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一文了解kafka消息队列，实现kafka的生产者(Producer)和消费者(Consumer)的代码，消息的持久化和消息的同步发送和异步发送

news 2025/7/1 2:09:36

文章目录

  • 1. kafka的介绍
    • 1.2 Kafka适合的应用场景
    • 1.2 Kafka的四个核心API
  • 2. 代码实现kafka的生产者和消费者
    • 2.1 引入加入jar包
    • 2.2 生产者代码
    • 2.3 消费者代码
    • 2.4 介绍kafka生产者和消费者模式
  • 3. 消息持久化
  • 4. 消息的同步和异步发送
  • 5. 参考文档

1. kafka的介绍

最近在学习kafka相关的知识，特将学习成功记录成文章，以供大家共同学习。

Apache Kafka是 一个分布式流处理平台， 这到底意味着什么呢?

  1. 它可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。

  2. 它可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。

  3. 它可以在流式记录产生时就进行处理。

1.2 Kafka适合的应用场景

我们首先要了解kafka的一些概念:

  1. Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上.

  2. Kafka通过topic对存储的流数据进行分类。

  3. 每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）。

它可以用于两大类别的应用:

  1. 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当message queue)

  2. 构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。 (就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部进行变化)

1.2 Kafka的四个核心API

  1. The Producer API允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic。

  2. The Consumer API允许一个应用程序订阅一个或多个topic，并且对发布给他们的流式数据进行处理。

  3. The Streams API允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个topic产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个topic中去，在输入输出流中进行有效的转换。

  4. The Connector API允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。

在Kafka中，客户端和服务器使用一个简单、高性能、支持多语言的TCP协议。此协议版本化并且向下兼容老版本， 为Kafka提供了Java客户端，也支持许多其他语言的客户端。

2. 代码实现kafka的生产者和消费者

2.1 引入加入jar包

<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka_2.12</artifactId><version>1.0.0</version><scope>provided</scope> 
</dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-streams</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>

2.2 生产者代码

/*** @author super先生* @date 2023/02/09 11:26*/
public class KafkaProducerDemo extends Thread {/*** 消息发送者*/private final KafkaProducer<Integer, String> producer;/*** topic*/private final String topic;public KafkaProducerDemo(String topic) {//构建相关属性//@see ProducerConfigProperties properties = new Properties();//Kafka 地址properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.220.135:9092,192.168.220.136:9092");//kafka 客户端 Demoproperties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "KafkaProducerDemo");//The number of acknowledgments the producer requires the leader to have received before considering a request complete. This controls the durability of records that are sent./**发送端消息确认模式：*  0：消息发送给broker后，不需要确认（性能较高，但是会出现数据丢失，而且风险最大，因为当 server 宕机时，数据将会丢失）*  1：只需要获得集群中的 leader节点的确认即可返回*  -1/all:需要 ISR 中的所有的 Replica进行确认（集群中的所有节点确认），最安全的，也有可能出现数据丢失（因为 ISR 可能会缩小到仅包含一个 Replica）*/properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");/**【调优】* batch.size 参数（默认 16kb）*  public static final String BATCH_SIZE_CONFIG = "batch.size";**  producer对于同一个 分区 来说，会按照 batch.size 的大小进行统一收集进行批量发送，相当于消息并不会立即发送，而是会收集整理大小至 16kb.若将该值设为0，则不会进行批处理*//**【调优】* linger.ms 参数*  public static final String LINGER_MS_CONFIG = "linger.ms";*  一个毫秒值。Kafka 默认会把两次请求的时间间隔之内的消息进行搜集。相当于会有一个 delay 操作。比如定义的是1000（1s），消息一秒钟发送5条，那么这 5条消息不会立马发送，而是会有一个 delay操作进行聚合，*  delay以后再次批量发送到 broker。默认是 0，就是不延迟（同 TCP Nagle算法），那么 batch.size 也就不生效了*///linger.ms 参数和batch.size 参数只要满足其中一个都会发送/**【调优】* max.request.size 参数（默认是1M）   设置请求最大字节数* public static final String MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG = "max.request.size";* 如果设置的过大，发送的性能会受到影响，同时写入接收的性能也会受到影响。*///设置 key的序列化，key 是 Integer类型，使用 IntegerSerializer//org.apache.kafka.common.serializationproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");//设置 value 的序列化properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//构建 kafka Producer，这里 key 是 Integer 类型，Value 是 String 类型producer = new KafkaProducer<Integer, String>(properties);this.topic = topic;}public static void main(String[] args) {new KafkaProducerDemo("test").start();}@Overridepublic void run() {int num = 0;while (num < 100) {String message = "message--->" + num;System.out.println("start to send message 【 " + message + " 】");producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>(topic, message));num++;try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

