在这一节中将创建一个使用Java客户端发布和使用消息的应用程序。 Kafka生产者客户端由以下API组成。

KafkaProducer API

下面来了解Kafka生产者API。 KafkaProducer API的核心部分是KafkaProducer类。 KafkaProducer类提供了一个选项，用于将Kafka代理的构造函数与以下方法连接起来。

• KafkaProducer类提供send()方法来异步发送消息到主题。 send()的签名如下 -

  producer.send(new ProducerRecord<byte[],byte[]>(topic, partition, key1, value1) , callback);
  

• ProducerRecord - 生产者管理等待发送的记录缓冲区。
• Callback - 服务器确认记录时执行的用户提供的回调函数(null表示无回调)。
• KafkaProducer类提供了一个flush方法来确保所有先前发送的消息已经实际完成。 flush方法的语法如下 -

  public void flush()
  

• KafkaProducer类提供了partitionFor方法，该方法有助于获取给定主题的分区元数据。 这可以用于自定义分区。 这种方法的签名如下 -

  public Map metrics()
  

  它返回生产者维护的内部度量图。
• public void close() - KafkaProducer类提供close方法，阻塞直到完成所有先前发送的请求。

生产者API

Producer API的核心部分是Producer类。 Producer类提供了一个选项，通过以下方法在其构造函数中连接Kafka代理。

Producer类

Producer类提供send方法，使用以下签名将消息发送到单个或多个主题。

public void send(KeyedMessaget<k,v> message) 
- sends the data to a single topic,par-titioned by key using either sync or async producer.
public void send(List<KeyedMessage<k,v>>messages)
- sends data to multiple topics.
Properties prop = new Properties();
prop.put(producer.type,”async”)
ProducerConfig config = new ProducerConfig(prop);

有两种类型的生产者 - 同步和异步。

同样的API配置也适用于Sync生产者。 它们之间的区别是同步生产者直接发送消息，但在后台发送消息。 当想要更高的吞吐量时，首选异步生产者。 在0.8之前的版本中，异步生产者没有回调send()来注册错误处理程序。异步生产者仅在当前版本0.9中可用。

public void close()

Producer类提供close()方法来关闭所有Kafka 经纪人的生产者池连接。

配置设置

Producer API的主要配置设置在下表中列出以便更好地理解 -

编号	配置设置	描述
1	client.id	确定生产者应用
2	producer.type	是同步还是异步?
3	acks	acks配置控制生产者请求下的标准被认为是完整的。
4	retries	如果生产者请求失败，则自动重试具有特定的值。
5	bootstrap.servers	引导经纪人(brokers)列表。
6	linger.ms	如果想减少请求的数量，可以将linger.ms设置为大于某个值的值。
7	key.serializer	序列化器接口的键。
8	value.serializer	序列化器接口的值。
9	batch.size	缓冲区大小。
10	buffer.memory	控制生产者可用于缓冲的总内存量。

ProducerRecord API

ProducerRecord是发送给Kafka的cluster.ProducerRecord类的键/值对，用于使用以下签名创建包含分区，键和值对的记录。

public ProducerRecord (string topic, int partition, k key, v value)

• topic − 用户定义的主题名称将要追加到记录中。
• partition − 分区计数
• key − 记录中将包含的关键字。
• value − 记录内容

public ProducerRecord (string topic, k key, v value)

ProducerRecord类构造函数用于创建一个记录，其中包含键值对，但没有分区。

• topic − 创建一个分配记录的主题。
• partition − 分区计数
• key − 记录中将包含的关键字。
• value − 记录内容

public ProducerRecord (string topic, v value)

ProducerRecord类创建没有分区和键的记录。

• topic − 创建一个分配记录的主题。
• value − 记录内容

下表中列出了ProducerRecord类的方法 -

编号	方法	描述
1	public string topic()	将附加到记录的主题。
2	public K key()	将包含在记录中的键。 如果没有这样的键，返回null。
3	public V value()	记录的内容。
4	partition()	记录的分区计数

SimpleProducer应用程序

在创建应用程序之前，首先启动ZooKeeper和Kafka代理，然后使用create topic命令在Kafka代理中创建自己的主题。 之后，创建一个SimpleProducer.java的Java类并输入以下编码。

//import util.properties packages
import java.util.Properties;

//import simple producer packages
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;

//import KafkaProducer packages
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;

//import ProducerRecord packages
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

//Create java class named “SimpleProducer”
public class SimpleProducer {

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

      // Check arguments length value
      if(args.length == 0){
         System.out.println("Enter topic name”);
         return;
      }

      //Assign topicName to string variable
      String topicName = args[0].toString();

      // create instance for properties to access producer configs   
      Properties props = new Properties();

      //Assign localhost id
      props.put("bootstrap.servers", “localhost:9092");

      //Set acknowledgements for producer requests.      
      props.put("acks", “all");

      //If the request fails, the producer can automatically retry,
      props.put("retries", 0);

      //Specify buffer size in config
      props.put("batch.size", 16384);

      //Reduce the no of requests less than 0   
      props.put("linger.ms", 1);

      //The buffer.memory controls the total amount of memory available to the producer for buffering.   
      props.put("buffer.memory", 33554432);

      props.put("key.serializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");

      props.put("value.serializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringSerializer");

      Producer<String, String> producer = new KafkaProducer
         <String, String>(props);

      for(int i = 0; i < 10; i++)
         producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topicName, 
            Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
               System.out.println(“Message sent successfully”);
               producer.close();
   }
}

编译 - 可以使用以下命令编译应用程序 -

$ javac -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*” *.java

执行 - 可以使用以下命令执行应用程序。

java -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*”:. SimpleProducer <topic-name>

