kafka生产者2

1.数据可靠

• 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 

风险：leader挂了之后，follower还没有收到消息。。。。

• 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。

风险：leader应答完成之后，还没有开始同步副本。。。。

 

 生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面 的所有节点收齐数据后应答。

可靠性总结： acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高； acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等； acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低； 在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据， 对可靠性要求比较高的场景。

// 设置 acks
 properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
 // 重试次数 retries，默认是 int 最大值，2147483647
 properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);

2.数据去重 

 

3.生产者事务

 说明：开启事务，必须开启幂等性。

package com.atguigu.kafka.producer;
 
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 CustomProducerTransaction {
    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,
                "hadoop100:9092");
 
        // key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
        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");
 
        properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG,"tranactional_id_01");
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new
                KafkaProducer<String, String>(properties);
        kafkaProducer.initTransactions();
        kafkaProducer.beginTransaction();
        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        try{
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                kafkaProducer.send(new
                        ProducerRecord<>("first","atguigu " + i));
                int i1 = 1 / 0;
            }
            kafkaProducer.commitTransaction();
        }catch (Exception e){
            kafkaProducer.abortTransaction();
        }finally {
            // 5. 关闭资源
            kafkaProducer.close();
        }
 
 
 
 
 
    }
}

4.数据乱序