2.3 消费者代码

/*** @author super先生* @date 2023/02/09 15:26*/
public class KafkaConsumerDemo extends Thread {private final KafkaConsumer<Integer, String> kafkaConsumer;public KafkaConsumerDemo(String topic) {//构建相关属性//@see ConsumerConfigProperties properties = new Properties();properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.220.135:9092,192.168.220.136:9092");//消费组/*** consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例((consumer instance),它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费.后面会进一步介绍。*/properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "KafkaConsumerDemo");/** auto.offset.reset 参数  从什么时候开始消费*  public static final String AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG = "auto.offset.reset";**  这个参数是针对新的groupid中的消费者而言的，当有新groupid的消费者来消费指定的topic时，对于该参数的配置，会有不同的语义*  auto.offset.reset=latest情况下，新的消费者将会从其他消费者最后消费的offset处开始消费topic下的消息*  auto.offset.reset= earliest情况下，新的消费者会从该topic最早的消息开始消费auto.offset.reset=none情况下，新的消费组加入以后，由于之前不存在 offset，则会直接抛出异常。说白了，新的消费组不要设置这个值*///enable.auto.commit//消费者消费消息以后自动提交，只有当消息提交以后，该消息才不会被再次接收到（如果没有 commit，消息可以重复消费，也没有 offset），还可以配合auto.commit.interval.ms控制自动提交的频率。//当然，我们也可以通过consumer.commitSync()的方式实现手动提交properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");/**max.poll.records*此参数设置限制每次调用poll返回的消息数，这样可以更容易的预测每次poll间隔要处理的最大值。通过调整此值，可以减少poll间隔*///间隔时间properties.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");//反序列化 keyproperties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");//反序列化 valueproperties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");//构建 KafkaConsumerkafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties);//设置 topickafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));}/*** 接收消息*/@Overridepublic void run() {while (true) {//拉取消息ConsumerRecords<Integer, String> consumerRecord = kafkaConsumer.poll(100000000);for (ConsumerRecord<Integer, String> record : consumerRecord) {System.out.println("message receive 【" + record.value() + "】");}}}public static void main(String[] args) {new KafkaConsumerDemo("test").start();}
}

2.4 介绍kafka生产者和消费者模式

如下图所示，分别有三个消费者，属于两个不同的group，那么对于firstTopic这个topic 来说，这两个组的消费者都能同时消费这个topic中的消息，对于此事的架构来说，这个firstTopic就类似于 ActiveMQ中的topic概念。

（组内是竞争的，不同组之间是不竞争的）

Producer产生一个hello消息，group=1 和 group=2都能消费，但是每个组里面只有一个Consumer可以消费。

在这里插入图片描述

但如果3个消费者都属于同一个group，那么此时firstTopic就是一个Queue的概念。Producer产生一个hello消息，group=1组里面只有一个Consumer可以消费，如下图所示：

