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玩转Kafka的生产者

日期：2018-08-02点击：329收藏

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念，本文主要是学习kafka的常用API。其中包括生产者和消费者，

多线程生产者，多线程消费者，自定义分区等，当然还包括一些避坑指南。

准备工作

kafka版本：2.11-1.1.1

操作系统：centos7

java：jdk1.8

有了以上这些条件就OK了，具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了，可以看上一篇文章。

新建一个maven工程，需要的依赖如下：

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>1.1.1</version>
</dependency>

主题管理

kafka的核心就是主题，学会使用kafka的脚本创建主题，也需要学习使用Java API来创建主题。

Kafka将zookeeper的操作封装成一个ZkUtils类，通过AdminUtils类来调用ZkUtils，来实现Kafka中元数据的操作。

下面一个例子是使用AdminUtils来创建主题，并同时创建指定大小的分区数。

 // 连接配置
 private static final String ZK_CONNECT = "10.0.90.53:2181";

// session过期时间
 private static final int SEESSION_TIMEOUT = 30 * 1000;

// 连接超时时间
 private static final int CONNECT_TIMEOUT = 30 * 1000;

/**
 * 创建主题
 *
 * @param topic 主题名称
 * @param partition 分区数
 * @param repilca 副本数
 * @param properties 配置信息
 */
 public static void createTopic(String topic, int partition, int repilca, Properties properties) {
 ZkUtils zkUtils = null;
try {
// 创建zkutil
 zkUtils = ZkUtils.apply(ZK_CONNECT, SEESSION_TIMEOUT, CONNECT_TIMEOUT, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
if (!AdminUtils.topicExists(zkUtils, topic)) {
//主题不存在，则创建主题
 AdminUtils.createTopic(zkUtils, topic, partition, repilca, properties, AdminUtils.createTopic$default$6());
 }
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 } finally {
 zkUtils.close();
 }
 }

执行该方法，创建主题，

在centos7中查看之前创建的主题：

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

删除主题：

/** * 删除主题 * * @param topic */ public static void deleteTopic(String topic){ ZkUtils zkUtils = null; try { zkUtils = ZkUtils.apply(ZK_CONNECT, SEESSION_TIMEOUT, CONNECT_TIMEOUT, JaasUtils.isZkSecurityEnabled()); AdminUtils.deleteTopic(zkUtils,topic); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { zkUtils.close(); } }

生产者API

在掌握了创建和删除主题之后，接下来，学习Kafka的生产者API。

Kafka中的生产者，通过KafkaProducer这个类来实现的，在介绍这个类的使用之前，首先介绍kafka的配置项，这也是实际生产中比较关心的。

消息发送流程

实例化生产者时，有三个配置是必须指定的：

bootstrap.servers:配置连接代理列表，不必包含Kafka集群的所有代理地址，当连接上一个代理后，会从集群元数据信息中获取其他存活的代理信息。但为了保证能够成功连上Kafka集群，在多代理集群的情况下，建议至少配置两个代理。
（由于电脑配置有限，本文实验的是单机情况）
key.serializer ：用于序列化消息Key的类
value.serializer ：用于序列化消息值（Value）的类

向Kafka发送一个消息，基本上要经过以下的流程：

1.配置Properties对象，这个是必须的

2.实例化KafkaProducer对象

3.实例化ProducerRecord对象，每条消息对应一个ProducerRecord对象

4.调用KafkaProducer的send方法，发送消息。发送消息有两种，一种是带回调函数的（如果发送消息有异常，会在回调函数中返回），另一种是不带回调函数的。

KafkaProducer默认是异步发送消息，首先它会将消息缓存到消息缓冲区中，当缓存区累积到一定数量时，将消息封装成一个

RecordBatch，统一发送消息。也就是说，发送消息实质上分为两个阶段，第一将消息发送到消息缓冲区，第二执行网络I/O操作

5.关闭KafkaProducer，释放连接的资源。

了解以上的流程，那么接下来就实现Java版本的API。

代码实例

第一步：

新建一个消息实体类，模拟支付订单消息，包含消息的ID，商家名称，创建时间，备注。

public class OrderMessage {

// 订单ID
 private String id;

