
    // kafka 依赖
    <dependency>
      <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka-clients</artifactId>
      <version>3.4.0</version>
    </dependency>
 
   //  json依赖,demo中可能会用到该依赖,与kafka依赖无关
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba</groupId>
      <artifactId>fastjson</artifactId>
      <version>2.0.10</version>
    </dependency>

2.2、创建工程目录

三、创建生产者

3.1、创建生产者，同步发送消息

3.1.1、在MyProducer中实现如下代码


package com.demo.lxb.kafka;
 
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.demo.lxb.entiry.Order;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
 
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
 
/**
 * @Description:
 * @Author: lvxiaobu
 * @Date: 2023-10-23 17:06
 **/
public class MyProducer {
 
    private final  static String TOPIC_NAME = "topic0921";
 
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        // 一、设置参数
        // 配置kafka地址
        //props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.151.28:9092"); // 单机配置
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "192.168.151.28:9092,192.168.151.28:9092,192.168.151.28:9092"); // 集群配置
        // 配置消息 键值的序列化规则
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
 
        // 二、声明消息对象
        // 未指定发送分区，具体撒送分区的计算公式： hash(key)%PartitionNum
        // 创建发送的消息: producerRecord
          // 参数1: 要发送的主题
          // 参数2: 消息的key值,可有可无,如果存在的话,该字段用来带入分区的计算公式
          // 参数3: value,具体的消息的内容,json格式的字符串
        ProducerRecord<String,String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>
                            (TOPIC_NAME,
                            "mykey",
                            "hello-kafka");
        // 三、声明消息发送者
        Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);
        // 开发发送,并返回结果和元数据
        RecordMetadata recordMetadata = producer.send(producerRecord).get();
 
        System.out.println("发送消息结果: " + "topic-" + recordMetadata.topic() + " | partition-"
                + recordMetadata.partition() + " | offset-" + recordMetadata.offset());
    }
}

执行main方法，结果如下：

如果多次执行main方法，会发现offset偏移量的数字会发生变化。

3.2、创建生产者，异步发送消息

3.2.1、在MyProducer2中实现如下代码


package com.demo.lxb.kafka;
 
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
 
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
 
/**
 * @Description: kafka 异步发送消息
 * @Author: lvxiaobu
 * @Date: 2023-10-23 17:06
 **/
public class MyProducer2 {
 
    private final  static String TOPIC_NAME = "topic0921";
 
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        // 一、设置参数
        // 配置kafka地址
//        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
//                "192.168.151.28:9092"); // 单机配置
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,
                "192.168.154.128:9092,192.168.154.128:9093,192.168.154.128:9094"); // 集群配置
        // 配置消息 键值的序列化规则
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
 
        // 二、声明消息对象
        // 未指定发送分区，具体撒送分区的计算公式： hash(key)%PartitionNum
        // 创建发送的消息: producerRecord
          // 参数1: 要发送的主题
          // 参数2: 消息的key值,可有可无,如果存在的话,该字段用来带入分区的计算公式
          // 参数3: value,具体的消息的内容,json格式的字符串
        ProducerRecord<String,String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>
                            (TOPIC_NAME,
                            "mykey",
                            "hello-kafka2");
        // 三、声明消息发送者
        Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);
        // 异步发送消息,通过callback回调函数获取发送结果
        producer.send(producerRecord, new Callback() {
            public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                if(e != null){
                    System.out.println("消息发送失败:" + e);
                }
                if(recordMetadata != null){
                    System.out.println("发送消息结果: " + "topic-" + recordMetadata.topic() + " | partition-"
                            + recordMetadata.partition() + " | offset-" + recordMetadata.offset());
                }
            }
        });
 
        Thread.sleep(50000L);
 
    }
}

执行 Main方法，会产生和同步发送消息一样的结果。

说明：Thread.sleep(50000L)是让主线程休眠50s，否则主线程在异步发送了消息以后就直接结束了，不会再输出callback中的输出语句

四、同步发送消息和异步发送消息的区别

消息的同步发送
如果生产者发送的消息没有收到kafka的ack通知，生产者会产生阻塞，如果阻塞了3s仍然没有收到消息反馈，会进行消息发送的重试操作，重试的次数是3次。如果三次以后还不行，代码将抛出异常
消息的异步发送
生产者发送消息后，会提供一个callback的回调方法，callback会获取消息是否发送成功的结果。但是需要注意，异步发送消息会出现消息的丢失。

五、报错处理思路

3.2.1、检查Props配置Kafka地址是否正确

3.2.2、检查Linux是否关闭防火墙

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