Java版Kafka使用及配置解释

Posted 2020-12-02 nima

Java版Kafka使用及配置解释

一.Java示例

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统，它是用scala写的，和普通的消息的生产消费还有所不同，写了个demo程序供大家参考。kafka的安装请参考官方文档。

引入Maven库

首先我们需要新建一个maven项目，然后在pom中引用kafka jar包，引用依赖如下：

    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
        <version>0.8.0</version>
    </dependency>

生产者

我们用的版本是0.8， 下面我们看下生产消息的代码：

    package com.sunteng.clickidc.test;
    import java.util.Properties;
    import com.sun.tools.javah.Util;
    import kafka.javaapi.producer.Producer;
    import kafka.producer.KeyedMessage;
    import kafka.producer.ProducerConfig;
    
    /**
     * Created by silly on 16-8-17.
     * Kafka生产者测试
     * http://kafka.apache.org/documentation.html#introduction
     * http://blog.csdn.net/hmsiwtv/article/details/46960053
     */
    public class KafkaProducetest {
    
        private final Producer<String, String> producer;
        public final static String TOPIC = "clicki_info_topic";
    
        private KafkaProducetest() {
            Properties props = new Properties();
            //此处配置的是kafka的端口
            props.put("metadata.broker.list", "192.168.11.73:9092");
    
            //配置value的序列化类
            props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
            //配置key的序列化类
            props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
    
            //0表示不确认主服务器是否收到消息,马上返回,低延迟但最弱的持久性,数据可能会丢失
            //1表示确认主服务器收到消息后才返回,持久性稍强,可是如果主服务器死掉,从服务器数据尚未同步,数据可能会丢失
            //-1表示确认所有服务器都收到数据,完美!
            props.put("request.required.acks", "-1");
    
            //异步生产,批量存入缓存后再发到服务器去
            props.put("producer.type", "async");
    
            //填充配置,初始化生产者
            producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));
        }
    
        void produce() {
            int messageNo = 1000;
            final int COUNT = 2000;
    
            while (messageNo < COUNT) {
                String key = String.valueOf(messageNo);
                String data = "hello kafka message " + key;
                String data1="{"c":0,"i":16114765323924126,"n":"http://www.abbo.cn/clicki.html","s":0,"sid":0,"t":"info_url","tid":0,"unix":0,"viewId":0}";
                // 发送消息
    //            producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC,data1));
                // 消息类型key:value
                producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, key, data));
                System.out.println(data);
                messageNo++;
            }
            producer.close();//必须关闭
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            new KafkaProducetest().produce();
    
        }
    }

消费者

下面是消费端的代码实现：

    package com.sunteng.clickidc.test;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    import java.util.Properties;
    import kafka.consumer.ConsumerConfig;
    import kafka.consumer.ConsumerIterator;
    import kafka.consumer.KafkaStream;
    import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
    import kafka.serializer.StringDecoder;
    import kafka.utils.VerifiableProperties;
    
    /**
     * Kafka消费者测试
     * Created by silly on 16-8-17.
     */
    public class KafkaConsumertest {
    
        private final ConsumerConnector consumer;
    
        private KafkaConsumertest() {
            Properties props = new Properties();
            //zookeeper 配置
            props.put("zookeeper.connect", "192.168.11.73:2181");
    
            //group 代表一个消费组,加入组里面,消息只能被该组的一个消费者消费
            //如果所有消费者在一个组内,就是传统的队列模式,排队拿消息
            //如果所有的消费者都不在同一个组内,就是发布-订阅模式,消息广播给所有组
            //如果介于两者之间,那么广播的消息在组内也是要排队的
            props.put("group.id", "jd-group");
    
            //zk连接超时
            props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "4000");//ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大
            props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");//zk follower落后于zk leader的最长时间
            props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");//往zookeeper上写offset的频率
            /*
            * 此配置参数表示当此groupId下的消费者,在ZK中没有offset值时(比如新的groupId,或者是zk数据被清空),consumer应该从哪个offset开始消费.
            * largest表示接受接收最大的offset(即最新消息),smallest表示最小offset,即从topic的开始位置消费所有消息.
            * */
            props.put("auto.offset.reset", "smallest");  //消费最老消息,最新为largest
            //序列化类
            props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
    
            ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);
    
            consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
        }
    
        void consume() {
            // 描述读取哪个topic，需要几个线程读
            Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
            topicCountMap.put(KafkaProducetest.TOPIC, new Integer(1));
    
    
            /* 默认消费时的数据是byte[]形式的,可以传入String编码器*/
            StringDecoder keyDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());
            StringDecoder valueDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());
    
            Map<String, List<KafkaStream<String, String>>> consumerMap =
                    consumer.createMessageStreams(topicCountMap, keyDecoder, valueDecoder);
    
            //消费数据时每个Topic有多个线程在读,所以取List第一个流
            KafkaStream<String, String> stream = consumerMap.get(KafkaProducetest.TOPIC).get(0);
            ConsumerIterator<String, String> it = stream.iterator();
            while (it.hasNext())
                System.out.println(it.next().topic()+":"+it.next().partition()+":"+it.next().offset()+":"+it.next().key()+":"+it.next().message());
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            new KafkaConsumertest().consume();
        }
    }

