通过Java操作Kafka_java kafka

通过Java操作Kafka

前置知识：https://editor.csdn.net/md/?articleId=125883056

创建maven项目

导入kafka客户端依赖：

<dependencies>
    <!--导入kafka客户端依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>2.4.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
1
2
3
4
5
6
7
8

1 Java客户端，生产者的实现

1.1 生产者的基本实现

entity：

public class Order {
    private long id;

    private int count;

    public long getId() {
        return id;
    }

    public void setId(long id) {
        this.id = id;
    }

    public int getCount() {
        return count;
    }

    public void setCount(int count) {
        this.count = count;
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

producer：

//消息发送方
public class MyProducer {
    //主题名称
    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //1. 设置参数
        Properties props = new Properties();
        //指定服务器配置【ip：端口】
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "192.168.145.13:9092, 192.168.145.13:9093, 192.168.145.13:9094");

        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息的value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
                StringSerializer.class.getName());

        //2. 创建生产消息的客户端，传入参数
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
        //3. 创建消息；key：作用是决定了往哪个分区上发，value：具体要发送的消息内容
        ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(
                TOPIC_NAME,"myKeyValue", "helloKafka");
        //4. 发送消息，得到消息发送的元数据并输出
        RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
        System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
        + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

上面配置的服务器地址为远程之前创建好的kafka集群，
如有不了解的，参考:https://editor.csdn.net/md/?articleId=125883056

发送结果：

同步方式发送消息结果：topic-my-replicated-topic|partition-1|offset-3
1

1.2 发送同步消息

//3. 创建消息；key：作用是决定了往哪个分区上发，value：具体要发送的消息内容
//        ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(
//                TOPIC_NAME,"myKeyValue", "helloKafka");

//指定partition分区为0
ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(
        TOPIC_NAME,0,"myKeyValue", "helloKafka");

//4. 同步发送消息，得到消息发送的元数据并输出
RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
+ metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

如果生产者发送消息没有收到ack，生产者会阻塞，阻塞到3s的时间，如果还没有收到消息，会进行重试。重试的次数为3次。

1.3 发送异步消息

异步发送，生产者发送完消息后就可以执行之后的业务，broker在收到消息后异步调用生产者提供的callback回调方法。

...
  //5. 异步发送消息
  producer.send(producerRecord, new Callback() {
      @Override
      public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
          if(exception != null){
              System.out.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());
          }
          if(metadata != null){
              System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-"+
                      metadata.topic() + "|partition-"+
                      metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
          }
      }
  });
  Thread.sleep(100000000L);//为了方便观察打印结果
...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

结果：

异步方式发送消息结果：topic-my-replicated-topic|partition-0|offset-2
1

• 同步异步区别：

同步是发送消息完成之后，需要等待对方响应之后才能继续干其他的；异步则是，发送完消息之后，就可以继续往下执行业务逻辑。

上述代码的Callback()为回调方法，如果发送成功，会返回metadata，同时exception为null；反之。

• 让主线程睡眠是因为，发送消息之后，kafka会回调我们的方法，如果我们不睡眠的话，程序会继续往下执行，kafka还没来得及调用Callback回调方法，main线程就已经执行完了。

1.4 生产者中ack的配置

在同步发送的前提下，生产者在获得集群返回的ack之前那会一直阻塞。那么集群什么时候返回ack呢？此时ack有3个配置：

• ack=0，kafka-cluster不需要任何的broker收到消息，就立即返回ack给生产者，最容易丢消息，但是效率是最高的
• ack=1（默认）：多副本之间得leader已经收到消息，并把消息写入到本地log中，才会返回ack给生产者，性能和安全是最均衡的。
• ack=-1/all。里面有默认的配置min.insync.replicas=2(默认为1，推荐配置大于等于2)，此时就需要leader和一个follower同步完成之后，才会返回ack给生产者（此时集群中有2个broker已完成数据的接收），这种方式最安全，但性能最差。
  
  下面是关于ack和重试（如果没有收到ack，就开启重试）的配置：

/*
发送失败会重试，默认重试时间间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如：网络抖动，
所以需要在接收者那边做好消息接收的幂等性处理
 */
//重试次数设置
props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
//重试间隔设置
props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
1
2
3
4
5
6
7
8

1.5 消息发送的缓冲区

• Kafka默认会创建一个消息缓冲区，用来存放要发送的消息，缓冲区是32MB

props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432); 
1

• Kafka本地线程会去缓冲区拉一次16K的数据，发送到broker

props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
1

• 如果拉不到16K的数据，间隔10ms也会将已拉到的数据发送到broker

props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);
1

2 Java客户端，消费者的实现

首先在linux上搭建kafka集群，并创建对应主题与分区

./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic
1

2.1 消费者的简单实现

public class MySimpleConsumer {


    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";
    private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup";

    public static void main(String[] args) {
        //设置配置
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "192.168.145.13:9092, 192.168.145.13:9093, 192.168.145.13:9094");
        //消费分组名、key序列化、value序列化
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME);
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        //1. 创建一个消费者客户端(设置配置文件)
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        //2. 消费者订阅主题列表
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));

        while (true) {
            //3. poll() API是拉取消息的长轮询
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                //4. 打印消息
                System.out.printf("收到消息：partition = %d, offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                        record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32

