Kafka消费者生产者实例分布式系统

为了更为直观展示Kafka的消息生产消费的过程，我会从基于Console和基于Application两个方面介绍使用实例。Kafka是一个分布式流处理平台，具体来说有三层含义：

它允许发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。
它可以容错的方式存储记录流。
它可以处理记录发生时的流。

由于主要介绍如何使用Kafka快速构建生产者消费者实例，所以不会涉及Kafka内部的原理。一个基于Kafka的生产者消费者过程通常是这样的（来自官网）：

安装Kafka 从官网下载kafka_2.11-0.11.0.0.tgz,解压后安装到指定目录：

cd kafka_2.11-0.11.0.0 tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz -C pathToInstall

启动Kafka：

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

基于Console 创建Topic

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

Producer发送消息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

在控制台输入要发送的消息：

This is a message This is another message

Consumer接收消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

输入命令后可以看到控制台输出了刚才的消息：

This is a message This is another message

基于Application 单个consumer
生产者：

public class SimpleKafkaProducer {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties(); //broker地址 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); //请求时候需要验证 props.put("acks", "all"); //请求失败时候需要重试 props.put("retries", 0); //内存缓存区大小 props.put("buffer.memory", 33554432); //指定消息key序列化方式 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); //指定消息本身的序列化方式 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 10; i++) producer.send(new ProducerRecord<>("test", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); System.out.println("Message sent successfully"); producer.close(); } }

消费者：

public class SimpleKafkaConsumer {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); //每个消费者分配独立的组号 props.put("group.id", "test"); //如果value合法，则自动提交偏移量 props.put("enable.auto.commit", "true"); //设置多久一次更新被消费消息的偏移量 props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); //设置会话响应的时间，超过这个时间kafka可以选择放弃消费或者消费下一条消息 props.put("session.timeout.ms", "30000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Collections.singletonList("test")); System.out.println("Subscribed to topic " + "test"); int i = 0; while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(100); for (ConsumerRecord record : records)// print the offset,key and value for the consumer records. System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = https://www.it610.com/article/%s/n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } }

先启动生产者，发送消息到broker，这里简单发送了10条从0-9的消息，再启动消费者，控制台输出如下：

集群消费
以上的程序只是单生产者单消费者的场景，所谓集群消费就是同一个topic的消费可能有多个消费者消费，也称广播消费。集群消费只一种多线程或者多机器的消费方式。
要实现集群消费只需要为每个消费者指定不同的group.id就可以。由于代码比较简单就不贴了。
【Kafka消费者生产者实例】测试发现，当为了两个consumer（这里是两个进程）指定不同的group.id后，producer发送的消息两个consumer都能接受到，这很显然，集群消费嘛。为设置两个consumer的group.id为同一个的时候，只有一个消费者能消费者到。也就是说，kafka的消息只能由组中的单个用户读取。