Kafka 相关知识

 

 

官网：http://kafka.apache.org/

3、JMS 是什么（了解）

http://blog.csdn.net/jiuqiyuliang/article/details/46701559

3.1、JMS的基础

JMS 是什么：JMS 是Java 提供的一套技术规范JMS 干什么用：用来异构系统集成通信，缓解系统瓶颈，提高系统的伸缩性增强系统用户体验，使得系统模块化和组件化变得可行并更加灵活通过什么方式：生产消费者模式（生产者、服务器、消费者）

3.2、JMS 消息传输模型

• 点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。

• 

• 发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即时当前订阅者不可用，处于离线状态。

• 

 

4、消息系统作用是什么？

消息系统最核心的功能有三个，分别是解耦、异步、并行。

下面我们通过用户注册的案例来说明消息系统的作用：

 

5、进一步了解kafka

5.1、kafka核心组件和基本结构

• Producer：消息的发送者

• Consumer：消息的接收者

• kafka cluster：kafka的集群。

• Topic：就是消息类别名，一个topic中通常放置一类消息。每个topic都有一个或者多个订阅者（消费者）。

消息的生产者将消息推送到kafka集群，消息的消费者从kafka集群中拉取消息。

5.2、kafka完整架构

说明：

• broker：集群中的每一个kafka实例，称之为broker；

• ConsumerGroup：在Kafka 中每一个消费者都属于一个特定消费组（ ConsumerGroup ），我们可以为每个消费者指定一个消费组，以groupld 代表消费组名称，通过group.id 配置设置。如果不指定消费组，则该消费者属于默认消费组test-consumer-group 。

• ZooKeeper：Kafka 利用ZooKeeper 保存相应元数据信息， Kafka 元数据信息包括如代理节点信息、Kafka集群信息、旧版消费者信息及其消费偏移量信息、主题信息、分区状态信息、分区副本分配方案信息、动态配置信息等。

5.3、kafka的特性

• 消息持久化

  • Kafka 基于文件系统来存储和缓存消息。

• 高吞吐量

  • Kafka 将数据写到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写。同时， Kafka 在数据写入及数据同步采用了零拷贝（ zero-copy ）技术，采用sendFile()函数调用，sendFile()函数是在两个文件描述符之间直接传递数据，完全在内核中操作，从而避免了内核缓冲区与用户缓冲区之间数据的拷贝，操作效率极高。

  • Kafka 还支持数据压缩及批量发送，同时Kafka 将每个主题划分为多个分区，这一系列的优化及实现方法使得Kafka 具有很高的吞吐量。经大多数公司对Kafka 应用的验证， Kafka 支持每秒数百万级别的消息。

• 高扩展性

  • Kafka 依赖ZooKeeper来对集群进行协调管理，这样使得Kafka 更加容易进行水平扩展，生产者、消费者和代理都为分布式，可配置多个。同时在机器扩展时无需将整个集群停机，集群能够自动感知，重新进行负责均衡及数据复制。

• 多客户端支持

  • Kafka 核心模块用Scala 语言开发，Kafka 提供了多种开发语言的接入，如Java 、Scala、C 、C＋＋、Python 、Go 、Erlang 、Ruby 、Node. 等。

• 安全机制

  • 的Kafka 支持以下几种安全措施：

    • 通过SSL 和SASL(Kerberos), SASL/PLA时验证机制支持生产者、消费者与代理连接时的身份认证；

    • 支持代理与ZooKeeper 连接身份验证；

    • 通信时数据加密；

    • 客户端读、写权限认证；

    • Kafka 支持与外部其他认证授权服务的集成；

• 数据备份

  • Kafka 可以为每个主题指定副本数，对数据进行持久化备份，这可以一定程度上防止数据丢失，提高可用性。

• 轻量级

  • Kafka 的实例是无状态的，即代理不记录消息是否被消费，消费偏移量的管理交由消费者自己或组协调器来维护。

  • 同时集群本身几乎不需要生产者和消费者的状态信息，这就使得Kafka非常轻量级，同时生产者和消费者客户端实现也非常轻量级。

• 消息压缩

  • Kafka 支持Gzip, Snappy 、LZ4 这3 种压缩方式，通常把多条消息放在一起组成MessageSet，然后再把Message Set 放到一条消息里面去，从而提高压缩比率进而提高吞吐量。

