(test1);
  thread1.start();
 }
}

注: master、slave1、slave2 是因为我在自己的环境做了关系映射,这个可以换成服务器的IP。

当然项目我放在Github上了,有兴趣的可以看看。 https://github.com/xuwujing/kafka (本地下载

总结

简单的开发一个kafka的程序需要以下步骤:

  • 成功搭建kafka服务器,并成功启动!
  • 得到kafka服务信息,然后在代码中进行相应的配置。
  • 配置完成之后,监听kafka中的消息队列是否有消息产生。
  • 将产生的数据进行业务逻辑处理!

kafka介绍参考官方文档:http://kafka.apache.org/intro

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

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