在这里插入图片描述

Kafka通过Group就能够实现p2p和发布订阅。一个Group只能消费一次消息。

3. 消息持久化

Kafka的消息都会持久化到磁盘上。

一个Group只能消费一次消息。然后再换一个GroupId，消费者又能够再次消费消息 （只要消息在磁盘上，Kafka默认保存2天）。

  1. 启动Producer：

在这里插入图片描述

  1. 启动Consumer：

在这里插入图片描述

4. 消息的同步和异步发送

修改Producer增加异步发送参数，如下代码所示：

/*** @author super先生* @date 2023/02/09 15:00*/
public class KafkaProducerDemo extends Thread {/*** 消息发送者*/private final KafkaProducer<Integer, String> producer;/*** topic*/private final String topic;private final Boolean isAsync;public KafkaProducerDemo(String topic, Boolean isAsync) {this.isAsync = isAsync;//构建相关属性//@see ProducerConfigProperties properties = new Properties();//Kafka 地址properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.220.135:9092,192.168.220.136:9092");//kafka 客户端 Demoproperties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "KafkaProducerDemo");//The number of acknowledgments the producer requires the leader to have received before considering a request complete. This controls the durability of records that are sent./**发送端消息确认模式：*  0：消息发送给broker后，不需要确认（性能较高，但是会出现数据丢失，而且风险最大，因为当 server 宕机时，数据将会丢失）*  1：只需要获得集群中的 leader节点的确认即可返回*  -1/all:需要 ISR 中的所有的 Replica进行确认（集群中的所有节点确认），最安全的，也有可能出现数据丢失（因为 ISR 可能会缩小到仅包含一个 Replica）*/properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "-1");/**【调优】* batch.size 参数（默认 16kb）*  public static final String BATCH_SIZE_CONFIG = "batch.size";**  producer对于同一个 分区 来说，会按照 batch.size 的大小进行统一收集进行批量发送，相当于消息并不会立即发送，而是会收集整理大小至 16kb.若将该值设为0，则不会进行批处理*//**【调优】* linger.ms 参数*  public static final String LINGER_MS_CONFIG = "linger.ms";*  一个毫秒值。Kafka 默认会把两次请求的时间间隔之内的消息进行搜集。相当于会有一个 delay 操作。比如定义的是1000（1s），消息一秒钟发送5条，那么这 5条消息不会立马发送，而是会有一个 delay操作进行聚合，*  delay以后再次批量发送到 broker。默认是 0，就是不延迟（同 TCP Nagle算法），那么 batch.size 也就不生效了*///linger.ms 参数和batch.size 参数只要满足其中一个都会发送/**【调优】* max.request.size 参数（默认是1M）   设置请求最大字节数* public static final String MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG = "max.request.size";* 如果设置的过大，发送的性能会受到影响，同时写入接收的性能也会受到影响。*///设置 key的序列化，key 是 Integer类型，使用 IntegerSerializer//org.apache.kafka.common.serializationproperties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");//设置 value 的序列化properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//构建 kafka Producer，这里 key 是 Integer 类型，Value 是 String 类型producer = new KafkaProducer<Integer, String>(properties);this.topic = topic;}public static void main(String[] args) {new KafkaProducerDemo("test",true).start();}@Overridepublic void run() {int num = 0;while (num < 100) {String message = "message--->" + num;System.out.println("start to send message 【 " + message + " 】");if (isAsync) {  //如果是异步发送producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>(topic, message), new Callback() {@Overridepublic void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (metadata!=null){System.out.println("async-offset："+metadata.offset()+"-> partition"+metadata.partition());}}});} else {   //同步发送try {RecordMetadata metadata = producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>(topic, message)).get();System.out.println("sync-offset："+metadata.offset()+"-> partition"+metadata.partition());} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {e.printStackTrace();}}num++;try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

在Kafka 1.0 以后，客户端默认发送都是异步发送，简单说就是都是会发到一个队列中，然后在一个线程中不断的从队列中发送数据。

异步发送发送成功后会有一个回调，执行相应的操作。

同步发送也只是基于Future#get而已，相当于是同步获取结果，这个就很好理解了。

5. 参考文档

  1. https://blog.csdn.net/Dongguabai/article/details/86520617
http://www.lryc.cn/news/1646.html

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