5.4、kafka的应用场景

• 消息系统。

  • Kafka 作为一款优秀的消息系统，具有高吞吐量、内置的分区、备份冗余分布式等特点，为大规模消息处理提供了一种很好的解决方案。

• 应用监控。

  • 利用Kafka 采集应用程序和服务器健康相关的指标，如CPU 占用率、IO 、内存、连接数、TPS 、QPS 等，然后将指标信息进行处理，从而构建一个具有监控仪表盘、曲线图等可视化监控系统。例如，很多公司采用Kafka 与ELK (Elastic Search 、Logstash 和Kibana)整合构建应用服务监控系统。

• 网站用户行为追踪。

  • 为了更好地了解用户行为、操作习惯，改善用户体验，进而对产品升级改进，将用户操作轨迹、内容等信息发送到Kafka 集群上，通过Hadoop 、Spark 或Strom等进行数据分析处理，生成相应的统计报告，为推荐系统推荐对象建模提供数据源，进而为每个用户进行个性化推荐。

• 流处理。

  • 需要将己收集的流数据提供给其他流式计算框架进行处理，用Kafka 收集流数据是一个不错的选择，而且当前版本的Kafka 提供了Kafka Streams 支持对流数据的处理。

• 持久性日志。

  • Kafka 可以为外部系统提供一种持久性日志的分布式系统。日志可以在多个节点间进行备份， Kafka 为故障节点数据恢复提供了一种重新同步的机制。同时， Kafka很方便与HDFS 和Flume 进行整合，这样就方便将Kafka 采集的数据持久化到其他外部系统。

6、Kafka的安装与配置

准备三台虚拟机，分别是node01，node02，node03，并且修改hosts文件如下：

vim /etc/hosts
#注意: 前面的ip地址改成自己的ip地址
​
192.168.40.133 node01
192.168.40.134 node02
192.168.40.135 node03

6.1、基础环境配置

6.1.1、JDK环境

由于Kafka 是用Scala 语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka 之前需要先安装JDK 。

安装过程略过，我这里使用的是jdk1.8。

6.1.2、ZooKeeper环境

6.1.2.1、安装ZooKeeper

Kafka 依赖ZooKeeper ，通过ZooKeeper 来对服务节点、消费者上下线管理、集群、分区元数据管理等，因此ZooKeeper 也是Kafka 得以运行的基础环境之一。

#上传zookeeper-3.4.9.tar.gz到/export/software
cd /export/software
mkdir -p /export/servers/
tar -xvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /export/servers/
#创建ZooKeeper的data目录
mkdir /export/data/zookeeper -p
cd /export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/
#修改配置文件
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
#设置data目录
dataDir=/export/data/zookeeper
#启动ZooKeeper
./zkServer.sh start
#检查是否启动成功
jps

6.1.2.3、搭建ZooKeeper集群

#在/export/data/zookeeper目录中创建myid文件
vim /export/data/zookeeper/myid
#写入对应的节点的id，如：1,2等，保存退出
​
#在conf下，修改zoo.cfg文件
vim zoo.cfg
#添加如下内容
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888

6.1.2.3、配置环境变量

vim /etc/profile
export ZK_HOME=/export/servers/zookeeper-3.4.9
export PATH=${ZK_HOME}/bin:$PATH
​
#立即生效
source /etc/profile

6.1.2.4、分发到其它机器

scp /etc/profile node2:/etc/
scp /etc/profile node3:/etc/
​
cd /export/servers
scp -r zookeeper-3.4.9 node02:/export/servers/
scp -r zookeeper-3.4.9 node03:/export/servers/

6.1.2.5、一键启动、停止脚本

mkdir -p /export/servers/onekey/zk
vim slave
#输入如下内容
node01
node02
node03
#保存退出
​
vim startzk.sh
#输入如下内容
cat /export/server/onekey/zk/slave | while read line
do
{
 echo "开始启动 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh start >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★启动完成★★★"
#保存退出
​
vim stopzk.sh
#输入如下内容
cat /export/server/onekey/zk/slave | while read line
do
{
 echo "开始停止 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkServer.sh stop >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#保存退出
​
#添加到环境变量中
export NOEKEY_HOME=/export/server/onekey
export PATH=${NOEKEY_HOME}/zk:$PATH

