apache kafkac系列lient发展-java

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1.依赖包

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka_2.10</artifactId>

<version>0.8.1</version>

</dependency>

2.producer程序开发样例

2.1 producer參数说明

#指定kafka节点列表。用于获取metadata，不必所有指定

metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092

# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到相应分区

#partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner

# 是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。

压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。

compression.codec=none

# 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默觉得kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]

serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder

# serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

# serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder

# 假设要压缩消息。这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。

#compressed.topics=

########### request ack ###############

# producer接收消息ack的时机.默觉得0.

# 0: producer不会等待broker发送ack

# 1: 当leader接收到消息之后发送ack

# 2: 当全部的follower都同步消息成功后发送ack.

request.required.acks=0

# 在向producer发送ack之前,broker同意等待的最大时间

# 假设超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息由于某种

# 原因未能成功(比方follower未能同步成功)

request.timeout.ms=10000

########## end #####################

# 同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步能够提高发送吞吐量,

# 也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，可是也可能导致丢失未发送过去的消息

producer.type=sync

############## 异步发送 (下面四个异步參数可选) ####################

# 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默觉得5000ms

# 此值和batch.num.messages协同工作.

queue.buffering.max.ms = 5000

# 在async模式下,producer端同意buffer的最大消息量

# 不管怎样,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积

# 此时,假设消息的条数达到阀值,将会导致producer端堵塞或者消息被抛弃，默觉得10000

queue.buffering.max.messages=20000

# 假设是异步，指定每次批量发送数据量。默觉得200

batch.num.messages=500

# 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后

# 堵塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出不论什么消息)

# 此时producer能够继续堵塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"堵塞"的时间

# -1: 无堵塞超时限制,消息不会被抛弃

# 0:马上清空队列,消息被抛弃

queue.enqueue.timeout.ms=-1

################ end ###############

# 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,同意消息重发的次数

# 由于broker并没有完整的机制来避免消息反复,所以当网络异常时(比方ACK丢失)

# 有可能导致broker接收到反复的消息,默认值为3.

message.send.max.retries=3

# producer刷新topic metada的时间间隔,producer须要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况

# 因此producer须要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会马上刷新

# (比方topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也能够通过此參数来配置额外的刷新机制，默认值600000

topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

import java.util.*;

import kafka.javaapi.producer.Producer;

import kafka.producer.KeyedMessage;

import kafka.producer.ProducerConfig;

public class TestProducer {

    public static void main(String[] args) {

        long events = Long.parseLong(args[0]);

        Random rnd = new Random();

        Properties props = new Properties();

        props.put("metadata.broker.list", "192.168.2.105:9092");

        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); //默认字符串编码消息

        props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");

        props.put("request.required.acks", "1");

        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);

        Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);

        for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {

               long runtime = new Date().getTime();

               String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);

               String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;

               KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);

               producer.send(data);

        }

        producer.close();

    }

}

2.1 指定keywordkey。发送消息到指定partitions

说明：假设须要实现自己定义partitions消息发送。须要实现Partitioner接口

public class CustomizePartitioner implements Partitioner {

    public CustomizePartitioner(VerifiableProperties props) {

    }

    /**

     * 返回分区索引编号

     * @param key sendMessage时，输出的partKey

     * @param numPartitions topic中的分区总数

     * @return

     */

    @Override

    public int partition(Object key, int numPartitions) {

        System.out.println("key:" + key + "  numPartitions:" + numPartitions);

        String partKey = (String)key;

        if ("part2".equals(partKey))

            return 2;

//        System.out.println("partKey:" + key);

        ........

        ........

        return 0;

    }

}

3.consumer程序开发样例

3.1 consumer參数说明
# zookeeper连接server地址，此处为线下測试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)

# 配置样例："127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"

zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka

# zookeeper的session过期时间，默认5000ms。用于检測消费者是否挂掉，当消费者挂掉，其它消费者要等该指定时间才干检查到而且触发又一次负载均衡

zookeeper.session.timeout.ms=5000

zookeeper.connection.timeout.ms=10000

#当consumer reblance时，重试失败时时间间隔。

zookeeper.sync.time.ms=2000

#指定消费组

group.id=xxx

# 当consumer消费一定量的消息之后,将会自己主动向zookeeper提交offset信息

# 注意offset信息并非每消费一次消息就向zk提交一次,而是如今本地保存(内存),并定期提交,默觉得true

auto.commit.enable=true

# 自己主动更新时间。默认60 * 1000

auto.commit.interval.ms=1000

# 当前consumer的标识,能够设定,也能够有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察

conusmer.id=xxx

# 消费者client编号。用于区分不同client，默认client程序自己主动产生

client.id=xxxx

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)

queued.max.message.chunks=50

# 当有新的consumer增加到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新

# 的consumer上,假设一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注冊

# "Partition Owner registry"节点信息,可是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,

# 此值用于控制,注冊节点的重试次数.

rebalance.max.retries=5

# 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk

# 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗很多其它的consumer端内存

fetch.min.bytes=6553600

# 当消息的尺寸不足时,server堵塞的时间,假设超时,消息将马上发送给consumer

fetch.wait.max.ms=5000

socket.receive.buffer.bytes=655360

# 假设zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
那么就给个初始的offset。有smallest、largest、

# anything可选，分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest

auto.offset.reset=smallest

# 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默觉得kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]

derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

3.2 多线程并行消费topic

ConsumerTest类

import kafka.consumer.ConsumerIterator;

import kafka.consumer.KafkaStream;

public class ConsumerTest implements Runnable {

    private KafkaStream m_stream;

    private int m_threadNumber;

    public ConsumerTest(KafkaStream a_stream, int a_threadNumber) {

        m_threadNumber = a_threadNumber;

        m_stream = a_stream;

    }

    public void run() {

        ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = m_stream.iterator();

        while (it.hasNext())

            System.out.println("Thread " + m_threadNumber + ": " + new String(it.next().message()));

        System.out.println("Shutting down Thread: " + m_threadNumber);

    }

}

ConsumerGroupExample类

import kafka.consumer.ConsumerConfig;

import kafka.consumer.KafkaStream;

import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;

import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Properties;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

public class ConsumerGroupExample {

    private final ConsumerConnector consumer;

    private final String topic;

    private  ExecutorService executor;

    public ConsumerGroupExample(String a_zookeeper, String a_groupId, String a_topic) {

        consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(

                createConsumerConfig(a_zookeeper, a_groupId));

        this.topic = a_topic;

    }

    public void shutdown() {

        if (consumer != null) consumer.shutdown();

        if (executor != null) executor.shutdown();

    }

    public void run(int a_numThreads) {

        Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();

        topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));

        Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);

        List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerMap.get(topic);

        // 启动全部线程

        executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);

        // 開始消费消息

        int threadNumber = 0;

        for (final KafkaStream stream : streams) {

            executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));

            threadNumber++;

        }

    }

    private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {

        Properties props = new Properties();

        props.put("zookeeper.connect", "192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka");

        props.put("group.id", "push-token");

        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "60000");

        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "2000");

        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

        return new ConsumerConfig(props);

    }

    public static void main(String[] args) {

        String zooKeeper = args[0];

        String groupId = args[1];

        String topic = args[2];

        int threads = Integer.parseInt(args[3]);

        ConsumerGroupExample example = new ConsumerGroupExample(zooKeeper, groupId, topic);

        example.run(threads);

        try {

            Thread.sleep(10000);

        } catch (InterruptedException ie) {

        }

        example.shutdown();

    }

}