kafka生产者异步和同步发送API

异步发送API

1. 导入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.4.1</version>
        </dependency>
</dependencies>

1. 编写代码

需要注意:

• 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
• 回调函数会在producer收到ack时调用,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。

import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Properties;

public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) {
        //1.创建kafka生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        //2.给kafka配置对象添加配置信息
        properties.put("bootstrap.servers","hadoop102:9092");
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "hadoop102:9092");
        //批次处理
        properties.put("batch.size",16384);
        //等待时间(默认0,现在kafka作为事件流平台,这个值就不用设置了,来一条刷写一条)
        properties.put("linger.ms",1);
        //RecordAccumulator(线程共享变量)缓冲区大小,默认32M
        properties.put("buffer.memory",33554432);
        //key,value的序列化(必须要进行的)
        properties.put("key.zerializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 设置ack
        properties.put("acks", "all");
         // 重试次数
        properties.put("retries", 3);
        //3.创建kafka的生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);
        //4.调用send,发送信息
        for (int i = 0; i < 10 ; i++) {
            //添加回调(回调函数可以方便看到消息发送的主题,分区和偏移量)
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("producer", "kafka" + i), new Callback() {
                //该方法在收到ack时异步调用
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if(e == null){
                        //如果没有异常,输出信息到控制台
                        System.out.println("success->"+ recordMetadata.offset());
                    }else{
                        //出现异常打印
                        e.printStackTrace();
                    }

                }
            });
        }
        //5.关闭资源,(关闭资源的时候会自动将数据刷写到消费者)
        kafkaProducer.close();
    }
}

同步发送API
同步发送的意思是，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

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
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 InterruptedException, ExecutionException {
        // 1. 创建kafka生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();
        // 2. 给kafka配置对象添加配置信息
        properties.put("bootstrap.servers","hadoop102:9092");
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092");
        // key,value序列化(必须要进行的)
        properties.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
          // 设置ack
        properties.put("acks", "all");
        // 重试次数
        properties.put("retries", 3);
        // 批次大小 默认16K
        properties.put("batch.size", 16384);
        // 等待时间
        properties.put("linger.ms", 1);
        // RecordAccumulator缓冲区大小 默认32M
        properties.put("buffer.memory", 33554432);
        // 3. 创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        // 4. 调用send方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //不带回调函数.
            // 异步发送 默认
           //kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","kafka" + i));
            // 同步发送，java中的方法处理同步
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","kafka" + i)).get();
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}