湛江北大青鸟大数据培训课程：Kafka的常用API介绍

一、消息发送

1.异步发送

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
 

1.不带回调函数的API

package com.heima.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)));
        }
        producer.close();
    }
}


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.heima.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();
    }
}
 

2.同步发送

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.heima.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();
    }
}
 

二、消息消费

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。

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.heima.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.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。

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.heima.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;
 
/**
 * @author liubo
 */
public class CustomComsumer {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//Kafka集群
        props.put("group.id", "test");//消费者组，只要group.id相同，就属于同一个消费者组
        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) {
            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.offset(), record.key(), record.value());
            }
            consumer.commitSync();//同步提交，当前线程会阻塞知道offset提交成功
        }
    }
}

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.heima.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;
 
/**
 * @author liubo
 */
public class CustomConsumer {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//Kafka集群
        props.put("group.id", "test");//消费者组，只要group.id相同，就属于同一个消费者组
        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) {
            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.offset(), record.key(), record.value());
            }
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                @Override
                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("Commit failed for" + offsets);
                    }
                }
            });//异步提交
        }
    }
}
     

3.自定义存储offset

Kafka 0.9版本之前，offset存储在zookeeper，0.9版本之后，默认将offset存储在Kafka的一个内置的topic中。除此之外，Kafka还可以选择自定义存储offset。
Offset的维护是相当繁琐的，因为需要考虑到消费者的Rebalace。

当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者推出消费者组或者所订阅的主题的分区发生变化，就会触发到分区的重新分配，重新分配的过程叫做Rebalance。
消费者发生Rebalance之后，每个消费者消费的分区就会发生变化。因此消费者要首先获取到自己被重新分配到的分区，并且定位到每个分区最近提交的offset位置继续消费。
要实现自定义存储offset，需要借助ConsumerRebalanceListener，以下为示例代码，其中提交和获取offset的方法，需要根据所选的offset存储系统自行实现。

package com.heima.kafka.consumer;
 
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
 
import java.util.*;
 
/**
 * @author liubo
 */
public class CustomConsumer {
 
    private static Map<TopicPartition, Long> currentOffset = new HashMap<>();
 
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//Kafka集群
        props.put("group.id", "test");//消费者组，只要group.id相同，就属于同一个消费者组
        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"), new ConsumerRebalanceListener() {
           
            //该方法会在Rebalance之前调用
            @Override
            public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
                commitOffset(currentOffset);
            }
 
            //该方法会在Rebalance之后调用
            @Override
            public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
                currentOffset.clear();
                for (TopicPartition partition : partitions) {
                    consumer.seek(partition, getOffset(partition));//定位到最近提交的offset位置继续消费
                }
            }
        });
 
        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.offset(), record.key(), record.value());
                currentOffset.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()), record.offset());
            }
            commitOffset(currentOffset);
        }
    }
 
    //获取某分区的最新offset
    private static long getOffset(TopicPartition partition) {
        return 0;
    }
 
    //提交该消费者所有分区的offset
    private static void commitOffset(Map<TopicPartition, Long> currentOffset) {
 
    }
}