本文为博主原创，未经允许不得转载：
1. 引入maven依赖
<dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>2.4.1</version> </dependency>
2. kafka 消息生产者发送消息代码：
package com.example.demo.kafka; import com.alibaba.fastjson.JSON; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import org.apache.kafka.clients.producer.*; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class MsgProducer { private final static String TOPIC_NAME = "test"; /** * 订单 */ @Data @AllArgsConstructor static class Order{ private int id; private Integer orderId; private Integer num; private double money; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException { Properties props = new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "112.125.26.68:9092"); /* 发出消息持久化机制参数 （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。 （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一 条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。 （3）acks=-1或all： 需要等待 min.insync.replicas(默认为1，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，这种策略会保证 只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。 */ /*props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1"); *//* 发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在 接收者那边做好消息接收的幂等性处理 *//* props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3); //重试间隔设置 props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300); //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432); *//* kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker， 设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去 *//* props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384); *//* 默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能 一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去 如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长 *//* props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);*/ //把发送的key从字符串序列化为字节数组 props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); //把发送消息value从字符串序列化为字节数组 props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props); int msgNum = 5; final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum); for (int i = 1; i <= msgNum; i++) { Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00); //指定发送分区 /*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/ //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order)); //等待消息发送成功的同步阻塞方法 /*RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get(); System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/ //异步回调方式发送消息 producer.send(producerRecord, new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) { if (exception != null) { System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace()); } if (metadata != null) { System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset()); } countDownLatch.countDown(); } }); //送积分 TODO } countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS); producer.close(); } }
3. kafka 消费者消费消息代码：
package com.example.demo.kafka; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import java.time.Duration; import java.util.Arrays; import java.util.Properties; public class MsgConsumer { private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic"; private final static String CONSUMER_GROUP_NAME = "testGroup"; public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "112.125.26.68:9092"); // 消费分组名 props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, CONSUMER_GROUP_NAME); // 是否自动提交offset，默认就是true props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true"); // 自动提交offset的间隔时间 props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000"); //props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false"); /* 当消费主题的是一个新的消费组，或者指定offset的消费方式，offset不存在，那么应该如何消费 latest(默认) ：只消费自己启动之后发送到主题的消息 earliest：第一次从头开始消费，以后按照消费offset记录继续消费，这个需要区别于consumer.seekToBeginning(每次都从头开始消费) */ //props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"); /* consumer给broker发送心跳的间隔时间，broker接收到心跳如果此时有rebalance发生会通过心跳响应将 rebalance方案下发给consumer，这个时间可以稍微短一点 */ props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000); /* 服务端broker多久感知不到一个consumer心跳就认为他故障了，会将其踢出消费组， 对应的Partition也会被重新分配给其他consumer，默认是10秒 */ props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000); //一次poll最大拉取消息的条数，如果消费者处理速度很快，可以设置大点，如果处理速度一般，可以设置小点 props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500); /* 如果两次poll操作间隔超过了这个时间，broker就会认为这个consumer处理能力太弱， 会将其踢出消费组，将分区分配给别的consumer消费 */ props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME)); // 消费指定分区 //consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0))); //消息回溯消费 /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0))); consumer.seekToBeginning(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0)));*/ //指定offset消费 /*consumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0))); consumer.seek(new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0), 10);*/ //从指定时间点开始消费 /*List<PartitionInfo> topicPartitions = consumer.partitionsFor(TOPIC_NAME); //从1小时前开始消费 long fetchDataTime = new Date().getTime() - 1000 * 60 * 60; Map<TopicPartition, Long> map = new HashMap<>(); for (PartitionInfo par : topicPartitions) { map.put(new TopicPartition(topicName, par.partition()), fetchDataTime); } Map<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> parMap = consumer.offsetsForTimes(map); for (Map.Entry<TopicPartition, OffsetAndTimestamp> entry : parMap.entrySet()) { TopicPartition key = entry.getKey(); OffsetAndTimestamp value = entry.getValue(); if (key == null || value == null) continue; Long offset = value.offset(); System.out.println("partition-" + key.partition() + "|offset-" + offset); System.out.println(); //根据消费里的timestamp确定offset if (value != null) { consumer.assign(Arrays.asList(key)); consumer.seek(key, offset); } }*/ while (true) { /* * poll() API 是拉取消息的长轮询 */ ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000)); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("收到消息：partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value()); } /*if (records.count() > 0) { // 手动同步提交offset，当前线程会阻塞直到offset提交成功 // 一般使用同步提交，因为提交之后一般也没有什么逻辑代码了 consumer.commitSync(); // 手动异步提交offset，当前线程提交offset不会阻塞，可以继续处理后面的程序逻辑 consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() { @Override public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, Exception exception) { if (exception != null) { System.err.println("Commit failed for " + offsets); System.err.println("Commit failed exception: " + exception.getStackTrace()); } } }); }*/ } } }