6.1.2.6、检查启动是否成功

发现三台机器都有“QuorumPeerMain”进程，说明机器已经启动成功了。

检查集群是否正常：

zkServer.sh status

发现，集群运行一切正常。

6.2、安装Kafka

6.2.1、单机版Kafka安装

第一步：上传Kafka安装包并且解压

rz 上传kafka_2.11-1.1.0.tgz到 /export/software/
cd /export/software/
tar -xvf kafka_2.11-1.1.0.tgz -C /export/servers/
cd /export/servers
mv kafka_2.11-1.1.0/ kafka

第二步：配置环境变量

vim /etc/profile
​
#输入如下内容
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka
export PATH=${KAFKA_HOME}/bin:$PATH
​
#保存退出
source /etc/profile

第三步：修改配置文件

cd /export/servers/kafka
cd config
vim server.properties
​
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# 必须要只要一个brokerid，并且它必须是唯一的。
broker.id=0
​
# A comma separated list of directories under which to store log files
# 日志数据文件存储的路径 （如不存在，需要手动创建该目录, mkdir -p /export/data/kafka/）
log.dirs=/export/data/kafka      #这个存放的是数据
​
# ZooKeeper的配置，本地模式下指向到本地的ZooKeeper服务即可
zookeeper.connect=node01:2181
​
# 保存退出

第四步：启动kafka服务

# 以守护进程的方式启动kafka
kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties

第五步：检测kafka是否启动

如果进程中有名为kafka的进程，就说明kafka已经启动了。

6.2.2、部署kafka-manager

Kafka Manager 由 yahoo 公司开发，该工具可以方便查看集群 主题分布情况，同时支持对 多个集群的管理、分区平衡以及创建主题等操作。

源码托管于github：https://github.com/yahoo/kafka-manager

第一步：上传Kafka-manager安装包并且解压

rz上传kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz到 /export/software/
cd /export/software
tar -xvf kafka-manager-1.3.3.17.tar.gz -C /export/servers/
cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/conf

第二步：修改配置文件

#修改配置文件
vim application.conf
#新增项，http访问服务的端口
http.port=19000
#修改成自己的zk机器地址和端口
kafka-manager.zkhosts="node01:2181"
#保存退出

第三步：启动服务

cd /export/servers/kafka-manager-1.3.3.17/bin
#启动服务
./kafka-manager -Dconfig.file=../conf/application.conf
​
#制作启动脚本
vim /etc/profile
export KAFKA_MANAGE_HOME=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.17
export PATH=${KAFKA_MANAGE_HOME}/bin:$PATH
​
source /etc/profile
cd /export/servers/onekey/
mkdir kafka-manager
cd kafka-manager
vim start-kafka-manager.sh
nohup kafka-manager -Dconfig.file=${KAFKA_MANAGE_HOME}/conf/application.conf >/dev/null 2>&1 &
chmod +x start-kafka-manager.sh
vim /etc/profile
export PATH=${ZK_ONEKEY}/kafka-manager:$PATH
source /etc/profile
​

第四步：检查是否启动成功

打开浏览器，输入地址：http://node01:19000/，即可看到kafka-manage管理界面。

6.2.3、kafka-manager的使用

进入管理界面，是没有显示Cluster信息的，需要添加后才能操作。

• 添加 Cluster：

• 

输入Cluster Name、ZooKeeper信息、以及Kafka的版本信息（这里最高只能选择1.0.0）。

点击Save按钮保存。

添加成功。

• 查看kafka的信息

• 

• 查看Broker信息

• 

• 查看Topic列表

• 

• 查看单个topic信息以及操作

• 

• 优化副本选举

• 

• 查看消费者信息

• 

6.2.4、搭建kafka集群

kafka集群的搭建是非常简单的，只需要将上面的单机版的kafka分发的其他机器，并且将ZooKeeper信息修改成集群的配置以及设置不同的broker值即可。

第一步：将kafka分发到node02、node03

cd /export/servers/
scp -r kafka node02:/export/servers/
scp -r kafka node03:/export/servers/
scp /etc/profile node02:/etc/
scp /etc/profile node03:/etc/
# 分别到node02、node03机器上执行
source /etc/profile

第二步：修改node01、node02、node03上的kafka配置文件

• node01：

  cd /export/servers/kafka/config
  vim server.properties
  zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

• node02：和node3 不要忘记[配置文件里有log.dir----这个目录要手动创建好

  cd /export/servers/kafka/config
  vim server.properties
  broker.id=1
  zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

• node03：

  cd /export/servers/kafka/config
  vim server.properties
  broker.id=2
  zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

