Kafka（五）Kafka的API操作和拦截器

一 kafka的API操作

1.1 环境准备

1）在eclipse中创建一个java工程

2）在工程的根目录创建一个lib文件夹

3）解压kafka安装包，将安装包libs目录下的jar包拷贝到工程的lib目录下，并build path。

4）启动zk和kafka集群，在kafka集群中打开一个消费者

[root@node21 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node21:2181,node22:2181,node23:2181  --topic firstTopic

这里用maven，pom文件引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka -->
 <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
     <version>1.1.0</version>
 </dependency>

1.2 Kafka生产者Java API

1.2.1创建生产者（过时API）

package com.xyg.kafka.producer;

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
import java.util.Properties;

public class OldProducer {
    @SuppressWarnings("deprecation")
    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();
        properties.put("metadata.broker.list", "node21:9092,node22:9092,node23:9092");
        properties.put("request.required.acks", "1");
        properties.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        Producer<Integer, String> producer = new Producer<Integer,String>(new ProducerConfig(properties));
        KeyedMessage<Integer, String> message = new KeyedMessage<Integer, String>("firstTopoic", "hello world");
        producer.send(message );
    }
}

1.2.2 创建生产者（新API）

package com.xyg.kafka.producer;

import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

public class NewProducer {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        // Kafka服务端的主机名和端口号
        props.put("bootstrap.servers", "node21:9092,node22:9092,node23:9092");
        // 等待所有副本节点的应答
        props.put("acks", "all");
        // 消息发送最大尝试次数
        props.put("retries", 0);
        // 一批消息处理大小
        props.put("batch.size", 16384);
        // 请求延时
        props.put("linger.ms", 1);
        // 发送缓存区内存大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // key序列化
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // value序列化
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("firstTopic", Integer.toString(i), "hello world-" +i);
            producer.send(record);
            System.out.println(record);
        }
        producer.close();
    }
}

1.2.3 创建生产者带回调函数（新API） 

package com.xyg.kafka.producer;

import java.util.Properties;
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;

public class CallBackProducer {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        // Kafka服务端的主机名和端口号
        props.put("bootstrap.servers", "node22:9092,node22:9092,node23:9092");
        // 等待所有副本节点的应答
        props.put("acks", "all");
        // 消息发送最大尝试次数
        props.put("retries", 0);
        // 一批消息处理大小
        props.put("batch.size", 16384);
        // 增加服务端请求延时
        props.put("linger.ms", 1);
        // 发送缓存区内存大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // key序列化
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // value序列化
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("firstTopic", "hello" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println(metadata.partition() + "---" + metadata.offset());
                    }
                }
            });
        }
        kafkaProducer.close();
    }
}

控制台打印输出如下：

1---17
1---18
1---19
1---20
2---11
2---12
2---13
0---22
0---23
0---24

Process finished with exit code 0

1.2.4 自定义分区生产者 

0）需求：将所有数据存储到topic的第0号分区上

1）定义一个类实现Partitioner接口，重写里面的方法（过时API）

package com.xyg.kafka.producer;

import kafka.producer.Partitioner;

public class OldCustomPartitioner implements Partitioner {

    public OldCustomPartitioner() {
        super();
    }

    @Override
    public int partition(Object key, int numPartitions) {
        // 控制分区
        return 0;
    }
}

2）自定义分区（新API）

package com.xyg.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;
import java.util.Map;

public class NewCustomPartitioner implements Partitioner {

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        // 控制分区
        return 0;
    }
    @Override
    public void close() {
    }
}

3）在代码中调用

package com.xyg.kafka.producer;

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;

public class PartitionerProducer {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        // Kafka服务端的主机名和端口号
        props.put("bootstrap.servers", "node21:9092,node22:9092,node23:9092");
        // 等待所有副本节点的应答
        props.put("acks", "all");
        // 消息发送最大尝试次数
        props.put("retries", 0);
        // 一批消息处理大小
        props.put("batch.size", 16384);
        // 增加服务端请求延时
        props.put("linger.ms", 1);
        // 发送缓存区内存大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // key序列化
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // value序列化
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 自定义分区
        props.put("partitioner.class", "com.xyg.kafka.NewCustomPartitioner");
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        producer.send(new ProducerRecord<String, String>("firstTopic", "1", "kafka"));
        System.out.println(new ProducerRecord<String, String>("firstTopic", "1", "kafka"));
        producer.close();
    }
}

（1）在node21上监控/opt/module/kafka/logs/目录下firstTopic主题3个分区的log日志动态变化情况）测试

[admin@node21 firstTopic-0]$ tail -f 00000000000000000000.log 

[admin@node21 firstTopic-1]$ tail -f 00000000000000000000.log 

[admin@node21 firstTopic-2]$ tail -f 00000000000000000000.log 

（2）发现数据都存储到指定的分区了。

1.3 Kafka消费者Java API

0）在控制台创建发送者

[root@node21 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node21:9092,node22:9092,node23:9092  --topic firstTopic

