apache kafka系列之客户端开发-java

liuxingen

2018-09-20

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1.依赖包

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka_2.10</artifactId>

</dependency>

2.producer程序开发例子

2.1 producer参数说明

#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定

metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092

# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区

#partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner

# 是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。

compression.codec=none

# 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]

serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder

# serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

# serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder

# 如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。

#compressed.topics=

########### request ack ###############

# producer接收消息ack的时机.默认为0.

# 0: producer不会等待broker发送ack

# 1: 当leader接收到消息之后发送ack

# 2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.

request.required.acks=0

# 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间

# 如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种

# 原因未能成功(比如follower未能同步成功)

request.timeout.ms=10000

########## end #####################

# 同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,

# 也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息

producer.type=sync

############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################

# 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms

# 此值和batch.num.messages协同工作.

queue.buffering.max.ms = 5000

# 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量

# 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积

# 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000

queue.buffering.max.messages=20000

# 如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200

batch.num.messages=500

# 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后

# 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)

# 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间

# -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃

# 0:立即清空队列,消息被抛弃

queue.enqueue.timeout.ms=-1

################ end ###############

# 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数

# 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)

# 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.

message.send.max.retries=3

# producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况

# 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新

# (比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制，默认值600000

topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

import java.util.*;
 
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
 
public class TestProducer {
 public static void main(String[] args) {
 long events = Long.parseLong(args[0]);
 Random rnd = new Random();
 
 Properties props = new Properties();
 props.put("metadata.broker.list", "192.168.2.105:9092");
 props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder"); //默认字符串编码消息
 props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");
 props.put("request.required.acks", "1");
 
 ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
 
 Producer&lt;String, String&gt; producer = new Producer&lt;String, String&gt;(config);
 
 for (long nEvents = 0; nEvents &lt; events; nEvents++) { 
 long runtime = new Date().getTime(); 
 String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255); 
 String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip; 
 KeyedMessage&lt;String, String&gt; data = new KeyedMessage&lt;String, String&gt;("page_visits", ip, msg);
 producer.send(data);
 }
 producer.close();
 }
}

2.1 指定关键字key，发送消息到指定partitions

说明：如果需要实现自定义partitions消息发送，需要实现Partitioner接口

public class CustomizePartitioner implements Partitioner {
 public CustomizePartitioner(VerifiableProperties props) {
 
 }
 /**
 * 返回分区索引编号
 * @param key sendMessage时，输出的partKey
 * @param numPartitions topic中的分区总数
 * @return
 */
 @Override
 public int partition(Object key, int numPartitions) {
 System.out.println("key:" + key + " numPartitions:" + numPartitions);
 String partKey = (String)key;
 if ("part2".equals(partKey))
 return 2;
// System.out.println("partKey:" + key);
 
 ........
 ........
 return 0;
 }
}

3.consumer程序开发例子

3.1 consumer参数说明

# zookeeper连接服务器地址，此处为线下测试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)

# 配置例子："127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"

zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka

# zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉，当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡

zookeeper.session.timeout.ms=5000

zookeeper.connection.timeout.ms=10000

#当consumer reblance时，重试失败时时间间隔。

zookeeper.sync.time.ms=2000

#指定消费组

group.id=xxx

# 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息

# 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true

auto.commit.enable=true

# 自动更新时间。默认60 * 1000

auto.commit.interval.ms=1000

# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察

conusmer.id=xxx

# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生

client.id=xxxx

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)

queued.max.message.chunks=50

# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新

# 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册

# "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,

# 此值用于控制,注册节点的重试次数.

rebalance.max.retries=5

# 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk

# 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存

fetch.min.bytes=6553600

# 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer

fetch.wait.max.ms=5000

socket.receive.buffer.bytes=655360

# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、

# anything可选，分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest

auto.offset.reset=smallest

# 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki)，默认为kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]

derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

3.2 多线程并行消费topic

ConsumerTest类

import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
 
public class ConsumerTest implements Runnable {
 private KafkaStream m_stream;
 private int m_threadNumber;
 
 public ConsumerTest(KafkaStream a_stream, int a_threadNumber) {
 m_threadNumber = a_threadNumber;
 m_stream = a_stream;
 }
 
 public void run() {
 ConsumerIterator&lt;byte[], byte[]&gt; it = m_stream.iterator();
 while (it.hasNext())
 System.out.println("Thread " + m_threadNumber + ": " + new String(it.next().message()));
 System.out.println("Shutting down Thread: " + m_threadNumber);
 }
}