第三步：编写一键启动、停止脚本。注意：该脚本依赖于环境变量中的KAFKA_HOME。

mkdir -p /export/servers/onekey/kafka
vim slave
#输入如下内容
node01
node02
node03
#保存退出
​
vim start-kafka.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
 echo "开始启动 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★启动完成★★★"
#保存退出
chmod +x start-kafka.sh
​
vim stop-kafka.sh
#输入如下内容
cat /export/servers/onekey/kafka/slave | while read line
do
{
 echo "开始停止 --> "$line
 ssh $line "source /etc/profile;nohup sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
echo "★★★停止完成★★★"
#保存退出
chmod +x stop-kafka.sh

第四步：通过kafka-manager管理工具查看集群信息。

由此可见，kafka集群已经启动完成。

7、Kafka快速入门

对kafka的操作有2种方式，一种是通过命令行方式，一种是通过API方式。

7.1、通过命令行Kafka

Kafka在bin目录下提供了shell脚本文件，可以对Kafka进行操作，分别是：

通过命令行的方式，我们将体验下kafka，以便我们对kafka有进一步的认知。

7.1.1、topic的操作

7.1.1.1、创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic my-kafka-topic
​
#执行结果：
Created topic "my-kafka-topic".

参数说明：

• zookeeper：参数是必传参数，用于配置 Kafka 集群与 ZooKeeper 连接地址。至少写一个。

• partitions：参数用于设置主题分区数，该配置为必传参数。

• replication-factor：参数用来设置主题副本数 ，该配置也是必传参数。

• topic：指定topic的名称。

7.1.1.2、查看topic列表

kafka-topics.sh --list --zookeeper node01:2181
​
__consumer_offsets
my-kafka-topic

可以查看列表。

如果需要查看topic的详细信息，需要使用describe命令。

kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181 --topic test-topic
#若不指定topic，则查看所有topic的信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181

7.1.1.3、删除topic

通过kafka-topics.sh执行删除动作，需要在server.properties文件中配置 delete.topic.enable=true，该配置默认为 false。

否则执行该脚本并未真正删除主题，而是在 ZooKeeper 的/admin/delete_topics 目录下创建一个 与待删除主题同名的节点 ，将该主题标记为删除状态 。

kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic
​
# 执行如下
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic
Topic my-kafka-topic is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.
​
# 如果将delete.topic.enable=true
[root@node01 config]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper node01:2181 --topic my-kafka-topic2
Topic my-kafka-topic2 is marked for deletion.
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.
​
# 说明：虽然设置后，删除时依然提示没有设置为true，实际上已经删除了。可以通过--list进行查询。

7.1.2、生产者的操作

kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --topic my-kafka-topic

可以看到，已经向topic发送了消息。

7.1.3、消费者的操作

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --topic my-kafka-topic
# 通过以上命令，可以看到消费者可以接收生产者发送的消息
​
# 如果需要从头开始接收数据，需要添加--from-beginning参数
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --from-beginning --topic my-kafka-topic

7.2、通过Java Api操作Kafka

除了通过命令行的方式操作kafka外，还可以通过Java api的方式操作，这种方式将更加的常用。

7.2.1、创建工程

导入依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>itcast-bigdata</artifactId>
        <groupId>cn.itcast.bigdata</groupId>
        <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
​
    <artifactId>itcast-bigdata-kafka</artifactId>
​
    <dependencies>
​
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka_2.11</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId >
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
​
    </dependencies>
​
​
</project>

7.2.2、topic的操作

由于主题的元数据信息是注册在 ZooKeeper 相 应节点之中，所以对主题的操作实质是对 ZooKeeper 中记录主题元数据信息相关路径的操作。 Kafka将对 ZooKeeper 的相关操作封装成一 个 ZkUtils 类 ， 井封装了一个AdrninUtils 类调用 ZkClient 类的相关方法以实现对 Kafka 元数据 的操作，包括对主题、代理、消费者等相关元数据的操作。对主题操作的相关 API调用较简单， 相应操作都是通过调用 AdminUtils类的相应方法来完成的。

​
import kafka.admin.AdminUtils;
import kafka.utils.ZkUtils;
import org.apache.kafka.common.security.JaasUtils;
import org.junit.Test;
​
import java.util.Properties;
​
public class TestKafkaTopic {
​
    @Test
    public void testCreateTopic() {
        ZkUtils zkUtils = null;
        try {
            //参数：zookeeper的地址，session超时时间，连接超时时间，是否启用zookeeper安全机制
            zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
​
            String topicName = "my-kafka-topic-test1";
            if (!AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
                //参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
                AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 1, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());
                System.out.println(topicName + " 创建成功!");
            } else {
                System.out.println(topicName + " 已存在!");
            }
        } finally {
            if (null != zkUtils) {
                zkUtils.close();
            }
        }
​
    }
}
​