>hello world

1）创建消费者（过时API）

package com.xyg.kafka.consume;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;

public class CustomOldConsumer {

    @SuppressWarnings("deprecation")
    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();
        properties.put("zookeeper.connect", "node21:2181,node22:2181,node23:2181");
        properties.put("group.id", "g1");
        properties.put("zookeeper.session.timeout.ms", "500");
        properties.put("zookeeper.sync.time.ms", "250");
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        // 创建消费者连接器
        ConsumerConnector consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));
        HashMap<String, Integer> topicCount = new HashMap<>();
        topicCount.put("firstTopic", 1);
        Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCount);
        KafkaStream<byte[], byte[]> stream = consumerMap.get("firstTopic").get(0);
        ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = stream.iterator();

        while (it.hasNext()) {
            System.out.println(new String(it.next().message()));
        }
    }
}

2）官方提供案例（自动维护消费情况）（新API）

ackage com.xyg.kafka.consume;

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

public class CustomNewConsumer {

    public static void main(String[] args) {

        Properties props = new Properties();
        // 定义kakfa 服务的地址，不需要将所有broker指定上
        props.put("bootstrap.servers", "node21:9092,node22:9092,node23:9092");
        // 制定consumer group
        props.put("group.id", "test1");
        // 是否自动确认offset
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        // 自动确认offset的时间间隔
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        // key的序列化类
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // value的序列化类
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        // 定义consumer
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        // 消费者订阅的topic, 可同时订阅多个
        consumer.subscribe(Arrays.asList("firstTopic", "second","third"));
        while (true) {
            // 读取数据，读取超时时间为100ms
            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());
        }
    }
}

二 Kafka producer拦截器

2.1 拦截器原理

Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。

对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor，其定义的方法包括：

（1）configure(configs)

获取配置信息和初始化数据时调用。

（2）onSend(ProducerRecord)：

该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作，但最好保证不要修改消息所属的topic和分区，否则会影响目标分区的计算

（3）onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)：

该方法会在消息被应答或消息发送失败时调用，并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运行在producer的IO线程中，因此不要在该方法中放入很重的逻辑，否则会拖慢producer的消息发送效率

（4）close：

关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作

如前所述，interceptor可能被运行在多个线程中，因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。

2.2 拦截器案例

1）需求：

实现一个简单的双interceptor组成的拦截链。第一个interceptor会在消息发送前将时间戳信息加到消息value的最前部；第二个interceptor会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。

 

2）案例实操

（1）增加时间戳拦截器

package com.xyg.kafka.interceptor;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Map;

public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {

    }
    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        // 创建一个新的record，把时间戳写入消息体的最前部
        return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),
                System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString());
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
    }

    @Override
    public void close() {
    }
}

（2）统计发送消息成功和发送失败消息数，并在producer关闭时打印这两个计数器

package com.xyg.kafka.interceptor;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Map;

public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
    private int errorCounter = 0;
    private int successCounter = 0;

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        return record;
    }
    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        // 统计成功和失败的次数
        if (exception == null) {
            successCounter++;
        } else {
            errorCounter++;
        }
    }
    @Override
    public void close() {
        // 保存结果
        System.out.println("Successful sent: " + successCounter);
        System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);
    }
}

（3）producer主程序

package com.xyg.kafka.interceptor;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

public class InterceptorProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1 设置配置信息
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "node21:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        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");
        // 2 构建拦截链
        List<String> interceptors = new ArrayList<>();
        interceptors.add("com.xyg.kafka.interceptor.TimeInterceptor");
        interceptors.add("com.xyg.kafka.interceptor.CounterInterceptor");
        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
        String topic = "firstTopic";
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        // 3 发送消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "message" + i);
            producer.send(record);
        }
        // 4 一定要关闭producer，这样才会调用interceptor的close方法
        producer.close();
    }
}

3）测试

（1）在kafka上启动消费者，然后运行客户端java程序。

[root@node21 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node21:2181,node22:2181,node23:2181  --from-beginning --topic firstTopic

1533465083631,message0
1533465084092,message3
1533465084092,message6
1533465084093,message9
1533465148033,message1
1533465148043,message4
1533465148044,message7
1533465154264,message0
1533465154650,message3
1533465154651,message6
1533465154651,message9

（2）观察java平台控制台输出数据如下：

Successful sent: 10

Failed sent: 0

三 kafka Streams

3.1  Kafka Streams概述

Kafka Streams是一个客户端库，用于构建任务关键型实时应用程序和微服务，其中输入和/或输出数据存储在Kafka集群中。Kafka Streams结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性以及Kafka服务器端集群技术的优势，使这些应用程序具有高度可扩展性，弹性，容错性，分布式等等。

