bboss kafka组件使用介绍
本文使用的实例对应的gradle源码工程git访问地址：
http://git.oschina.net/bboss/bestpractice
testkafka子工程地址
http://git.oschina.net/bboss/bestpractice/tree/master/testkafka
bboss kafka组件作用

• 快速配置kafka客户端和消费者
• 发送数据到kafka
• 从kafka接收和处理数据（支持批量消息处理和按条处理）

1.导入bboss kafka组件
maven坐标

<dependency>
    <groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId>
    <artifactId>bboss-plugin-kafka</artifactId>
    <version>5.0.6.2</version>
</dependency>

gradle坐标

compile 'com.bbossgroups.plugins:bboss-plugin-kafka:5.0.6.2'

2.使用kafka producer，发送消息
2.1 kafka producer配置
编写kafka.xml配置文件，放到classpath跟路径下面

<properties>
	<property name="productorPropes">
		<propes>
			
			<property name="value.serializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer">
				<description> <![CDATA[ 指定序列化处理类，默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[] ]]></description>
			</property>
			<property name="key.serializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.LongSerializer">
				<description> <![CDATA[ 指定序列化处理类，默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[] ]]></description>
			</property>
					
			<property name="compression.type" value="gzip">
				<description> <![CDATA[ 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]]></description>
			</property>
			<property name="bootstrap.servers" value="hadoop85:9092,hadoop86:9092,hadoop88:9092">
				<description> <![CDATA[ 指定kafka节点列表，用于获取metadata(元数据)，不必全部指定]]></description>
			</property>
		</propes>
	</property>
        <property name="workerThreadSize" value="100"/>
        <property name="workerThreadQueueSize" value="10240"/>
	<property name="kafkaproductor" 
		class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor"
		init-method="init"
		f:sendDatatoKafka="true"
f:sendAsyn="true"
		f:productorPropes="attr:productorPropes"/>		 
		
</properties>

相关配置说明：

bootstrap.servers kafka服务器地址配置
value.serializer kafka消息序列化插件配置
key.serializer kafka消息key序列化插件配置
f:sendDatatoKafka="true" 是否启动消息发送功能，false 禁用，true 启用
f:sendAsyn="true" 控制组件是否异步发送消息，默认为true
workerThreadSize 异步发送消息线程池，默认100
workerThreadQueueSize 异步发送消息队列，默认10240

2.2 发送kafka消息

发送kafka消息相关组件：
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaUtil
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor

KafkaUtil组件加载配置文件并获取KafkaProductor ,通过KafkaProductor 发送kafka消息

KafkaProductor productor = KafkaUtil.getKafkaProductor("kafkaproductor");
		productor.send("blackcat",//kafka topic
				1l, //message key
				"aaa");//message
		productor.send("blackcat", //kafka topic
				"bbb"); //message

异步方式发送消息

<property name="workerThreadSize" value="100"/>
<property name="workerThreadQueueSize" value="10240"/>

<property name="kafkaproductor"
class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaProductor"
init-method="init"
f:sendDatatoKafka="true"
f:sendAsyn="true"
f:productorPropes="attr:productorPropes"/>

通过api控制是否异步发送消息：

//异步方式发送消息
productor.send("blackcat",3l,"aaa",true);
productor.send("blackcat",4l,"bbb",true);

//同步方式发送消息
productor.send("blackcat",5l,"aaa",false);
productor.send("blackcat",6l,"bbb",false);

3.接收和处理kafka消息
3.1 kafka consumer配置
新建kafkaconsumer.xml文件，放到classpath根路径下面

<properties>
	<property name="consumerPropes">
		<propes>


			<property name="group.id" value="test">
				<description> <![CDATA[ 指定kafka group id]]></description>
			</property>
			<property name="zookeeper.session.timeout.ms" value="30000">
				<description> <![CDATA[ 指定kafkazk会话超时时间]]></description>
			</property>
			

			<property name="auto.commit.interval.ms" value="3000">
				<description> <![CDATA[ 指定kafka自动提交时间间隔]]></description>
			</property>

			<property name="auto.offset.reset" value="smallest">
				<description> <![CDATA[ ]]></description>
			</property>
			<property name="zookeeper.connect" value="hadoop85:2181,hadoop86:2181,hadoop88:2181">
				<description> <![CDATA[ 指定kafka节点列表，用于获取metadata(元数据)，不必全部指定]]></description>
			</property>

		</propes>
	</property>
	<property name="kafkaconsumer"
		class="org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaBatchConsumer" init-method="init"
f:batchsize="-1"
		f:checkinterval="10000"
		f:productorPropes="attr:consumerPropes" f:topic="blackcat"
		f:storeService="attr:storeService" f:partitions="4" />
	<property name="storeService"
		 class="org.frameworkset.plugin.kafka.StoreServiceTest" />	

</properties>

配置说明：
storeService 配置消息处理组件
zookeeper.connect 配置管理kafka服务器和消息的zookeeper集群地址
f:topic="blackcat" 消费的kafka topic
f:partitions="4" topic对应的分区数，决定并行处理消息的工作线程
f:batchsize="-1" 批处理消息条数，-1禁用批处理，>0时按照批处理方式按批次提交消息给storeservice组件
f:checkinterval="10000" 指定批处理消息接收最大等待时间，单位毫秒。按照批处理方式时，如果超过checkinterval指定的时间，到达的消息没有到达batchsize，则强制提交处理当前批次的数据到storeservice组件

3.2 接收和处理消息
接收和处理消息相关组件：
org.frameworkset.plugin.kafka.KafkaConsumer
org.frameworkset.plugin.kafka.StoreService

编写消息处理组件，处理组件需要实现接口
org.frameworkset.plugin.kafka.StoreService
//按条处理数据
public void store(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message)  throws Exception ;
public void closeService();
//按批处理消息
public void store(List<MessageAndMetadata<byte[], byte[]>> messages) throws Exception
StoreServiceTest实现：

package org.frameworkset.plugin.kafka;

import org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import kafka.message.MessageAndMetadata;

public class StoreServiceTest extends BaseStoreService {
	StringDeserializer sd = new StringDeserializer();
	LongDeserializer ld = new LongDeserializer();
	@Override
	public void store(List<MessageAndMetadata<byte[], byte[]>> messages) throws Exception {
		for(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message:messages){
			String data = sd.deserialize(null,message.message());
			long key = ld.deserialize(null, message.key());
			System.out.println("key="+key+",data="+data);
		}
	}

	@Override
	public void closeService() {
		sd.close();
		ld.close();
	}

	@Override
	public void store(MessageAndMetadata<byte[], byte[]> message) throws Exception {
		String data = sd.deserialize(null,message.message());
		long key = ld.deserialize(null, message.key());
		System.out.println("key="+key+",data="+data);
	}

}

3.3 加载kafka consumer配置并启动消息接收线程

BaseApplicationContext context = DefaultApplicationContext.getApplicationContext("kafkaconfumer.xml");
		KafkaListener consumer = context.getTBeanObject("kafkaconsumer", KafkaListener.class);
		Thread t = new Thread(consumer);
		t.start();