通过上面创建的producer发送消息，查看控制台

收到消息：partition = 0, offset = 6, key = myKeyValue, value = helloKafka
1

2.2 消费者自动提交与手动提交offset

1. 提交的内容
   消费者无论是自动提交还是手动提交，都需要把所属的消费者组+消费的某个主题+消费的某个分区+消费的偏移量，这样的信息提交到集群的_consumer_offsets主题里面。

2. 自动提交
   消费者poll消息下来以后就会自动提交到offset

 //是否自动提交offset，默认：true
 props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
 //自动提交offset的间隔时间
 props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
1
2
3
4

注意：自动提交会丢消息。因为消费者在消费前提交offset，有可能提交完后还没有来得及消费消息，消费者就挂了。

3. 手动提交
   将自动提交的配置改为false

 props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
1

手动提交分为了两种：

• 手动同步提交
  在消费完消费后调用同步提交的方法，当集群返回ack前一直阻塞，返回ack后表示提交成功，执行之后的逻辑。

while(true){
    /*
    poll() API是拉取消息的长轮询
     */
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for(ConsumerRecord<String, String> record : records){
        System.out.printf("收到消息：partition = %d, offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
    }
    //所有消息已经消费完
    if(records.count() > 0){//有消息
        //手动同步提交offset，当前线程会阻塞，直到offset提交成功
        //一般使用同步提交，因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了
        consumer.commitSync(); //=========阻塞==== 提交成功
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

• 手动异步提交
  在消息消费完后提交，不需要等到集群ack，直接执行之后的逻辑，可以设置一个回调方法，供集群调用

while(true){
    /*
    poll() API是拉取消息的长轮询
     */
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
    for(ConsumerRecord<String, String> record : records){
        System.out.printf("收到消息：partition = %d, offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
    }
    //所有消息已经消费完
    if(records.count() > 0){//有消息
        //手动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后面的程序逻辑
        consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
            @Override
            public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception e) {
                if(e != null){
                    System.err.println("Commit failed for " + offsets);
                    System.err.println("Commit failed exception: " + e.getStackTrace());
                }
            }
        });
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

2.3 长轮询poll消息

• 默认情况下，消费者一次会poll500条消息

 //一次poll最大拉取消息的条数，可以根据消费速度的快慢来设置
 props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);
1
2

• 代码中设置了长轮询的时间是1000毫秒

 while(true){
     /*
     poll() API是拉取消息的长轮询
      */
     //设置长轮询时间是1000ms
     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
     for(ConsumerRecord<String, String> record : records){
         System.out.printf("收到消息：partition = %d, offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                 record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
     }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

意味着：

1. 如果一次poll到500条，直接执行for循环；
   如果这一次没有poll到500条，且时间在1s内，要么长轮询继续poll，要么到500条，要么到1s；
   如果多次poll都没达到500条，且1s时间到了，那么直接执行for循环

2. 如果两次poll的间隔超过30s，集群会认为该消费者的消费能力过弱，该消费者被提出消费组，触发rebalance机制，rebalance机制会造成性能开销。可以通过设置这个参数，让一次poll的消息条数少一点。

//一次poll最大拉取消息的条数，可以根据消费速度的快慢来设置
props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);
//如果两次poll的时间超出了30s的时间间隔，kafka会认为其消费能力过弱，将其提出消费组。将分区分配给其他消费者。-rebalance
props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);
1
2
3
4

2.4 消费者的健康状态检查

消费者每隔1s向kafka集群发送心跳，集群发现如果有超过10s没有续约的消费者，将被踢出消费组，触发该消费组的rebalance机制，将该分区交给其他消费组里的其他消费者进行消费。

//consumer给broker发送⼼跳的间隔时间
props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
//kafka如果超过10秒没有收到消费者的⼼跳，则会把消费者踢出消费组，
//进⾏rebalance，把分区分配给其他消费者。
props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000)
1
2
3
4
5

2.5 指定分区和偏移量、时间消费

• 指定分区消费

//TOPIC_NAME主题下的0号分区
consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
1
2

• 从头消费

consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
1
2

• 指定offset消费

consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));
consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0), 10);//offset=10
1
2

• 指定时间消费
  根据时间，去所有的partition中确定该时间对应的offset，然后去所有的partition中找到该offset之后的消息开始消费

 List<PartitionInfo> topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME);
 //从1⼩时前开始消费
 long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60;
 Map<TopicPartition, Long> map = new HashMap<>();
 for (PartitionInfo par : topicPartitions) {
     map.put(new TopicPartition(TOPIC_NAME, par.partition()),
             fetchDataTime);
 }
 Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> parMap =
         consumer.offsetsForTimes(map);
 for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry :
         parMap.entrySet()) {
     TopicPartition key = entry.getKey();
     OffsetAndTimestamp value = entry.getValue();
     if (key == null || value == null) continue;
     Long offset = value.offset();
     System.out.println("partition-" + key.partition() +
             "|offset-" + offset);
     System.out.println();
     //根据消费⾥的timestamp确定offset
     if (value != null) {
         consumer.assign(Arrays.asList(key));
         consumer.seek(key, offset);
     }
 }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

2.6 新消费组的消费offset规则

新消费组的消费者在启动以后，默认会从当前分区的最后一条消息的offset+1开始消费（消费新消息）。可以通过以下的设置，让新的消费者第一次从头开始消费。之后开始消费新消息（最后消费位置的偏移量+1）

• Latest：默认， 消费最新消息
• earliest：第一次从头开始消费，之后开始消费新消息（最后消费位置的偏移量+1）

props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
1