// 商家名称
 private String sName;

// 创建时间
 private long createTime;

// 备注
 private String remake;

public String getId() {
return id;
 }

public void setId(String id) {
this.id = id;
 }

public String getsName() {
return sName;
 }

public void setsName(String sName) {
this.sName = sName;
 }

public long getCreateTime() {
return createTime;
 }

public void setCreateTime(long createTime) {
this.createTime = createTime;
 }

public String getRemake() {
return remake;
 }

public void setRemake(String remake) {
this.remake = remake;
 }

@Override
 public String toString() {
return "OrderMessage{" +
"id='" + id + '\'' +
", sName='" + sName + '\'' +
", createTime=" + createTime +
", remake='" + remake + '\'' +
'}';
 }
 }

第二步：

这里简单的发送一个消息demo，按照上面的流程，生产者例子如下：

package kafka.producer;

import kafka.OrderMessage;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;
import java.util.UUID;

/**
 * kafka生产者
 */
public class ProducerSimpleDemo {
static Properties properties = new Properties();

//主题名称
 static String topic = "myTopic";

//生产者
 static KafkaProducer<String, String> producer = null;

//生产者配置
 static {
properties.put(org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.0.90.53:9092");
properties.put(org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
producer = new KafkaProducer<>(properties);
 }

public static void main(String args[]) throws Exception {
sendMsg();
 }

/**
 * 发送消息
 *
 * @throws Exception
 */
 public static void sendMsg() throws Exception {
 ProducerRecord<String, String> record = null;
try {
// 循环发送一百条消息
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 构造待发送的消息
 OrderMessage orderMessage = new OrderMessage();
 orderMessage.setId(UUID.randomUUID().toString());
long timestamp = System.nanoTime();
 orderMessage.setCreateTime(timestamp);
 orderMessage.setRemake("remind");
 orderMessage.setsName("test");
// 实例化ProducerRecord
 record = new ProducerRecord<String, String>(topic, timestamp + "", orderMessage.toString());
producer.send(record, (metadata, e) -> {
// 使用回调函数
 if (null != e) {
 e.printStackTrace();
 }
if (null != metadata) {
 System.out.println(String.format("offset: %s, partition:%s, topic:%s timestamp:%s", metadata.offset(), metadata.partition(), metadata.topic(), metadata.timestamp()));
 }
 });
 }

 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 } finally {
producer.close();
 }
 }
 }

运行,结果就出现了，异常。

异常记录：

2018-07-30 18:05:10.755 DEBUG 10272 --- [ad | producer-1] o.apache.kafka.common.network.Selector : Connection with localhost/127.0.0.1 disconnected java.net.ConnectException: Connection refused: no further information at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) ~[na:1.8.0_111] at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(Unknown Source) ~[na:1.8.0_111] at org.apache.kafka.common.network.PlaintextTransportLayer.finishConnect(PlaintextTransportLayer.java:51) ~[kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at org.apache.kafka.common.network.KafkaChannel.finishConnect(KafkaChannel.java:73) ~[kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at org.apache.kafka.common.network.Selector.pollSelectionKeys(Selector.java:323) [kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at org.apache.kafka.common.network.Selector.poll(Selector.java:291) [kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at org.apache.kafka.clients.NetworkClient.poll(NetworkClient.java:260) [kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:236) [kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:148) [kafka-clients-0.10.1.1.jar:na] at java.lang.Thread.run(Unknown Source) [na:1.8.0_111]