3.2  Kafka Streams特点

1）功能强大 

高扩展性，弹性，容错 

2）轻量级 

无需专门的集群 

一个库，而不是框架

3）完全集成 

100%的Kafka 0.10.0版本兼容

易于集成到现有的应用程序 

4）实时性

毫秒级延迟 

并非微批处理 

窗口允许乱序数据 

允许迟到数据

3.3  几种Stream对比

当前已经有非常多的流式处理系统，最知名且应用最多的开源流式处理系统有Spark Streaming和Apache Storm。Apache Storm发展多年，应用广泛，提供记录级别的处理能力，当前也支持SQL on Stream。而Spark Streaming基于Apache Spark，可以非常方便与图计算，SQL处理等集成，功能强大，对于熟悉其它Spark应用开发的用户而言使用门槛低。另外，目前主流的Hadoop发行版，如Cloudera和Hortonworks，都集成了Apache Storm和Apache Spark，使得部署更容易。

既然Apache Spark与Apache Storm拥用如此多的优势，那为何还需要Kafka Stream呢？主要有如下原因。

第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式，从而使得调试成本高，并且使用受限。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。

第二，虽然Cloudera与Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是这些框架的部署仍然相对复杂。而Kafka Stream作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的打包和部署基本没有任何要求。

第三，就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低。

第四，使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，如Storm的supervisor和Spark on YARN的node manager。即使对于应用实例而言，框架本身也会占用部分资源，如Spark Streaming需要为shuffle和storage预留内存。但是Kafka作为类库不占用系统资源。

第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。

第六，由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并行度。

3.4 Stream数据清洗案例

0）需求：

实时处理单词带有”>>>”前缀的内容。例如输入”111>>>hadoop”，最终处理成“hadoop”

1）需求分析：

2）案例实操

（1）创建一个工程，pom文件引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-streams -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>

（2）创建主类(TopologyBuilder是过时的)

package com.xyg.kafka.stream;

import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorSupplier;
import org.apache.kafka.streams.processor.TopologyBuilder;

public class StreamApplication {
    public static void main(String[] args) {
        // 定义输入的topic
        String from = "firstTopic";
        // 定义输出的topic
        String to = "secondTopic";
        // 设置参数
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "logFilter");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node21:9092");
        StreamsConfig config = new StreamsConfig(props);
        // 构建拓扑
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
        builder.addSource("SOURCE", from)
                .addProcessor("PROCESS", new ProcessorSupplier<byte[], byte[]>() {
                    @Override
                    public Processor<byte[], byte[]> get() {
                        // 具体分析处理
                        return new LogProcessor();
                    }
                }, "SOURCE")
                .addSink("SINK", to, "PROCESS");
        // 创建kafka stream
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
        streams.start();
    }
}

（3）具体业务处理

package com.xyg.kafka.stream;

import org.apache.kafka.streams.processor.Processor;
import org.apache.kafka.streams.processor.ProcessorContext;

public class LogProcessor implements Processor<byte[], byte[]> {

    private ProcessorContext context;

    @Override
    public void init(ProcessorContext context) {
        this.context = context;
    }

    @Override
    public void process(byte[] key, byte[] value) {
        String input = new String(value);
        // 如果包含“>>>”则只保留该标记后面的内容
        if (input.contains(">>>")) {
            input = input.split(">>>")[1].trim();
            // 输出到下一个topic
            context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
        }else{
            context.forward("logProcessor".getBytes(), input.getBytes());
        }
    }

    @Override
    public void punctuate(long timestamp) {
    }
    
    @Override
    public void close() {
    }
}

（4）运行程序

（5）在node21上启动生产者

[root@node21 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node21:9092,node22:9092,node23:9092  --topic firstTopic

>111>>>hadoop
>222>>>spark
>spark

（6）在node22上启动消费者

[root@node22 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server node21:9092,node22:9092,node23:9092  --from-beginning --topic secondTopic

hadoop
spark
spark

3.5  Stream官方wc案例

参考文档：http://kafka.apache.org/11/documentation/streams/quickstart

package com.xyg.kafka.stream;

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.common.utils.Bytes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;
import org.apache.kafka.streams.state.KeyValueStore;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class WordCountApplication {

    public static void main(final String[] args) throws Exception {
        Properties config = new Properties();
        config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
        config.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node21:9092");
        config.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        config.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> textLines = builder.stream("TextLinesTopic");
        KTable<String, Long> wordCounts = textLines
                .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")))
                .groupBy((key, word) -> word)
                .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("counts-store"));
        wordCounts.toStream().to("WordsWithCountsTopic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
        streams.start();
    }

}