测试结果：

7.2.2.1、删除topic

    @Test
    public void testDeleteTopic() {
        ZkUtils zkUtils = null;
        try {
            //参数：zookeeper的地址，session超时时间，连接超时时间，是否启用zookeeper安全机制
            zkUtils = ZkUtils.apply("node01:2181", 30000, 3000, JaasUtils.isZkSecurityEnabled());
            String topicName = "my-kafka-topic-test1";
            if (AdminUtils.topicExists(zkUtils, topicName)) {
                //参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
                AdminUtils.deleteTopic(zkUtils, topicName);
                System.out.println(topicName + " 删除成功!");
            } else {
                System.out.println(topicName + " 不已存在!");
            }
        } finally {
            if (null != zkUtils) {
                zkUtils.close();
            }
        }
​
    }

测试结果：

7.2.3、生产者的操作

package cn.kafka;
​
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
​
import java.util.Properties;
​
public class TestProducer {
​
    @Test
    public void testProducer() throws InterruptedException {
        Properties config = new Properties();
​
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置序列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 设置序列化消息 value 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
​
        // 初始化
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
        for (int i = 0; i < 100 ; i++) {
            ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
            // 发送消息
            kafkaProducer.send(record);
            System.out.println("发送消息 --> " + i);
​
            Thread.sleep(100);
        }
​
        kafkaProducer.close();
​
    }
​
}
​

7.2.4、消费者的操作

package cn.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.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
​
import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
​
public class TestConsumer {
​
    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置消费者分组id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        // 设置客户端id
        config.setProperty(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "my-test-client");
        // 设置移量自动提交
        config.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 设置偏移量提交时间间隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置序反列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 设置序反列化消息 value 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
​
​
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 订阅topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
​
        while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }
​
    }
}
​

8、Kafka高级

8.1、消费者组

在 Kafka 中每一个消费者都属于一个特定消费组( ConsumerGroup)，我们可以为每个消费者指定一个消费组，以 groupld 代表消费组名称，通过 group.id 配置设置 。 如果不指定消费组，则 该消费者属于默 认消费组 test-consumer-group。

需要重点说明的是：

• 同一个主题的一条消息只能同一个消费者组下的某一个消费者消费。

• 不同消费组的消费者可同时消费该消息。

8.1.1、测试：同一个消息只能为同组的一个消费者消费

消费者1： my-client-1

package cn.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.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
​
import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
​
public class TestConsumer {
​
    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置消费者分组id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-2");
        // 设置客户端id
        config.setProperty(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "my-client-1");
        // 设置移量自动提交
        config.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 设置偏移量提交时间间隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置序反列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 设置序反列化消息 value 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
​
​
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 订阅topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
​
        while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }
    }
}

消费者2：my-client-2

package cn.itcast.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 org.junit.Test;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
​
public class TestConsumer2 {
​
    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置消费者分组id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-2");
        // 设置客户端id
        config.setProperty(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "my-client-2");
        // 设置移量自动提交
        config.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 设置偏移量提交时间间隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置序反列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 设置序反列化消息 value 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
​
​
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 订阅topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
​
        while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }
​
    }
}
​

测试：

分别启动消费者1和消费者2，然后在控制台输入消息，观察消费者1和消费者2的控制台打印情况。

8.1.2、测试：不同组的消费可以获取相同的数据

消费者1：my-client-11在my-group-test-3组中

package cn.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.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
​
import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
​
public class TestConsumer {
​
    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置消费者分组id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-3");
        // 设置客户端id
        config.setProperty(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "my-client-11");
        // 设置移量自动提交
        config.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 设置偏移量提交时间间隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置序反列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 设置序反列化消息 value 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
​
​
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 订阅topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
​
        while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }
​
    }
}
​

