1 Producer API

1.1 消息发送流程

Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了

两个线程 ——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量 ——RecordAccumulator。

main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取

消息发送到 Kafka broker。

1.2 异步发送 API

1 ）导入依赖

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.0</version>
</dependency>

2 ）编写代码

需要用到的类：

KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据

ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数

ProducerRecord：每条数据都要封装成一个 ProducerRecord 对象

集群配置

       //设置kafka集群的地址
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092");

1.2.1 不带回调函数的 API

package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,
            InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
//kafka 集群，broker-list
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        props.put("acks", "all");
//重试次数
        props.put("retries", 1);
//批次大小
        props.put("batch.size", 16384);
//等待时间
        props.put("linger.ms", 1);
//RecordAccumulator 缓冲区大小
        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>("first",
                    Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }
        producer.close();
    }
}

1.2.2 带回调函数的 API

回调函数会在 producer 收到 ack 时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是

RecordMetadata 和 Exception，如果 Exception 为 null，说明消息发送成功，如果

Exception 不为 null，说明消息发送失败。

注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。

package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,
            InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka 集
        群，broker - list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator 缓
        冲区大小
        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>("first",
                    Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {
                //回调函数，该方法会在 Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata,
                                         Exception exception) {
                    if (exception == null) {
                        System.out.println("success->" +
                                metadata.offset());
                    } else {
                        exception.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        }
        producer.close();
    }
}

1.3 同步发送 API

同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回 ack。由于 send 方法返回的是一个 Future 对象，根据 Futrue 对象的特点，我们也可以实现同步发送的效果，只需在调用 Future 对象的 get 方发即可。

package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,
            InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");//kafka 集
        群，broker-list
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 1);//重试次数
        props.put("batch.size", 16384);//批次大小
        props.put("linger.ms", 1);//等待时间
        props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator 缓
        冲区大小
        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>("first",
                    Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get();
        }
        producer.close();
    }
}

2 Consumer API

Consumer 消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在 Kafka 中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

所以 offset 的维护是 Consumer 消费数据是必须考虑的问题。

2.1 自动提交 offset

1 ）导入依赖

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.0</version>
</dependency>

2 ）编写代码

需要用到的类：

KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个 ConsumerRecord 对象为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka 提供了自动提交 offset 的功能。自动提交 offset 的相关参数：

enable.auto.commit ：是否开启自动提交 offset 功能

auto.commit.interval.ms ：自动提交 offset 的时间间隔

以下为自动提交 offset 的代码：

package com.atguigu.kafka;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = % s % n ", record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }
}

2.2 手动提交 offset

虽然自动提交 offset 十分简介便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset 提交的时机。因此 Kafka 还提供了手动提交 offset 的 API。手动提交 offset 的方法有两种：分别是 commitSync（同步提交）和 commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将次本次 poll 的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，commitSync 阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而 commitAsync 则没有失败重试机制，故有可能提交失败。

2.2.1 同步提交 offset

由于同步提交 offset 有失败重试机制，故更加可靠，以下为同步提交 offset 的示例。

package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
public class CustomComsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
//Kafka 集群
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
//消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组
        props.put("group.id", "test");
        props.put("enable.auto.commit", "false");//关闭自动提交 offset
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题
        while (true) {
//消费者拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
//同步提交，当前线程会阻塞直到 offset 提交成功
            consumer.commitSync();
        }
    }
}

2.2.2. 异步提交 offset

虽然同步提交 offset 更可靠一些，但是由于其会阻塞当前线程，直到提交成功。因此吞

吐量会收到很大的影响。因此更多的情况下，会选用异步提交 offset 的方式。

以下为异步提交 offset 的示例：

package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class CustomConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
//Kafka 集群
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
//消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组
        props.put("group.id", "test");
//关闭自动提交 offset
        props.put("enable.auto.commit", "false");
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"));//消费者订阅主题
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);//消费者拉取数据
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
//异步提交
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                @Override
                public void onComplete(Map<TopicPartition,
                        OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("Commit failed for" +
                                offsets);
                    }
                }
            });
        }
    }
}

3 ）数据漏消费和重复消费分析

无论是同步提交还是异步提交 offset，都有可能会造成数据的漏消费或者重复消费。先

提交 offset 后消费，有可能造成数据的漏消费；而先消费后提交 offset，有可能会造成数据

的重复消费。

2.3 自定义存储 offset

Kafka 0.9 版本之前，offset 存储在 zookeeper，0.9 版本及之后，默认将 offset 存储在 Kafka的一个内置的 topic 中。除此之外，Kafka 还可以选择自定义存储 offset。offset 的维护是相当繁琐的，因为需要考虑到消费者的 Rebalace。当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者推出消费者组或者所订阅的主题的分区发生变化，就会触发到分区的重新分配，重新分配的过程叫做 Rebalance。消费者发生Rebalance 之后，每个消费者消费的分区就会发生变化。因此消费者要首先获取到自己被新分配到的分区，并且定位到每个分区最近提交的 offset 位置继续消费。要实现自定义存储 offset，需要借助 ConsumerRebalanceListener，以下为示例代码，其中提交和获取 offset 的方法，需要根据所选的 offset 存储系统自行实现。

package com.atguigu.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.util.*;
public class CustomConsumer {
    private static Map<TopicPartition, Long> currentOffset = new
            HashMap<>();
    public static void main(String[] args) {
//创建配置信息
        Properties props = new Properties();
//Kafka 集群
        props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
//消费者组，只要 group.id 相同，就属于同一个消费者组
        props.put("group.id", "test");
//关闭自动提交 offset
        props.put("enable.auto.commit", "false");
//Key 和 Value 的反序列化类
        props.put("key.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//创建一个消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new
                KafkaConsumer<>(props);
//消费者订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("first"), new
                ConsumerRebalanceListener() {
                    //该方法会在 Rebalance 之前调用
                    @Override
                    public void
                    onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
                        commitOffset(currentOffset);
                    }
                    //该方法会在 Rebalance 之后调用
                    @Override
                    public void
                    onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
                        currentOffset.clear();
                        for (TopicPartition partition : partitions) {
                            consumer.seek(partition, getOffset(partition));//
                            定位到最近提交的 offset 位置继续消费
                        }
                    }
                });
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records =
                    consumer.poll(100);//消费者拉取数据
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value
                        = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
                currentOffset.put(new TopicPartition(record.topic(),
                        record.partition()), record.offset());
            }
            commitOffset(currentOffset);//异步提交
        }
    }
    //获取某分区的最新 offset
    private static long getOffset(TopicPartition partition) {
        return 0;
    }
    //提交该消费者所有分区的 offset
    private static void commitOffset(Map<TopicPartition, Long>
                                             currentOffset) {
    }
}

Kafka JavaAPI

1 Producer API

1.1 消息发送流程

1.2 异步发送 API

1.2.1 不带回调函数的 API

1.2.2 带回调函数的 API

1.3 同步发送 API

2 Consumer API

2.1 自动提交 offset

2.2 手动提交 offset

2.2.1 同步提交 offset

2.2.2. 异步提交 offset

2.3 自定义存储 offset

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Kafka JavaAPI

1 Producer API

1.1 消息发送流程

1.2 异步发送 API

1.2.1 不带回调函数的 API

1.2.2 带回调函数的 API

1.3 同步发送 API

2 Consumer API

2.1 自动提交 offset

2.2 手动提交 offset

2.2.1 同步提交 offset

2.2.2. 异步提交 offset

2.3 自定义存储 offset

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