Kafka JavaAPI

Posted 2021-12-09 赵广陆

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Kafka JavaAPI相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1 Producer API

1.1 消息发送流程

Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了
两个线程 ——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量 ——RecordAccumulator。
main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取
消息发送到 Kafka broker。

相关参数：
batch.size ：只有数据积累到 batch.size 之后，sender 才会发送数据。
linger.ms ：如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。

1.2 异步发送 API

1 ）导入依赖

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.0</version>
</dependency>

2 ）编写代码
需要用到的类：
KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据
ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数
ProducerRecord：每条数据都要封装成一个 ProducerRecord 对象

集群配置

       //设置kafka集群的地址
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092");

1.2.1 不带回调函数的 API


package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,
            InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
//kafka 集群，broker-list
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        props.put("acks", "all");
//重试次数
        props.put("retries", 1);
//批次大小
        props.put("batch.size", 16384);
//等待时间
        props.put("linger.ms", 1);
//RecordAccumulator 缓冲区大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new
                KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first",
                    Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }
        producer.close();
    }
}

1.2.2 带回调函数的 API

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。

package com.atguigu.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,
            InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka 集
        群，broker - list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator 缓
        冲区大小
        props.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new
                KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first",
                    Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {
                //回调函数，该方法会在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
                                         Exception exception) {
                    if (exception == null) {
                        System.out.println("success->" +
                                metadata.offset());
                    } else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        producer.close();
    }
}

1.3 同步发送 API

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。

package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,
            InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka 集
        群，broker-list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator 缓
        冲区大小
        props.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new
                KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first",
                    Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get();
        }
        producer.close();
    }
}

2 Consumer API

Consumer 消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在 Kafka 中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。
由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
所以 offset 的维护是 Consumer 消费数据是必须考虑的问题。

2.1 自动提交 offset

1 ）导入依赖

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.0</version>
</dependency>

2 ）编写代码
需要用到的类：
KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个 ConsumerRecord 对象为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka 提供了自动提交 offset 的功能。自动提交 offset 的相关参数：
enable.auto.commit ：是否开启自动提交 offset 功能
auto.commit.interval.ms ：自动提交 offset 的时间间隔
以下为自动提交 offset 的代码：

package com.atguigu.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = % s % n ", record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }
}

2.2 手动提交 offset

虽然自动提交 offset 十分简介便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset 提交的时机。因此 Kafka 还提供了手动提交 offset 的 API。手动提交 offset 的方法有两种：分别是 commitSync（同步提交）和 commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将次本次 poll 的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，commitSync 阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而 commitAsync 则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

2.2.1 同步提交 offset

由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交 offset 的示例。

package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomComsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
//Kafka 集群
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
//消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "false");//关闭自动提交 offset
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题
        while (true) {
//消费者拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
//同步提交，当前线程会阻塞直到 offset 提交成功
            consumer.commitSync();
        }
    }
}

2.2.2. 异步提交 offset

虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞
吐量会收到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。
以下为异步提交 offset 的示例：

package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
//Kafka 集群
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
//消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组
        props.put("group.id", "test");
//关闭自动提交 offset
        props.put("enable.auto.commit", "false");
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);//消费者拉取数据
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = %s%n", record以上是关于Kafka JavaAPI的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
 2021年大数据Kafka：❤️Kafka的java API编写❤️
 从Java API创建Kafka主题[重复]
 如何通过 Java 在 Kafka 中创建主题
 使用javaApi监控 kafka 集群的环境下消费组的积压信息
 kafka的Java客户端示例代码(kafka_2.11-0.8.2.2)
 kafka基础篇——kafka生产者客户端