消费者2：my-client-22在my-group-test-4组中

package cn.itcast.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 org.junit.Test;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
​
public class TestConsumer2 {
​
    @Test
    public void testConsumer() {
        Properties config = new Properties();
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置消费者分组id
        config.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group-test-4");
        // 设置客户端id
        config.setProperty(ConsumerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "my-client-22");
        // 设置移量自动提交
        config.setProperty(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
        // 设置偏移量提交时间间隔
        config.setProperty(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
        // 设置序反列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        // 设置序反列化消息 value 的类
        config.setProperty(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
​
​
        KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(config);
        // 订阅topic
        kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("my-kafka-topic"));
​
        while (true) { // 使用死循环不断的拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(1000);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                long offset = record.offset();
                System.out.println("value = " + value + ", offset = " + offset);
            }
        }
​
    }
}

测试：

由此可见，2个消费者获取到的消息是一样的。

8.1.3、总结

消费组是 Kafka 用来实现对一个主题消息进行广播和单播的手段，实现消息广播只需指定各消费者均属于不同的消费组，消息单播则只 需让各消费者属于同 一个消费组 。

8.2、生产者的同步和异步模式

• 异步方式:两个 send 方法都返回一个 Future<RecordMetadata>对象，即只负责将消息 发送到消息缓冲区，并不等待 Sender线程处理结果，若希望了解异步方式消息发送成功与否 ，可以在回调函数中进行相应处理， 当消息被 Sender线程处理后会回调 Callback。

• 同步方式:通过调用 send方法返回的 Future对象的 get()方法以阻塞式获取执行结果， 即等待 Sender线程处理的最终结果。

• 默认采用的异步方式。

8.2.1、异步实现

package cn.kafka;​
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
​
import java.util.Properties;
​
public class TestAsyncProducer {
​
    @Test
    public void testProducer() throws InterruptedException {
        Properties config = new Properties();
​
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置序列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 设置序列化消息 value 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //缓冲区数量
        config.setProperty(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, "1000");
        //等待时间
        config.setProperty(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, "10000");
​
        // 初始化
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
        for (int i = 0; i < 10 ; i++) {
            ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
            // 发送消息
            kafkaProducer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    System.out.println("消息的callbakc --> " + metadata);
                }
            });
            System.out.println("发送消息 --> " + i);
​
            Thread.sleep(100);
        }
​
        kafkaProducer.close();
​
    }
​
}
​

测试的结果：

发送消息 --> 0
发送消息 --> 1
发送消息 --> 2
发送消息 --> 3
发送消息 --> 4
发送消息 --> 5
发送消息 --> 6
发送消息 --> 7
发送消息 --> 8
发送消息 --> 9
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@-1

Process finished with exit code 0

8.2.2、同步实现

package cn.kafka;
​
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
​
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;
​
public class TestSyncProducer {
​
    @Test
    public void testProducer() throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties config = new Properties();
​
        // 设置kafka服务列表，多个用逗号分隔
        config.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "node01:9092,node02:9092");
        // 设置序列化消息 Key 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 设置序列化消息 value 的类
        config.setProperty(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
​
        // 初始化
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(config);
        for (int i = 0; i < 10 ; i++) {
            ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-kafka-topic","data-" + i);
            // 发送消息
            Future future = kafkaProducer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    System.out.println("消息的callbakc --> " + metadata);
                }
            });
            future.get(); //同步模式进行阻塞
            System.out.println("发送消息 --> " + i);
​
            Thread.sleep(100);
        }
​
        kafkaProducer.close();
​
    }
​
}

测试：

消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3128
发送消息 --> 0
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3129
发送消息 --> 1
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3130
发送消息 --> 2
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3131
发送消息 --> 3
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3132
发送消息 --> 4
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3133
发送消息 --> 5
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3134
发送消息 --> 6
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3135
发送消息 --> 7
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3136
发送消息 --> 8
消息的callbakc --> my-kafka-topic-0@3137
发送消息 --> 9

Process finished with exit code 0

8.3、分区和副本

8.3.1、分区

8.3.1.1、什么是分区？

• 创建topic时，如果不指定分区，那么，topic的数据只是在一个broker中存储。

  • 问题：如果一台机器存储不下怎么办？

• 创建topic时，可以指定分区，将一个topic的数据分散存储到多个broker，实现分区存储，从而解决一个机器存储不下的问题，也就实现了存储的横向扩展。

8.3.1.2、如何设置分区？

第一种：通过脚本创建topic时指定

kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic my-kafka-topic-3

第二种：在通过java api创建topic时指定

//参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
                AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 3, 1, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());