注意消费端需要配置成zk的地址，而生产端配置的是kafka的ip和端口。

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。本文列出了一些重要的配置参数。

官方的文档 Configuration 比较老了，程中根据 0.8.2 的代码也做了修正。

二.Config配置

下表列出了Boker的重要的配置参数， 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig

name	默认值	描述
brokerid	none	每一个boker都有一个唯一的id作为它们的名字。 这就允许boker切换到别的主机/端口上， consumer依然知道
enable.zookeeper	true	允许注册到zookeeper
log.flush.interval.messages	Long.MaxValue	在数据被写入到硬盘和消费者可用前最大累积的消息的数量
log.flush.interval.ms	Long.MaxValue	在数据被写入到硬盘前的最大时间
log.flush.scheduler.interval.ms	Long.MaxValue	检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。
log.retention.hours	168	控制一个log保留多长个小时
log.retention.bytes	-1	控制log文件最大尺寸
log.cleaner.enable	false	是否log cleaning
log.cleanup.policy	delete	delete还是compat. 其它控制参数还包括log.cleaner.threads，log.cleaner.io.max.bytes.per.second，log.cleaner.dedupe.buffer.size，log.cleaner.io.buffer.size，log.cleaner.io.buffer.load.factor，log.cleaner.backoff.ms，log.cleaner.min.cleanable.ratio，log.cleaner.delete.retention.ms
log.dir	/tmp/kafka-logs	指定log文件的根目录
log.segment.bytes	1024*1024	单一的log segment文件大小
log.roll.hours	24 * 7	开始一个新的log文件片段的最大时间
message.max.bytes	1000000 + MessageSet.LogOverhead	一个socket 请求的最大字节数
num.network.threads	3	处理网络请求的线程数
num.io.threads	8	处理IO的线程数
background.threads	10	后台线程序
num.partitions	1	默认分区数
socket.send.buffer.bytes	102400	socket SO_SNDBUFF参数
socket.receive.buffer.bytes	102400	socket SO_RCVBUFF参数
zookeeper.connect	localhost:2182/kafka	指定zookeeper连接字符串， 格式如hostname:port/chroot。chroot是一个namespace
zookeeper.connection.timeout.ms	6000	指定客户端连接zookeeper的最大超时时间
zookeeper.session.timeout.ms	6000	连接zk的session超时时间
zookeeper.sync.time.ms	2000	zk follower落后于zk leader的最长时间

三.Consumer配置

下表列出了high-level consumer的重要的配置参数。更多的配置请参考 kafka.consumer.ConsumerConfig

name	默认值	描述
groupid	groupid	一个字符串用来指示一组consumer所在的组
socket.timeout.ms	30000	socket超时时间
socket.buffersize	64*1024	socket receive buffer
fetch.size	300 * 1024	控制在一个请求中获取的消息的字节数。 这个参数在0.8.x中由fetch.message.max.bytes,fetch.min.bytes取代
backoff.increment.ms	1000	这个参数避免在没有新数据的情况下重复频繁的拉数据。 如果拉到空数据，则多推后这个时间
queued.max.message.chunks	2	high level consumer内部缓存拉回来的消息到一个队列中。 这个值控制这个队列的大小
autocommit.enable	true	如果true,consumer定期地往zookeeper写入每个分区的offset
auto.commit.interval.ms	10000	往zookeeper上写offset的频率
auto.offset.reset	smallnest	如果offset出了返回，则 smallest : 自动设置reset到最小的offset. largest : 自动设置offset到最大的offset. anything else : 否则抛出异常.
consumer.timeout.ms	-1	默认-1,consumer在没有新消息时无限期的block。如果设置一个正值， 一个超时异常会抛出
rebalance.retries.max	4	rebalance时的最大尝试次数

四.Producer配置

下表列出了producer的重要的参数。更多的配置请参考 kafka.producer.ProducerConfig

name	默认值	描述
serializer.class	kafka.serializer.DefaultEncoder	必须实现kafka.serializer.Encoder 接口，将T类型的对象encode成kafka message
key.serializer.class	serializer.class	key对象的serializer类
partitioner.class	kafka.producer.DefaultPartitioner	必须实现kafka.producer.Partitioner ，根据Key提供一个分区策略
producer.type	sync	指定消息发送是同步还是异步。异步asyc成批发送用kafka.producer.AyncProducer， 同步sync用kafka.producer.SyncProducer
metadata.broker.list	boker list	使用这个参数传入boker和分区的静态信息，如host1:port1,host2:port2, 这个可以是全部boker的一部分
compression.codec	NoCompressionCodec	消息压缩，默认不压缩
compressed.topics	null	在设置了压缩的情况下，可以指定特定的topic压缩，为指定则全部压缩
message.send.max.retries	3	消息发送最大尝试次数
retry.backoff.ms	300	每次尝试增加的额外的间隔时间
topic.metadata.refresh.interval.ms	600000	定期的获取元数据的时间。当分区丢失，leader不可用时producer也会主动获取元数据，如果为0，则每次发送完消息就获取元数据，不推荐。如果为负值，则只有在失败的情况下获取元数据。
queue.buffering.max.ms	5000	在producer queue的缓存的数据最大时间，仅仅for asyc
queue.buffering.max.message	10000	producer 缓存的消息的最大数量，仅仅for asyc
queue.enqueue.timeout.ms	-1	0当queue满时丢掉，负值是queue满时block,正值是queue满时block相应的时间，仅仅for asyc
batch.num.messages	200	一批消息的数量，仅仅for asyc