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Kafka Java Producer代碼實例的詳細解析

發布時間:2020-07-18 15:16:54 來源:億速云 閱讀:196 作者:小豬 欄目:編程語言

這篇文章主要講解了Kafka Java Producer代碼實例的詳細解析,內容清晰明了,對此有興趣的小伙伴可以學習一下,相信大家閱讀完之后會有幫助。

根據業務需要可以使用Kafka提供的Java Producer API進行產生數據,并將產生的數據發送到Kafka對應Topic的對應分區中,入口類為:Producer

Kafka的Producer API主要提供下列三個方法:

  •   public void send(KeyedMessage<K,V> message) 發送單條數據到Kafka集群
  •   public void send(List<KeyedMessage<K,V>> messages) 發送多條數據(數據集)到Kafka集群
  •   public void close() 關閉Kafka連接資源

一、JavaKafkaProducerPartitioner:自定義的數據分區器,功能是:決定輸入的key/value鍵值對的message發送到Topic的那個分區中,返回分區id,范圍:[0,分區數量); 這里的實現比較簡單,根據key中的數字決定分區的值。具體代碼如下:

import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;

/**
 * Created by gerry on 12/21.
 */
public class JavaKafkaProducerPartitioner implements Partitioner {

  /**
   * 無參構造函數
   */
  public JavaKafkaProducerPartitioner() {
    this(new VerifiableProperties());
  }

  /**
   * 構造函數,必須給定
   *
   * @param properties 上下文
   */
  public JavaKafkaProducerPartitioner(VerifiableProperties properties) {
    // nothings
  }

  @Override
  public int partition(Object key, int numPartitions) {
    int num = Integer.valueOf(((String) key).replaceAll("key_", "").trim());
    return num % numPartitions;
  }
}

二、 JavaKafkaProducer:通過Kafka提供的API進行數據產生操作的測試類;具體代碼如下:

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
import org.apache.log4j.Logger;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

/**
 * Created by gerry on 12/21.
 */
public class JavaKafkaProducer {
  private Logger logger = Logger.getLogger(JavaKafkaProducer.class);
  public static final String TOPIC_NAME = "test";
  public static final char[] charts = "qazwsxedcrfvtgbyhnujmikolp1234567890".toCharArray();
  public static final int chartsLength = charts.length;


  public static void main(String[] args) {
    String brokerList = "192.168.187.149:9092";
    brokerList = "192.168.187.149:9092,192.168.187.149:9093,192.168.187.149:9094,192.168.187.149:9095";
    brokerList = "192.168.187.146:9092";
    Properties props = new Properties();
    props.put("metadata.broker.list", brokerList);
    /**
     * 0表示不等待結果返回<br/>
     * 1表示等待至少有一個服務器返回數據接收標識<br/>
     * -1表示必須接收到所有的服務器返回標識,及同步寫入<br/>
     * */
    props.put("request.required.acks", "0");
    /**
     * 內部發送數據是異步還是同步
     * sync:同步, 默認
     * async:異步
     */
    props.put("producer.type", "async");
    /**
     * 設置序列化的類
     * 可選:kafka.serializer.StringEncoder
     * 默認:kafka.serializer.DefaultEncoder
     */
    props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
    /**
     * 設置分區類
     * 根據key進行數據分區
     * 默認是:kafka.producer.DefaultPartitioner ==> 安裝key的hash進行分區
     * 可選:kafka.serializer.ByteArrayPartitioner ==> 轉換為字節數組后進行hash分區
     */
    props.put("partitioner.class", "JavaKafkaProducerPartitioner");

    // 重試次數
    props.put("message.send.max.retries", "3");

    // 異步提交的時候(async),并發提交的記錄數
    props.put("batch.num.messages", "200");

    // 設置緩沖區大小,默認10KB
    props.put("send.buffer.bytes", "102400");

    // 2. 構建Kafka Producer Configuration上下文
    ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);

    // 3. 構建Producer對象
    final Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);

    // 4. 發送數據到服務器,并發線程發送
    final AtomicBoolean flag = new AtomicBoolean(true);
    int numThreads = 50;
    ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      pool.submit(new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
          while (flag.get()) {
            // 發送數據
            KeyedMessage message = generateKeyedMessage();
            producer.send(message);
            System.out.println("發送數據:" + message);

            // 休眠一下
            try {
              int least = 10;
              int bound = 100;
              Thread.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(least, bound));
            } catch (InterruptedException e) {
              e.printStackTrace();
            }
          }

          System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " shutdown....");
        }
      }, "Thread-" + i));

    }

    // 5. 等待執行完成
    long sleepMillis = 600000;
    try {
      Thread.sleep(sleepMillis);
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
    flag.set(false);

    // 6. 關閉資源

    pool.shutdown();
    try {
      pool.awaitTermination(6, TimeUnit.SECONDS);
    } catch (InterruptedException e) {
    } finally {
      producer.close(); // 最后之后調用
    }
  }

  /**
   * 產生一個消息
   *
   * @return
   */
  private static KeyedMessage<String, String> generateKeyedMessage() {
    String key = "key_" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(10, 99);
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    int num = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 5);
    for (int i = 0; i < num; i++) {
      sb.append(generateStringMessage(ThreadLocalRandom.current().nextInt(3, 20))).append(" ");
    }
    String message = sb.toString().trim();
    return new KeyedMessage(TOPIC_NAME, key, message);
  }

  /**
   * 產生一個給定長度的字符串
   *
   * @param numItems
   * @return
   */
  private static String generateStringMessage(int numItems) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    for (int i = 0; i < numItems; i++) {
      sb.append(charts[ThreadLocalRandom.current().nextInt(chartsLength)]);
    }
    return sb.toString();
  }
}

三、Pom.xml依賴配置如下

<properties>
  <kafka.version>0.8.2.1</kafka.version>
</properties>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
    <version>${kafka.version}</version>
  </dependency>
</dependencies>

看完上述內容,是不是對Kafka Java Producer代碼實例的詳細解析有進一步的了解,如果還想學習更多內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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