kafka（三）springboot集成kafka（1）介绍(1)，腾讯大数据开发开发岗_spring kafka同步发送与异步发送

发送给Kafka Broker的key/value 值对，producer将待发送的消息封装进ProducerRecord实例类。

2、发送消息分区策略

（1）指定了分区：

当发送时指定了partition就使用该partition。即kafka生产者发送的消息ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value)指定了发送到哪个具体的分区。

（2）轮询

如果kafka生产者发送的消息ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value)没有指定发送到哪个具体的分区，即partition=null（并且key也为空时，如果此时key不为空的话就会采用另一种分区策略key哈希分区策略），并且使用了默认的分区器，那么消息将被随机的发送到主题的各个可用分区上，分区器使用轮询的算法将消息均衡的分布到各个分区。

（3）key哈希分区策略

根据消息的key进行哈希计算，并将消息发送到对应的分区。保证相同key的消息始终被发送到同一个分区，确保消息的顺序性。

（4）自定义分区策略（即自定义Partitioner）

用户可以根据自己的需求实现自定义的分区策略，通过实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口来自定义分区选择逻辑。

二、 KafkaConsumer

三、生产者发送消息应用

1、同步发送消息

同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回 ack。 由于 send 方法返回的是一个 Future 对象，根据 Futrue 对象的特点，我们也可以实现同 步发送的效果，只需在调用 Future 对象的 get 方发即可。

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
 
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
 
public class CustomProducerSync {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 1. 创建kafka生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给kafka配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // key,value序列化（必须）：
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 3. 创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String,String>(properties);
        // 4. 调用send方法，发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // 默认为异步发送
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first1", "atguigu" + i));
            // 末尾加get为同步发送
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first1", "atguigu" + i)).get();
        }
 
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}
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2、异步发送消息

2.1、普通异步

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
 
import java.util.Properties;
 
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建kafka生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给kafka配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // key,value序列化（必须）：
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 3. 创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String,String>(properties);
        // 4. 调用send方法，发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "wtyy"));
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}
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2.2、带回调函数的异步发送

回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是 RecordMetadata 和 Exception，如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果 Exception 不为 null，说明消息发送失败。

注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
 
import java.util.Properties;
 
public class CustomProducerCallBack {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建kafka生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给kafka配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        // key,value序列化（必须）：
        // 序列化器的serialization是一个接口，找到他的实现类
        // 我们一般都是使用String
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 3. 创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String,String>(properties);
        // 4. 调用send方法，发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first1", "atguigu" + i),
                    new Callback() {
                       @Override
                       public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                           //(1)消息发送成功  exception == null  接受到服务端ack消息   调用该方法
                           //(2)消息发送失败  exception != null  也会调用该方法
                           if (exception == null) {
                               System.out.println(metadata);//使用打印演示
                           }else{
                               exception.printStackTrace();//打印异常信息
                           }
                       }
                    });
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}
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四、消费者接收消息应用

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
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;
 
import java.time.Duration;


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