可以看到报错第一句显示：Connection with localhost/127.0.0.1 disconnected

但是可以看到自己的配置是正确的。

这里需要在kafka中修改部分配置：

在配置kafka中，首先需要修改kafka的配置server.properties中的

 advertised.listeners=PLAINTEXT://:your.host.name:9092

翻译过来就是hostname和端口是用来建议给生产者和消费者使用的。

如果没有设置，将会使用 listeners的配置，如果listeners也没有配置，将使用java.net.InetAddress.getCanonicalHostName()来获取这个hostname和port，对于ipv4，基本就是localhost了。

"PLAINTEXT"表示协议，可选的值有PLAINTEXT和SSL，hostname可以指定IP地址，也可以用"0.0.0.0"表示对所有的网络接口有效，如果hostname为空表示只对默认的网络接口有效

也就是说如果你没有配置advertised.listeners，就使用listeners的配置通告给消息的生产者和消费者，这个过程是在生产者和消费者获取源数据(metadata)。

修改之后：

advertised.listeners=PLAINTEXT://10.0.90.53:9092

需要注意的是，如果Kafka有多个节点，那么需要每个节点都按照这个节点的实际hostname和port情况进行设置。

修改完毕，重启Kafka服务，开启消费者，接受消息，在服务器中输入：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic myTopic --from-beginning

可以看到服务器中的消费者：

成功接收到消息。之前提到过在生产者有回调函数，来看看回调函数的输出：

offset: 0, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115840 offset: 1, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115850 offset: 2, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115850 offset: 3, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115850 offset: 4, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115850 offset: 5, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115850 offset: 6, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115850 offset: 7, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115852 offset: 8, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115852 offset: 9, partition:0, topic:myTopic timestamp:1533199115852

打印出了偏移值，分区，主题，和时间戳。说明发送成功了。到此就完成第一个Helloworld操作了。

我们可以看到回调函数返回的消息，怎么都在一个分区中呢？下面来研究分区器。

自定义分区器

Kafka在底层摒弃了Java堆缓存机制，采用了操作系统级别的页缓存，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。

这个在单机上的提高，对于集群，Kafka使用了分区，将topic的消息分散到多个分区上，并保存在不同的机器上。

但是是否分区越多，效率越高呢？也不尽然！

1.每个分区在底层文件系统都有属于自己的一个目录。该目录下通常会有两个文件： base_offset.log和base_offset.index。Kafak的controller和ReplicaManager会为每个broker都保存这两个文件句柄(file handler)。很明显，如果分区数越多，所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多，最终可能会突破你的ulimit -n的限制。

2.消费者和生产者都会为分区缓存消息，分区越多，缓存的消息就越多，占用的内存就越大。

3.降低高可用，Kafka是通过高可用来实现高可用性的。我们知道在集群中往往会有一个leader，假设集群中有10个Kafka进程，1个leader，9个follwer，如果一个leader挂了，那么就会重新选出一个leader，如果集群中有10000个分区，那么将要花费很长的时间，这对于高可用是有损耗的。

本身kafka有自己的分区策略的，如果未指定，就会使用默认的分区策略：

Kafka根据传递消息的key来进行分区的分配，即hash(key) % numPartitions。如果Key相同的话，那么就会分配到统一分区。

Kafka提供了自定义的分区器，只要实现Partitioner接口即可，下面是自定义分区的例子：

package kafka.partition;

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;

import java.util.Map;

/**
 * 自定义分区器
 */
public class PartitionUtil implements Partitioner {

// 分区数
 private static final Integer PARTITION_NUM = 6;

@Override
 public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
if (null == key){
return 0;
 }
 String keyValue = String.valueOf(key);
// key取模
 int partitionId = (int) (Long.valueOf(key.toString())%PARTITION_NUM);
return partitionId;
 }

@Override
 public void close() {

 }

@Override
 public void configure(Map<String, ?> configs) {

 }
 }

还是刚才分区的代码，只要在之前的配置中加上

properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, PartitionUtil.class.getName());