执行上面示例代码，得到以下结果 -

Message sent successfully
To check the above output open new terminal and type Consumer CLI command to receive messages.
>> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 —topic <topic-name> —from-beginning
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简单的消费者实例

截至目前，已经创建了一个生产者并向Kafka集群发送消息。 现在，创建一个消费者来使用来自Kafka集群的消息。 KafkaConsumer API用于消费来自Kafka集群的消息。 下面定义了KafkaConsumer类的构造函数。

public KafkaConsumer(java.util.Map<java.lang.String,java.lang.Object> configs)

• configs - 返回消费者配置的映射。

KafkaConsumer类具有下表中列出的方法。

编号	方法	描述
1	public java.util.Set<TopicPar-tition> assignment()	获取消费者当前分配的一组分区。
2	public string subscription()	订阅给定的主题列表以获取动态签署的分区。
3	public void sub-scribe(java.util.List<java.lang.String> topics, ConsumerRe-balanceListener listener)	订阅给定的主题列表以获取动态签署的分区。
4	public void unsubscribe()	取消订阅给定分区列表中的主题。
5	public void sub-scribe(java.util.List<java.lang.String> topics)	订阅给定的主题列表以获取动态签署的分区。 如果给定的主题列表为空，则将其视为与unsubscribe()相同。
6	public void sub-scribe(java.util.regex.Pattern pattern, ConsumerRebalanceLis-tener listener)	参数(pattern)以正则表达式的格式引用订阅模式，而参数listener从订阅模式中获取通知。
7	public void as-sign(java.util.List<TopicParti-tion> partitions)	手动将分区列表分配给客户。
8	poll()	获取使用其中一个订阅/分配API指定的主题或分区的数据。 如果在轮询数据之前没有订阅主题，这将返回错误。
9	public void commitSync()	提交最后一次由poll()返回的主题和分区的所有sub-scribed列表的偏移量。 同样的操作应用于commitAsyn()。
10	public void seek(TopicPartition partition, long offset)	获取消费者将在下一个poll()方法中使用的当前偏移值。
11	public void resume()	恢复暂停的分区。
12	public void wakeup()	唤醒消费者。

ConsumerRecord API

ConsumerRecord API用于接收来自Kafka集群的记录。 该API由主题名称，分区编号以及指向Kafka分区中记录的偏移量组成。 ConsumerRecord类用于创建具有特定主题名称，分区计数和<key，value>对的消费者记录。 它有以下签名。

public ConsumerRecord(string topic,int partition, long offset,K key, V value)

参数 -

• topic - 从Kafka集群收到的消费者记录的主题名称。
• partition - 主题的分区。
• key - 记录的关键字，如果不存在关键字,则将返回null。
• value - 记录内容。

ConsumerRecords API

ConsumerRecords API充当ConsumerRecord的容器。 此API用于保留特定主题的每个分区的ConsumerRecord列表。 它的构造函数定义如下。

public ConsumerRecords(java.util.Map<TopicPartition,java.util.List
<Consumer-Record>K,V>>> records)

参数

• TopicPartition - 返回特定主题的分区映射。
• records - ConsumerRecord的返回列表。

ConsumerRecords类中定义了以下方法。

编号	方法	描述
1	public int count()	所有主题的记录数。
2	public Set partitions()	该记录集中包含数据的分区集(如果没有数据返回，则该集为空)。
3	public Iterator iterator()	迭代器能够遍历集合，获取或重新移动元素。
4	public List records()	获取给定分区的记录列表。

配置设置

以下列出了Consumer客户端API主配置设置的配置设置 -

编号	设置	描述
1	bootstrap.servers	经纪人的引导列表。
2	group.id	将个人消费者分配给组。
3	enable.auto.commit	如果值为true，则为偏移启用自动提交，否则不提交。
4	auto.commit.interval.ms	返回更新的消耗偏移量被写入ZooKeeper的频率。
5	session.timeout.ms	指示在放弃并继续使用消息之前，Kafka将等待多少毫秒以等待ZooKeeper响应请求(读取或写入)。

SimpleConsumer应用程序

生产者申请步骤在这里保持不变。 首先，启动ZooKeeper和Kafka经纪人。 然后使用SimpleConsumer.java的Java类创建一个SimpleConsumer应用程序并键入以下代码。

import java.util.Properties;
import java.util.Arrays;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

public class SimpleConsumer {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      if(args.length == 0){
         System.out.println("Enter topic name");
         return;
      }
      //Kafka consumer configuration settings
      String topicName = args[0].toString();
      Properties props = new Properties();

      props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
      props.put("group.id", "test");
      props.put("enable.auto.commit", "true");
      props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
      props.put("session.timeout.ms", "30000");
      props.put("key.deserializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringDeserializer");
      props.put("value.deserializer", 
         "org.apache.kafka.common.serializa-tion.StringDeserializer");
      KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer
         <String, String>(props);

      //Kafka Consumer subscribes list of topics here.
      consumer.subscribe(Arrays.asList(topicName))

      //print the topic name
      System.out.println("Subscribed to topic " + topicName);
      int i = 0;

      while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = con-sumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)

         // print the offset,key and value for the consumer records.
         System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n", 
            record.offset(), record.key(), record.value());
      }
   }
}

编译 - 可以使用以下命令编译应用程序。

javac -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*” *.java

执行 - 可以使用以下命令执行应用程序 -

java -cp “/path/to/kafka/kafka_2.11-0.9.0.0/lib/*”:. SimpleConsumer <topic-name>

输入 - 打开生产者CLI并发送一些消息给主题。输入如'Hello Consumer'。得到以类似以下结果 -

Subscribed to topic Hello-Kafka
offset = 3, key = null, value = Hello Consumer

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