kafka的java客户端-生产者

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kafka的java客户端-生产者

kafka的java客户端-生产者

生产者消息发送流程

发送原理

在消息发送的过程中，涉及俩个线程，main线程和sender线程，在main线程中创建一个双端队列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Kafkabroker

在这里插入图片描述

生产者重要参数列表

参数名称	描述
bootstrap.servers	生产者连接集群所需的 broker 地址清单。例如 hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置 1 个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者从给定的 broker里查找到其他 broker信息
key.serializer和 value.serializer	指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名
buffer.memory	RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32m。
batch.size	缓冲区一批数据最大值，默认 16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加
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。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms之间
acks	0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和all是等价的
max.in.flight.requests.per.connection	允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字
retries	当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是 int最大值，2147483647。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了
retry.backoff.ms	两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms
enable.idempotence	是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性
compression.type	生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd

生产者发送消息

依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.4.1</version>
</dependency>
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生产者同步发送消息

public class MyProducer {

    private final static String TOPIC_NAME = "my-topic-test-1";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        //1.创建kafka生产者配置对象
        Properties props = new Properties();
        //2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "1.14.252.45:19092,1.14.252.45:19093,1.14.252.45:19094");
        //key,value 序列化（必须）
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        Order order = new Order((long) 1, 100);
        ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME, order.getId().toString(), JSON.toJSONString(order));
        //4. 调用 send 方法,发送消息
        RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
        producer.close();
        //=====阻塞=======
        System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
    }
}

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Builder
public class Order {
    private Long id;
    private Integer num;
}
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因为这里我们选择的是同步发送消息，在收到kafka的ack告知发送成功之前一直处于阻塞状态

这里我们进入docker部署的kafka02容器中开启消费者，然后重新在运行一遍消费者

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发送消息在指定分区上

ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME,0, order.getId().toString(), JSON.toJSONString(order));
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不指定分区，按照分区策略

未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum

ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME,order.getId().toString(), JSON.toJSONString(order));
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带回调函数的异步发送

默认就是异步发送

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，分别是元数据信息（RecordMetadata）和异常信息（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。

生产者发消息，发送完后不用等待broker给回复，直接执行下面的业务逻辑。可以提供callback，让broker异步的调用callback，告知生产者，消息发送的结果

public class MyProducer2 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        //1.创建kafka生产者配置对象
        Properties props = new Properties();
        //2.给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "1.14.252.45:19092,1.14.252.45:19093,1.14.252.45:19094");
        //key,value 序列化（必须）
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Order order = new Order((long) i, 100);
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("first", order.getId().toString(), JSON.toJSONString(order));
            //4. 调用 send 方法,发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" +
                                exception.getStackTrace());
                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
        }
        producer.close();
    }
}
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开启 Kafka 消费者
运行idea中的代码

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生产者ack参数配置

在同步发消息的场景下：生产者发动broker上后，ack会有 3 种不同的选择

acks=0：表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
acks=1：至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失
acks=-1或all：需要等待 min.insync.replicas(默认为 1 ，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置

props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
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数据完全可靠条件 = ACK 级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR 里应答的最小副本数量大于等于2

public class CustomProducerAcks {

    public static void main(String[] args) {

        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群 bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer
//        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // acks
        properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"1");

        // 重试次数
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);

        // 1 创建kafka生产者对象
        // "" hello
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2 发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu"+i));
        }

        // 3 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

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生产者如何提高吞吐量

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public class CustomProducerParameters {

    public static void main(String[] args) {

        // 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接kafka集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // 缓冲区大小
        properties.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);

        // 批次大小
        properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);

        // linger.ms
        properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);

        // 压缩
        properties.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"snappy");


        // 1 创建生产者
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2 发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu"+i));
        }

        // 3 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
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生产者数据去重

幂等性

幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。
精确一次（（Exactly Once）） = 幂等性 + 至少一次（（ ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR 最小副本数量>=2））

如何使用幂等性

开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false关闭

生产者事务

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事务相关API

// 1 初始化事务
void initTransactions();
// 2 开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;
// 3 在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
String consumerGroupId) throws
ProducerFencedException;
// 4 提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;
// 5 放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;
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单个 Producer，使用事务保证消息的仅一次发送

public class CustomProducerTranactions {

    public static void main(String[] args) {

        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群 bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型 key.serializer
//        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        // 指定事务id
        properties.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, "tranactional_id_01");

        // 1 创建kafka生产者对象
        // "" hello
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        kafkaProducer.initTransactions();

        kafkaProducer.beginTransaction();

        try {
            // 2 发送数据
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu" + i));
            }

            int i = 1 / 0;

            kafkaProducer.commitTransaction();
        } catch (Exception e) {
            kafkaProducer.abortTransaction();
        } finally {
            // 3 关闭资源
            kafkaProducer.close();
        }
    }
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43296313/article/details/125525493