8.3.1.3、分区和消费者的关系（负载均衡机制）

说明：

• 同一个partition的数据可以被不同的消费组获取。

• 同一个组内的消费者不能同时消费同一个partition。

• 同一个组内的消费者可以消费不同的partition，也就是说，同一个组内的消费者数 小于等于 partition数，不能大于。

  • 如果同组内的消费者数大于partition数，那么一定会有消费者是空闲的。

8.3.2、副本

8.3.2.1、什么是副本？

• 创建topic时，如果不指定副本，那么一个partition只会在一个Broker中存储

  • 问题：如果该机器宕机，那么topic的数据将丢失。

• 创建topic时，如果设置副本，那么kafka将在其他分区中保存该分区的数据，已确保数据的可靠性。

• 在多个副本中，kafka会选取一个作为leader提供服务。其它的作为Follower节点存在。

8.3.2.2、如何设置副本？

第一种：通过脚本创建topic时指定

kafka-topics.sh --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic my-kafka-topic-4

第二种：在通过java api创建topic时指定

//参数：zkUtils，topic名称，partition数量，副本数量，参数，机架感知模式
                AdminUtils.createTopic(zkUtils, topicName, 3, 3, new Properties(), AdminUtils.createTopic$default$6());

8.3.2.3、副本之间数据同步是否会丢失数据？

消息的生产者将消息发送到leader，Follower会进行同步消息，如果消息还未同步完成，leader宕机，消息会丢失吗？

其实， Kafka为生产者提供3种消息确认机制(acks)，分别是，0，-1,1，默认为：1。

( 1) 当 acks=0时，生产者不用等待代理返回确认信息，而连续发送消息。显然这种 方式加快了消息投递的速度，然而无法保证消息是否己被代理接受 ，有可能存在丢失数据 的风险。

(2)当 acsk=1时，生产者需要等待 Leader 副本己成功将消息写入日志文件中。这种方式 在一定程度上降低了数据丢失的可能性，但仍无法保证数据一定不会丢失。如果在 Leader副本 成功存储数据后， Follower 副本还没有来得及进行同步，而此时 Leader 着机了，那么此时虽 然数据己进行了存储，由于原来的 Leader 己不可用而会从集群中下线，同时存活的代理又再也不会有从原来的 Leader副本存储的数据，此时数据就会丢失。

(3)当 acks=-1 时， Leader副本和所有 ISR列表中的副本都完成数据存储时才会向生产者 发送确认信息，这种策略保证只要 Leader 副本和 Follower 副本中至少有一个节点存活，数据就 不会丢失。为了保证数据不丢失，需要保证同步的副本至少大于1，通过参数 min.insync.replicas 设置，当同步副本数不足此配置值时，生产者会抛出异常，但这种方式同时也影响了生产者发 送消息的速度以及吞吐量。

9、Spring-Kafka（扩展）

Spring对kafka做了支持，以便简化我们的开发工作，下面我们来研究下spring-kafka项目如何使用。

https://spring.io/projects/spring-kafka

9.1、导入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
            <version>2.1.7.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-test</artifactId>
            <version>5.0.6.RELEASE</version>
        </dependency>

9.2、需求分析

使用Spring-Kafka实现订单系统下单成功后发送消息到kafka的业务逻辑。

9.3、编写Order对象

用于模拟订单业务。

package cn.kafka.pojo;
​
import java.util.Date;
import java.util.List;
​
public class Order {
​
    private String orderId;
    private Integer userId;
    private Long price;
    private List<Long> itemIds;
    private Date created;
    private Date updated;
​
    public Order() {
    }
​
    public Order(String orderId, Integer userId, Long price, List<Long> itemIds, Date created, Date updated) {
        this.orderId = orderId;
        this.userId = userId;
        this.price = price;
        this.itemIds = itemIds;
        this.created = created;
        this.updated = updated;
    }
​
    public String getOrderId() {
        return orderId;
    }
​
    public void setOrderId(String orderId) {
        this.orderId = orderId;
    }
​
    public Integer getUserId() {
        return userId;
    }
​
    public void setUserId(Integer userId) {
        this.userId = userId;
    }
​
    public Long getPrice() {
        return price;
    }
​
    public void setPrice(Long price) {
        this.price = price;
    }
​
    public List<Long> getItemIds() {
        return itemIds;
    }
​
    public void setItemIds(List<Long> itemIds) {
        this.itemIds = itemIds;
    }
​
    public Date getCreated() {
        return created;
    }
​
    public void setCreated(Date created) {
        this.created = created;
    }
​
    public Date getUpdated() {
        return updated;
    }
​
    public void setUpdated(Date updated) {
        this.updated = updated;
    }
​
    @Override
    public String toString() {
        return "Order{" +
                "orderId='" + orderId + '\'' +
                ", userId=" + userId +
                ", price=" + price +
                ", itemIds=" + itemIds +
                ", created=" + created +
                ", updated=" + updated +
                '}';
    }
}
​