ConsumerGroupExample类

import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
 
public class ConsumerGroupExample {
 private final ConsumerConnector consumer;
 private final String topic;
 private ExecutorService executor;
 
 public ConsumerGroupExample(String a_zookeeper, String a_groupId, String a_topic) {
 consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(
 createConsumerConfig(a_zookeeper, a_groupId));
 this.topic = a_topic;
 }
 
 public void shutdown() {
 if (consumer != null) consumer.shutdown();
 if (executor != null) executor.shutdown();
 }
 
 public void run(int a_numThreads) {
 Map&lt;String, Integer&gt; topicCountMap = new HashMap&lt;String, Integer&gt;();
 topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));
 Map&lt;String, List&lt;KafkaStream&lt;byte[], byte[]&gt;&gt;&gt; consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
 List&lt;KafkaStream&lt;byte[], byte[]&gt;&gt; streams = consumerMap.get(topic);
 
 // 启动所有线程
 executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);
 
 // 开始消费消息
 int threadNumber = 0;
 for (final KafkaStream stream : streams) {
 executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));
 threadNumber++;
 }
 }
 
 private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {
 Properties props = new Properties();
 props.put("zookeeper.connect", "192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka");
 props.put("group.id", "push-token");
 props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "60000");
 props.put("zookeeper.sync.time.ms", "2000");
 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
 
 return new ConsumerConfig(props);
 }
 
 public static void main(String[] args) {
 String zooKeeper = args[0];
 String groupId = args[1];
 String topic = args[2];
 int threads = Integer.parseInt(args[3]);
 
 ConsumerGroupExample example = new ConsumerGroupExample(zooKeeper, groupId, topic);
 example.run(threads);
 
 try {
 Thread.sleep(10000);
 } catch (InterruptedException ie) {
 
 }
 example.shutdown();
 }
}

总结：

kafka消费者api分为high api和low api，目前上述demo是都是使用kafka high api，高级api不用关心维护消费状态信息和负载均衡，系统会根据配置参数，

定期flush offset到zk上，如果有多个consumer且每个consumer创建了多个线程，高级api会根据zk上注册consumer信息，进行自动负载均衡操作。

注意事项：

1.高级api将会内部实现持久化每个分区最后读到的消息的offset，数据保存在zookeeper中的消费组名中(如/consumers/push-token-group/offsets/push-token/2。

其中push-token-group是消费组，push-token是topic，最后一个2表示第3个分区)，每间隔一个(默认1000ms)时间更新一次offset，

那么可能在重启消费者时拿到重复的消息。此外，当分区leader发生变更时也可能拿到重复的消息。因此在关闭消费者时最好等待一定时间（10s）然后再shutdown()

2.消费组名是一个全局的信息，要注意在新的消费者启动之前旧的消费者要关闭。如果新的进程启动并且消费组名相同，kafka会添加这个进程到可用消费线程组中用来消费

topic和触发重新分配负载均衡，那么同一个分区的消息就有可能发送到不同的进程中。

3.如果消费者组中所有consumer的总线程数量大于分区数，一部分线程或某些consumer可能无法读取消息或处于空闲状态。

4.如果分区数多于线程数(如果消费组中运行者多个消费者，则线程数为消费者组内所有消费者线程总和)，一部分线程会读取到多个分区的消息

5.如果一个线程消费多个分区消息，那么接收到的消息是不能保证顺序的。