kafka客户端发布record(消息)

kafka客户端发布record(消息)到kafka集群。

新的生产者是线程安全的,在线程之间共享单个生产者实例,通常单例比多个实例要快。

一个简单的例子,使用producer发送一个有序的key/value(键值对),放到java的main方法里就能直接运行,

Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("acks", "all");
 props.put("retries", 0);
 props.put("batch.size", 16384);
 props.put("linger.ms", 1);
 props.put("buffer.memory", 33554432);
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
 for(int i = 0; i < 100; i++)
     producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));

 producer.close();

生产者的缓冲空间池保留尚未发送到服务器的消息,后台I/O线程负责将这些消息转换成请求发送到集群。如果使用后不关闭生产者,则会泄露这些资源。

send()方法是异步的,添加消息到缓冲区等待发送,并立即返回。生产者将单个的消息批量在一起发送来提高效率。

ack是判别请求是否为完整的条件(就是是判断是不是成功发送了)。我们指定了“all”将会阻塞消息,这种设置性能最低,但是是最可靠的。

retries,如果请求失败,生产者会自动重试,我们指定是0次,如果启用重试,则会有重复消息的可能性。

producer(生产者)缓存每个分区未发送消息。缓存的大小是通过 batch.size 配置指定的。值较大的话将会产生更大的批。并需要更多的内存(因为每个“活跃”的分区都有1个缓冲区)。

默认缓冲可立即发送,即遍缓冲空间还没有满,但是,如果你想减少请求的数量,可以设置linger.ms大于0。这将指示生产者发送请求之前等待一段时间,希望更多的消息填补到未满的批中。这类似于TCP的算法,例如上面的代码段,可能100条消息在一个请求发送,因为我们设置了linger(逗留)时间为1毫秒,然后,如果我们没有填满缓冲区,这个设置将增加1毫秒的延迟请求以等待更多的消息。需要注意的是,在高负载下,相近的时间一般也会组成批,即使是 linger.ms=0。在不处于高负载的情况下,如果设置比0大,以少量的延迟代价换取更少的,更有效的请求。

buffer.memory 控制生产者可用的缓存总量,如果消息发送速度比其传输到服务器的快,将会耗尽这个缓存空间。当缓存空间耗尽,其他发送调用将被阻塞,阻塞时间的阈值通过max.block.ms设定,之后它将抛出一个TimeoutException。

key.serializervalue.serializer示例,将用户提供的key和value对象ProducerRecord转换成字节,你可以使用附带的ByteArraySerializaerStringSerializer处理简单的string或byte类型。

send()

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record,Callback callback)

异步发送一条消息到topic,并调用callback(当发送已确认)。

send是异步的,并且一旦消息被保存在等待发送的消息缓存中,此方法就立即返回。这样并行发送多条消息而不阻塞去等待每一条消息的响应。

发送的结果是一个RecordMetadata,它指定了消息发送的分区,分配的offset和消息的时间戳。如果topic使用的是CreateTime,则使用用户提供的时间戳或发送的时间(如果用户没有指定指定消息的时间戳)如果topic使用的是LogAppendTime,则追加消息时,时间戳是broker的本地时间。

由于send调用是异步的,它将为分配消息的此消息的RecordMetadata返回一个Future。如果future调用get(),则将阻塞,直到相关请求完成并返回该消息的metadata,或抛出发送异常。

如果要模拟一个简单的阻塞调用,你可以调用get()方法。

 byte[] key = "key".getBytes();
 byte[] value = "value".getBytes();
 ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("my-topic", key, value)
 producer.send(record).get();

完全无阻塞的话,可以利用回调参数提供的请求完成时将调用的回调通知。

 ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topic", key, value);
 producer.send(myRecord,
               new Callback() {
                   public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                       if(e != null)
                           e.printStackTrace();
                       System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
                   }
               });

发送到同一个分区的消息回调保证按一定的顺序执行,也就是说,在下面的例子中 callback1 保证执行 callback2 之前:

producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key1, value1), callback1);
producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key2, value2), callback2);

注意:callback一般在生产者的I/O线程中执行,所以是相当的快的,否则将延迟其他的线程的消息发送。如果你需要执行阻塞或计算昂贵(消耗)的回调,建议在callback主体中使用自己的Executor来并行处理。

 

 

posted @ 2017-05-16 14:52  奋小斗g  阅读(4362)  评论(0编辑  收藏  举报