kafka模拟生产者-消费者以及自定义分区

基本概念

kafka中的重要角色
  broker：一台kafka服务器就是一个broker，一个集群可有多个broker，一个broker可以容纳多个topic
  topic：可以理解为一个消息队列的名字
  partition：分区，为了实现扩展性，一个topic可以分布到多个broker上，一个topic可以被分成多个partition，partition中的每条消息 都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体的顺序。也就是说，一个topic在集群中可以有多个partition 。kafka有Key Hash算法和Round Robin算法两种分区策略。
  producer：消息的生产者，是向kafka发消息的客户端
  consumer：消息消费者，向broker取消息的客户端
  offset：偏移量，用来记录consumer消费消息的位置
  Consumer Group：消费组，消息系统有两类，一是广播，二是订阅发布。

编码实现

  创建一个生产者

package sancen.kafka

import java.util.Properties

import kafka.producer.{KeyedMessage, Producer, ProducerConfig}

/**
  * 类名  ProducerDemo
  * 作者   彭三青
  * 创建时间  2018-11-26 9:49
  * 版本  1.0
  * 描述: $ 实现一个生产者，把模拟数据发送到kafka集群
  */

object ProducerDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 定义一个接收数据的topic
    val topic = "test"
    // 创建配置信息
    val props = new Properties()
    // 指定序列化类
    props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder")
    // 指定kafka列表
    props.put("metadata.broker.list", "SC01:9092, SC01:9092, SC03:9092")
    // 设置发送数据后的响应方式
    props.put("request.required.acks", "0")
    // 指定分区器
    // props.put("partitioner.class", "kafka.producer.DefaultPartitioner
    // 自定义分区器
    props.put("partitioner.class", "day01.kafka.CustomPartitioner")
    // 创建producer对象
    val config: ProducerConfig = new ProducerConfig(props)
    // 创建生产者对象
    val producer: Producer[String, String] = new Producer(config)

    // 模拟数据
    for(i <- 1 to 10000){
      val msg = s"$i : producer send data"
      producer.send(new KeyedMessage[String, String](topic, msg)) //key偏移量，也可以给空 v实际的数据
      Thread.sleep(500)
    }
  }
}

  创建消费者

package sancen.kafka

import java.util.Properties
import java.util.concurrent.{ExecutorService, Executors}

import kafka.consumer._

import scala.collection.mutable

/**
  * 类名  ConsumerDemo
  * 作者   彭三青
  * 创建时间  2018-11-26 10:08
  * 版本  1.0
  * 描述: $ 创建一个Consumer消费kafka的数据
  */

class ConsumerDemo(val consumer: String, val stream: KafkaStream[Array[Byte], Array[Byte]]) extends Runnable{
  override def run(): Unit = {
    val it: ConsumerIterator[Array[Byte], Array[Byte]] = stream.iterator()
    while (it.hasNext()){
      val data = it.next()
      val topic = data.topic
      val partition = data.partition
      val offset = data.offset
      val msg: String = new String(data.message())
      println(s"Consumer:$consumer, topic:$topic, partiton:$partition, offset:$offset, msg:$msg")
    }
  }
}

object ConsumerDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 定义获取的topic
    val topic = "test"
    // 定义一个map，用来存储多个topic key:topic名称，value:指定线程数用来获取topic的数据
    val topics = new mutable.HashMap[String, Int]() // 要求就要传一个map，可以放一个或者多个topic
    topics.put(topic, 2)
    // 配置信息
    val props = new Properties()
    // 指定consumer组名
    props.put("group.id", "group02")
    // 指定zk列表
    props.put("zookeeper.connect", "SC01:2181,SC02:2181,SC03:2181")
    // 指定offset异常时需要获取的offset值
    props.put("auto.offset.reset", "smallest")
    // 创建配置信息
    val config = new ConsumerConfig(props)
    // 创建consumer对象
    val consumer: ConsumerConnector = Consumer.create(config)
    // 获取数据,返回的map类型中key：topic名称，value：topic对应的数据
    val streams: collection.Map[String, List[KafkaStream[Array[Byte], Array[Byte]]]] = consumer.createMessageStreams(topics)
    // 获取指定topic的数据
    val stream: Option[List[KafkaStream[Array[Byte], Array[Byte]]]] = streams.get(topic)
    // 创建固定大小的线程池
    val pool: ExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(3)
     for(i <- 0 until stream.size){
       pool.execute(new ConsumerDemo(s"Consumer:$i", stream.get(i)))
     }
  }
}

  创建自定义分区类

package sancen.kafka

import kafka.producer.Partitioner
import kafka.utils.VerifiableProperties
import org.apache.kafka.common.utils.Utils

/**
  * 类名  CustomPartitioner
  * 作者   彭三青
  * 创建时间  2018-11-26 20:29
  * 版本  1.0
  * 描述: $
  */

// 要实现自定义分区器必须要继承Partitioner
class CustomPartitioner(props: VerifiableProperties) extends Partitioner{
  override def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = {
    Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
  }
}

程序测试

  后台启动kafka集群

kafka-server-start.sh kafka_2.11-0.9.0.1/config/server.properties &

  在kafka集群上创建一个名为test的topic，指定分区为2，一般一个topic对应一个分区

kafka-topics.sh --create --zookeeper SC01:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic test

  分别运行ProducerDemo和ConsumerDemo则可以在ConsumerDemo端窗口打印出信息