运行生产者，回调函数打印如下：

offset: 3, partition:5, topic:MyOrder timestamp:1533205894785 offset: 5, partition:3, topic:MyOrder timestamp:1533205893202 offset: 6, partition:3, topic:MyOrder timestamp:1533205894784 offset: 2, partition:2, topic:MyOrder timestamp:1533205894785 offset: 4, partition:1, topic:MyOrder timestamp:1533205894785 offset: 5, partition:1, topic:MyOrder timestamp:1533205894785 offset: 5, partition:0, topic:MyOrder timestamp:1533205894784 offset: 6, partition:0, topic:MyOrder timestamp:1533205894784 offset: 7, partition:0, topic:MyOrder timestamp:1533205894785 offset: 8, partition:0, topic:MyOrder timestamp:1533205894786

分区成功了，在实际生产过程中，可以根据项目的实际需要进行分区设计。

线程池生产者

在实际生产过程中，通常消息数量是比较多的，就可以考虑使用线程池。

使用线程池发送消息时，要考虑两点：1.需要结合实际情况，合理设计线程池的大小；2.使用线程池时，消息的发送是无序的，如果对消息的顺序有要求，不建议使用。

如果使用线程池，建议是只实例化一个KafkaProducer对象，这样性能最好。代码如下：

首先写一个线程类：

package kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

/**
 * 生产者线程
 */
public class ProducerThread implements Runnable {

private KafkaProducer<String, String> producer = null;
private ProducerRecord<String, String> record = null;

public ProducerThread(KafkaProducer<String, String> producer, ProducerRecord<String, String> record) {
this.producer = producer;
this.record = record;
 }

@Override
 public void run() {
producer.send(record, (metadata, e) -> {
if (null != e) {
 e.printStackTrace();
 }
if (null != metadata) {
 System.out.println("消息发送成功 ： "+String.format("offset: %s, partition:%s, topic:%s timestamp:%s",
 metadata.offset(), metadata.partition(), metadata.topic(), metadata.timestamp()));
 }
 });
 }

 }

接着完成启动类，启动类中自定义了一个线程池，这里还是有一些遐思，就是没有自定义，线程创建工厂，没有指定创建的线程名称，在实际生产中，最好是自定义线程工厂。

代码如下：

package kafka.producer;

import kafka.OrderMessage;
import kafka.partition.PartitionUtil;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import java.util.Properties;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * 线程池生产者
 *
 * @author tangj
 * @date 2018/7/29 20:15
 */
public class ProducerDemo {
static Properties properties = new Properties();

static String topic = "MyOrder";

static KafkaProducer<String, String> producer = null;

// 核心池大小
 static int corePoolSize = 5;

// 最大值
 static int maximumPoolSize = 20;

// 无任务时存活时间
 static long keepAliveTime = 60;

// 时间单位
 static TimeUnit timeUnit = TimeUnit.SECONDS;

// 阻塞队列
 static BlockingQueue blockingQueue = new LinkedBlockingQueue();

// 线程池
 static ExecutorService service = null;

static {
// 配置项
 properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.0.90.53:9092");
properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, PartitionUtil.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
producer = new KafkaProducer<>(properties);
// 初始化线程池
 service = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, timeUnit, blockingQueue);
 }

public static void main(String args[]) throws Exception {
for (int i = 0; i < 6; i++) {
service.submit(createMsgTask());
 }
 }


/**
 * 生产消息
 *
 * @return
 */
 public static ProducerThread createMsgTask() {
 OrderMessage orderMessage = new OrderMessage();
 orderMessage.setId(UUID.randomUUID().toString());
long timestamp = System.nanoTime();
 orderMessage.setCreateTime(timestamp);
 orderMessage.setRemake("rem");
 orderMessage.setsName("test");
 ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(topic, timestamp + "", orderMessage.toString());
 ProducerThread task = new ProducerThread(producer, record);
return task;
 }

 }