Kafka Producer Consumer

Producer API

org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer

 1 props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.128:9092");
 2 props.put("acks", "all");
 3 props.put("retries", 0);
 4 props.put("batch.size", 16384);
 5 props.put("linger.ms", 1);
 6 props.put("buffer.memory", 33554432);
 7 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 8 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 9 
10 Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
11 for (int i = 0; i < 10; i++) {
12     producer.send(new ProducerRecord<String, String>("foo", Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {
13         @Override
14         public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
15             if (null != e) {
16                 e.printStackTrace();
17             }else {
18                 System.out.println("callback: " + recordMetadata.topic() + " " + recordMetadata.offset());
19             }
20         }
21     });
22 }
23 producer.close();

producer由一个缓冲池组成，这个缓冲池中维护着那些还没有被传送到服务器上的记录，而且有一个后台的I/O线程负责将这些记录转换为请求并将其传送到集群上去。

send()方法是异步的。当调用它以后就把记录放到buffer中并立即返回。这就允许生产者批量的发送记录。

acks配置项控制的是完成的标准，即什么样的请求被认为是完成了的。本例中其值设置的是"all"表示客户端会等待直到所有记录完全被提交，这是最慢的一种方式也是持久化最好的一种方式。

如果请求失败了，生产者可以自动重试。因为这里我们设置retries为0，所以它不重试。

生产者对每个分区都维护了一个buffers，其中放的是未被发送的记录。这些buffers的大小是通过batch.size配置项来控制的。

默认情况下，即使一个buffer还有未使用的空间（PS：buffer没满）也会立即发送。如果你想要减少请求的次数，你可以设置linger.ms为一个大于0的数。这个指令将告诉生产者在发送请求之前先等待多少毫秒，以希望能有更多的记录到达好填满buffer。在本例中，我们设置的是1毫秒，表示我们的请求将会延迟1毫秒发送，这样做是为了等待更多的记录到达，1毫秒之后即使buffer没有被填满，请求也会发送。（PS：稍微解释一下这段话，producer调用send()方法只是将记录放到buffer中，然后由一个后台线程将buffer中的记录传送到服务器上。这里所说的请求指的是从buffer到服务器。默认情况下记录被放到buffer以后立即被发送到服务器，为了减少请求服务器的次数，可以通过设置linger.ms，这个配置项表示等多少毫秒以后再发送，这样做是希望每次请求可以发送更多的记录，以此减少请求次数）

buffer.memory控制的是总的buffer内存数量

key.serializer 和 value.serializer表示怎样将key和value对象转成字节

从kafka 0.11开始，KafkaProducer支持两种模型：the idempotent producer and the transactional producer（幂等producer和事务producer）。幂等producer强调的是至少一次精确的投递。事务producer允许应用程序原子的发送消息到多个分区或者主题。

为了启用幂等性，必须将enable.idempotence这个配置的值设为true。如果你这样设置了，那么retries默认是Integer.MAX_VALUE，并且acks默认是all。为了利用幂等producer的优势，请避免应用程序级别的重新发送。

为了使用事务producer，你必须配置transactional.id。如果transactional.id被设置，幂等性自动被启用。

 1 Properties props = new Properties();
 2 props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.128:9092");
 3 props.put("transactional.id", "my-transactional-id");
 4 
 5 Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props, new StringSerializer(), new StringSerializer());
 6 
 7 producer.initTransactions();
 8 
 9 try {
10     producer.beginTransaction();
11 
12     for (int i = 11; i < 20; i++) {
13         producer.send(new ProducerRecord<String, String>("bar", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
14     }
15     //   This method will flush any unsent records before actually committing the transaction
16     producer.commitTransaction();
17 } catch (ProducerFencedException | OutOfOrderSequenceException | AuthorizationException e) {
18     producer.close();
19 } catch (KafkaException e) {
20     //  By calling producer.abortTransaction() upon receiving a KafkaException we can ensure
21     //  that any successful writes are marked as aborted, hence keeping the transactional guarantees.
22     producer.abortTransaction();
23 }
24 
25 producer.close();

Consumer API

org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer

Offsets and Consumer Position

对于分区中的每条记录，kafka维护一个数值偏移量。这个偏移量是分区中一条记录的唯一标识，同时也是消费者在分区中的位置。例如，一个消费者在分区中的位置是5，表示它已经消费了偏移量从0到4的记录，并且接下来它将消费偏移量为5的记录。相对于消费者用户来说，这里实际上有两个位置的概念。

消费者的position表示下一条将要消费的记录的offset。每次消费者通过调用poll(long)接收消息的时候这个position会自动增加。

committed position表示已经被存储的最后一个偏移量。消费者可以自动的周期性提交offsets，也可以通过调用提交API(e.g. commitSync and commitAsync)手动的提交position。

Consumer Groups and Topic Subscriptions

Kafka用"consumer groups"（消费者组）的概念来允许一组进程分开处理和消费记录。这些处理在同一个机器上进行，也可以在不同的机器上。同一个消费者组中的消费者实例有相同的group.id

组中的每个消费者可以动态设置它们想要订阅的主题列表。Kafka给每个订阅的消费者组都投递一份消息。这归功于消费者组中所有成员之间的均衡分区，以至于每个分区都可以被指定到组中精确的一个消费者。假设一个主题有4个分区，一个组中有2个消费者，那么每个消费者将处理2个分区。

消费者组中的成员是动态维护的：如果一个消费者处理失败了，那么分配给它的分区将会被重新分给组中其它消费者。

在概念上，你可以把一个消费者组想象成一个单个的逻辑订阅者，并且每个逻辑订阅者由多个进程组成。作为一个多订阅系统，Kafka天生就支持对于给定的主题可以有任意数量的消费者组。

Automatic Offset Committing

 1 Properties props = new Properties();
 2 props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.128:9092");
 3 props.put("group.id", "test");
 4 props.put("enable.auto.commit", "true");
 5 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
 6 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 7 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 8 KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
 9 consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
10 while (true) {
11     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
12     for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
13         System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
14     }
15 }

设置enable.auto.commit意味着自动提交已消费的记录的offset

Manual Offset Control

代替消费者周期性的提交已消费的offsets，用户可以控制什么时候记录被认为是已经消费并提交它们的offsets。

 1 Properties props = new Properties();
 2 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 3 props.put("group.id", "test");
 4 props.put("enable.auto.commit", "false");
 5 props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 6 props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 7 KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 8 consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
 9 final int minBatchSize = 200;
10 List<ConsumerRecord<String, String>> buffer = new ArrayList<>();
11 while (true) {
12     ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
13     for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
14         buffer.add(record);
15     }
16     if (buffer.size() >= minBatchSize) {
17         insertIntoDb(buffer);
18         consumer.commitSync();
19         buffer.clear();
20     }
21 }