全国咨询/投诉热线:400-618-4000

Kafka的常用API介绍[大数据培训]

更新时间:2020年01月03日13时44分 来源:传智播客 浏览次数:

传智播客



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
        }
    }
}

 
Kafka的常用API


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) {
 
    }
}

 


javaee

python

web

ui

cloud

test

c

netmarket

pm

Linux

movies

robot

uids

北京校区

    14天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    15天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    15天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    15天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    20天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    8天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    20天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    5天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    0天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    12天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    5天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    5天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    10天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额