kafka的配置和使用

安装
需要在机器上配置jdk环境
下载kafka对应版本wget wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.11.0.2/kafka_2.12-0.11.0.2.tgz
解压后可以看到目录

image.png

bin:包含Kafka运行的所有脚本,如:start/stop Zookeeper,start/stop Kafka
libs:Kafka运行的依赖库
config:zookeeper,Logger,Kafka等相关配置文件
sit-docs:Kafka相关文档

kafka的配置方式
单节点-单Broker集群:只在一个节点上部署一个Broker
单节点-多Broker集群:在一个节点上部署多个Broker,只不过各个Broker以不同的端口启动
多节点-多Broker集群:以上两种的组合,每个节点上部署一到多个Broker,且各个节点连接起来

这里选择使用kafka自带zookeeper来存储集群元数据和Consumer信息。
也可以独立部署来进行存储。
启动
第一步启动zookeeper服务


image.png


image.png

启动成功2181端口就是zookeeper端口
可以通过修改config/zookeeper.properties 文件进行修改
第二部启动kafka服务


image.png

使用kafka
通过命令新建topic


image.png

在当前节点上新建一个名称为topic1的topic
校验topic是否创建成功


image.png

topic已经创建成功,可以使用了。
Producer发送消息hello word!
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic topic1

hello world!
Consummer接受消息


image.png

下面开始编码实现功能。
客户端使用lib包在服务器安装libs目录下


image.png

本机外调用需要修改server.properties文件
listeners=PLAINTEXT://:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.1.33:9092
zookeeper.connect=192.168.1.33:2181

代码分:配置、生产者、消费者、调用main方法4部分组成
配置文件
package com.main;

public class KafkaProperties {
public static final String TOPIC = "topic1";
public static final String KAFKA_SERVER_URL = "192.168.1.33";
public static final int KAFKA_SERVER_PORT = 9092;
public static final int KAFKA_CONSUMER_PORT=2181;
public static final int KAFKA_PRODUCER_BUFFER_SIZE = 64 * 1024;
public static final int CONNECTION_TIMEOUT = 1000;
public static final String CLIENT_ID = "SimpleConsumerDemoClient";

private KafkaProperties() {}

}
生产者
package com.main;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

public class Producer extends Thread{
private final KafkaProducer<Integer, String> producer;
private final String topic;
private final Boolean isAsync;

public Producer(String topic, Boolean isAsync) {
    Properties props = new Properties();
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaProperties.KAFKA_SERVER_URL + ":" + KafkaProperties.KAFKA_SERVER_PORT);
    props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "DemoProducer");
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, IntegerSerializer.class.getName());
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    producer = new KafkaProducer<Integer, String>(props);
    this.topic = topic;
    this.isAsync = isAsync;
}

public void run() {
    int messageNo = 1;
    while (true) {
        String messageStr = "Message_" + messageNo;
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        if (isAsync) { // Send asynchronously
            producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>(topic,
                messageNo,
                messageStr), new DemoCallBack(startTime, messageNo, messageStr));
            if(messageNo==100){
                break;
            }
        } else { // Send synchronously
            try {
                producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>(topic,
                    messageNo,
                    messageStr)).get();
                System.out.println("Sent message: (" + messageNo + ", " + messageStr + ")");
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        ++messageNo;
    }
}

}
class DemoCallBack implements Callback {

private final long startTime;
private final int key;
private final String message;

public DemoCallBack(long startTime, int key, String message) {
    this.startTime = startTime;
    this.key = key;
    this.message = message;
}

/**
 * A callback method the user can implement to provide asynchronous handling of request completion. This method will
 * be called when the record sent to the server has been acknowledged. Exactly one of the arguments will be
 * non-null.
 *
 * @param metadata  The metadata for the record that was sent (i.e. the partition and offset). Null if an error
 *                  occurred.
 * @param exception The exception thrown during processing of this record. Null if no error occurred.
 */
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    long elapsedTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
    if (metadata != null) {
        System.out.println(
            "message(" + key + ", " + message + ") sent to partition(" + metadata.partition() +
                "), " +
                "offset(" + metadata.offset() + ") in " + elapsedTime + " ms");
    } else {
        exception.printStackTrace();
    }
}

}
消费者
package com.main;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

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 kafka.utils.ShutdownableThread;

public class Consumer extends ShutdownableThread{
private final KafkaConsumer<Integer, String> consumer;
private final String topic;

public Consumer(String topic) {
    super("KafkaConsumerExample", false);
    Properties props = new Properties();
    props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaProperties.KAFKA_SERVER_URL + ":" + KafkaProperties.KAFKA_SERVER_PORT);
    props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "DemoConsumer");
    props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
    props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
    props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000");
    props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
    props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    consumer = new KafkaConsumer<Integer,String>(props);
    this.topic = topic;
}

@Override
public void doWork() {
    System.out.println("doWork");
    consumer.subscribe(Collections.singletonList(this.topic));
    ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);
    for (ConsumerRecord<Integer, String> record : records) {
        System.out.println("Received message: (" + record.key() + ", " + record.value() + ") at offset " + record.offset());
    }
}

@Override
public String name() {
    return null;
}

@Override
public boolean isInterruptible() {
    return false;
}

}
调用方法
package com.main;

public class KafkaConsumerProducerDemo {
public static void main(String[] args) {
boolean isAsync = true;
Producer producerThread = new Producer(KafkaProperties.TOPIC, isAsync);
producerThread.start();

    Consumer consumerThread = new Consumer(KafkaProperties.TOPIC);
    consumerThread.start();

}

}

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,928评论 6 509
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,748评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 166,282评论 0 357
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,065评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,101评论 6 395
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,855评论 1 308
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,521评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,414评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,931评论 1 319
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,053评论 3 340
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,191评论 1 352
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,873评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,529评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,074评论 0 23
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,188评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,491评论 3 375
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,173评论 2 357

推荐阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,673评论 18 139
  • 大致可以通过上述情况进行排除 1.kafka服务器问题 查看日志是否有报错,网络访问问题等。 2. kafka p...
    生活的探路者阅读 7,590评论 0 10
  • Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方...
    Alukar阅读 3,083评论 0 43
  • Kafka入门经典教程-Kafka-about云开发 http://www.aboutyun.com/threa...
    葡萄喃喃呓语阅读 10,833评论 4 54
  • 本文转载自http://dataunion.org/?p=9307 背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的...
    Bottle丶Fish阅读 5,471评论 0 34