9.4、编写生产者（订单系统）

第一步：编写application-kafka-producer.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
​
    <bean id="producerConfig" class="java.util.HashMap">
        <constructor-arg>
            <map>
                <entry key="bootstrap.servers" value="node01:9092,node02:9092"/>
                <!--设置json序列化-->
                <entry key="key.serializer" value="org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer"/>
                <entry key="value.serializer" value="org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer"/>
            </map>
        </constructor-arg>
    </bean>
​
    <!-- 定义生产者的工厂 -->
    <bean id="producerFactory" class="org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory">
        <constructor-arg ref="producerConfig"/>
    </bean>
​
    <!-- 定义KafkaTemplate,通过KafkaTemplate即可实现发送消息等功能 -->
    <bean class="org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate">
        <constructor-arg index="0" ref="producerFactory"/>
        <!--指定默认的topic-->
        <property name="defaultTopic" value="my-kafka-topic"/>
    </bean>
​
</beans>

第二步：编写java代码 TestSpringKafkaProducer

package cn.kafka;
​
import cn.itcast.kafka.pojo.Order;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
​
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(value = {"classpath:application-kafka-producer.xml"})
public class TestSpringKafkaProducer {
​
    @Autowired
    private KafkaTemplate kafkaTemplate;
​
    @Test
    public void testSend() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Order order = new Order();
            order.setOrderId("orderId"+i);
            order.setPrice(Long.valueOf(1000+i));
            order.setItemIds(Arrays.asList(1001L,1002L));
            order.setUserId(999);
            order.setCreated(new Date());
            order.setUpdated(new Date());
​
            this.kafkaTemplate.sendDefault(order);
            System.out.println("发送消息 --> " + i);
            Thread.sleep(100);
        }
    }
​
}
​

第三步，测试

kafka-console-consumer.sh -bootstrap-server node1:9092 --topic my-kafka-topic

9.5、编写消费者（其它系统）

第一步：编写MyMessageListener

在Spring-Kafka中，消息的消费者需要实现MessageListener接口，并且重写onMessage方法，用于接收处理消息。

package cn.kafka;
​
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
​
public class MyMessageListener implements MessageListener<String, String> {
​
    public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> data) {
        System.out.println("接收到的消息为：" + data);
    }
}

第二步：编写application-kafka-consumer.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
​
    <bean id="consumerConfig" class="java.util.HashMap">
        <constructor-arg>
            <map>
                <entry key="bootstrap.servers" value="node01:9092,node02:9092"/>
                <entry key="group.id" value="my-group-spring-spring-3"/>
                <entry key="client.id" value="my-test-client-spring-3"/>
                <entry key="enable.auto.commit" value="true"/>
                <entry key="auto.commit.interval.ms" value="1000"/>
                <!--反序列化器，这里要注意设置的是字符串的反序列化-->
                <entry key="key.deserializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"/>
                <entry key="value.deserializer" value="org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"/>
            </map>
        </constructor-arg>
    </bean>
​
    <!-- 定义消费者的工厂 -->
    <bean id="consumerFactory" class="org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory">
        <constructor-arg ref="consumerConfig"/>
    </bean>
​
    <!--定义消息监听器，用于接收消息-->
    <bean id="myMessageListener" class="cn.itcast.kafka.MyMessageListener"/>
​
    <bean id="containerProperties" class="org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties">
        <!--设置消费的topic，这里可以指定多个topic-->
        <constructor-arg value="my-kafka-topic" type="java.lang.String[]"/>
        <property name="messageListener" ref="myMessageListener"/>
    </bean>
​
    <!--创建Listener容器-->
    <bean class="org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer" init-method="start">
        <constructor-arg index="0" ref="consumerFactory"/>
        <constructor-arg index="1" ref="containerProperties"/>
    </bean>
​
</beans>

第三步，编写测试用例：

package cn.kafka;
​
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
​
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(value = {"classpath:application-kafka-consumer.xml"})
public class TestSpringKafkaConsumer {
​
    @Test
    public void testConsumer() {
        try {
            Thread.sleep(999999);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
​

测试结果：

可以看到，已经接收到了消息。