kafka学习(二)

创建kafka生产者

要往kafka写入消息，首先要创建一个生产者对象，并设置一些熟悉。kafka生产者有3个必选的属性。

 

1.bootstrap.servers 该属性指定broker的地址清单，地址的格式为host:port 一般建议至少要提供两个broker的信息，一旦其中一个宏机，生产者仍然能够连接到集群中。

2.key.serialier broker希望收到的消息的键和值都是字节数组，生产者接口允许使用参数化类型，因此可以把java对象作为键和值发送给broker。

3.value.serializer 与key.serializer一样，value.serializer指定的类将值序列化。

构建kafkaProduce对象步骤

1.构建一个properties对象

2.将上诉3个参数按照格式put到properties中。

3.new kafkaProduce对象，将properties放入kafkaproduce构造函数

kafka生产者发送的3种方式

1.发送并忘记(fire-and-forget),我们把消息发送给服务器，但不关心它是否正常到达，大多数情况会正常到达，因为kafka是高可用的，而且生产者会自动尝试重发。不过这种方式会存在丢失一些消息。

 

2.同步发送，我们使用send()方法发送消息，它会返回一个futured对象，调用get()方法进行等待，就可以知道消息时候发送成功。

 

2.异步发送，我们调用send()，并指定一个回调函数，服务器在返回响应时调用该函数。

 

发送消息到kafka过程

最简单的一个代码示例

ProducerRecord<String,String> record = new ProducerRecord<>("test","test","test")

try{

producer.send(record);

}catch(Exception e){

e.printStackTrace()

}

1.生产者的send()方法将producerRecord对象作为参数，所以我们先创建一个producerRecord对象。

2.执行send()方法先是放进缓存区，然后使用单独的线程发送到服务器端，send()会返回一个包含RecordMetadata的Future对象。

3.我们忽略发送至服务器的异常，但是在发送之前，生产者还是有可能发生其他异常。这些异常有可能是serializationException(说明序列化消息失败),bufferExhaustedException或TimeoutException(说明缓存区已经满了) ，又或者是InterrupException（说明发送线程被中断）

 

同步发送消息

1.首先producer.send()方法先返回一个future对象，然后调用future.get()方法来等待kafka响应。如果没有发生异常就会得到一个recordMetadata对象，可以用它来获取消息的偏移量。

2.如果在发送数据之前或者已经超过重发的次数，那么就会抛异常。

 

kafkaProducer一般会发送两类错误。其中一种就是重试错误，这类错误可以通过重发消息来解决，对于连接错误，可以通过再次连接来解决，无主（no leader） 错误则可以通过重新分区选举来解决

还有一类就是消息太大比kafka配置还大。

 

异步发送消息

1.为了使用回调，需要一个实现了producer.callback接口

2.如果kafka返回一个错误，onCompletion方法会抛出一个非空异常

 

生产者的配置

1.acks 参数指定了必须有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。这个参数对消息丢失的可能性有重要影响，如果acks=0 生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应。也就是说，如果当中出现了问题，导致服务器没有收到消息，那么生产者就无从得知，消息也就丢了。这样设置可以达到很高的吞吐量。

acks=1 只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务成功响应。如果消息无法到达首领节点，生产者就会收到一个错误的响应，为了避免数据丢失，生产者会重发消息。

acks=all 只要到所以参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器成功的消息，这种模式是最安全的。

2.buffer.memory 设置生产者内存缓冲器的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果空间不足一般send()阻塞或者抛异常。

3.compressionType 默认情况下，消息发送时不会被压缩。该参数可以设置为snappy，gzip,lz4 它指定消息发送给broker之前使用哪一种压缩算法进行压缩。

4.retries 决定生产者可以重发消息的次数，如果达到重发次数，生产放弃发送并返回错误。

 

5.batch.size 当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定一个批次可以使用的内存大小，安装字节数计算而不是消息个数。

6.linger.ms 该参数指定了生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间，批次会在linger.ms达到上限时把批次发送出去。

7.client.id 该参数是任意字符串，服务器会用它来识别消息的来源。

8.max.in.fight.requests.per.connection 该参数指定了生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息。它的值越高，占用的内存越大。

9.timeout.ms request.timeout.ms和metadata.fetch.timeout.ms

request.timeout.ms 指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间

metadata.fetch.timeout.ms 指定了生产在获取元数据时等待服务器返回响应的时间，如果超时了那么生产者要么重试发送数据，要么返回错误。

timeout.ms 指定了broker等待同步副本返回消息确认的时间，与acks的配置相匹配。如果指定时间没有收到副本的确认，那么broker就会返回一个错误。

10.max.request.ms 该参数指定了调用send()方法或使用partitionsFor()方法获取元数据时生产者的阻塞时间。

11.max.request.size 该参数用于控制生产者发送的请求大小。

12.receive.buffer.bytes和send.buffer.bytes

这两个参数分别指定了TCP socket接受和发送数据包的缓存区大小。

 

提一下： kafka可以保证一个分区的消息时有序的。

 

序列化器

创建一个生产者对象必须指定序列化器，kafka提供了整型和字符数组序列化器，不过它们还不足满足大部分需求。

自定义序列化器

一般实现serializer接口来实现序列化，但是这一般都用序列化框架，比如，Avro,thrift,protobuf

kafka使用apache avro序列化

apache avro 是一种与编程语言无关的序列化格式，arvo目的是提供一种共享数据文件的方式。

avro数据通过与语言无关的schema来定义。schema通过JSON来描述，数据被序列化成二进制文件或JSON文件，不过一般会只用二进制文件。

 

在kafka中使用Avro

生产者配置的两个配置参数key.serializer 和value.serializer 在properties中将这两个参数设置为key ,vaue值为io.conflunt.kafka.serializers.kafkaAvroSerializer，还要设置schema.registry.url参数，值为scheme的存储位置,其他和上述生产者对象一样。

 

分区

我们知道producerRecord对象包含了目标主题，键和值。kafka消息是一个个键值对，键可以设置为null。

键有两个作用

1.可以作为消息的附加消息

2.可以用来决定消息该被写到主题的那个分区。

 

如果键为null,并且使用默认的分区器，那么记录将被随机地发送到主题内各个可用的分区上。分区器使用轮询算法将消息均衡地分布到各个分区上。

 

实现自定义分区

这里实现Partition接口来自定义分区 这个接口包含configure partition和close方法。规则由自己去定。