一.JAVA代码

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统，它是用scala写的，和普通的消息的生产消费还有所不同，写了个demo程序供大家参考。kafka的安装请参考官方文档。

首先我们需要新建一个maven项目，然后在pom中引用kafka jar包，引用依赖如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.10</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

我们用的版本是0.8，下面我们看下生产消息的代码：

package test;

import java.util.Properties;

import com.sun.tools.javah.Util;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

/**
 * Created by hunterhug on 16-8-17.
 * Kafka生产者测试
 * http://kafka.apache.org/documentation.html#introduction
 * http://blog.csdn.net/hmsiwtv/article/details/46960053
 */
public class KafkaProducetest {

    private final Producer<String, String> producer;
    public final static String TOPIC = "clicki_info_topic";

    private KafkaProducetest() {
        Properties props = new Properties();
        //此处配置的是kafka的端口
        props.put("metadata.broker.list", "192.168.11.73:9092");

        //配置value的序列化类
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        //配置key的序列化类
        props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");

        //0表示不确认主服务器是否收到消息,马上返回,低延迟但最弱的持久性,数据可能会丢失
        //1表示确认主服务器收到消息后才返回,持久性稍强,可是如果主服务器死掉,从服务器数据尚未同步,数据可能会丢失
        //-1表示确认所有服务器都收到数据,完美!
        props.put("request.required.acks", "-1");

        //异步生产,批量存入缓存后再发到服务器去
        props.put("producer.type", "async");

        //填充配置,初始化生产者
        producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));
    }

    void produce() {
        int messageNo = 1000;
        final int COUNT = 2000;

        while (messageNo < COUNT) {
            String key = String.valueOf(messageNo);
            String data = "hello kafka message " + key;
            String data1="{\"c\":0,\"i\":16114765323924126,\"n\":\"http://www.abbo.cn/clicki.html\",\"s\":0,\"sid\":0,\"t\":\"info_url\",\"tid\":0,\"unix\":0,\"viewId\":0}";
            // 发送消息
//            producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC,data1));
            // 消息类型key:value
            producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, key, data));
            System.out.println(data);
            messageNo++;
        }
        producer.close();//必须关闭
    }

    public static void main(String[] args) {
        new KafkaProducetest().produce();

    }
}

下面是消费端的代码实现：

package test;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.serializer.StringDecoder;
import kafka.utils.VerifiableProperties;

/**
 * Kafka消费者测试
 * Created by hunterhug on 16-8-17.
 */
public class KafkaConsumertest {

    private final ConsumerConnector consumer;

    private KafkaConsumertest() {
        Properties props = new Properties();
        //zookeeper 配置
        props.put("zookeeper.connect", "192.168.11.73:2181");

        //group 代表一个消费组,加入组里面,消息只能被该组的一个消费者消费
        //如果所有消费者在一个组内,就是传统的队列模式,排队拿消息
        //如果所有的消费者都不在同一个组内,就是发布-订阅模式,消息广播给所有组
        //如果介于两者之间,那么广播的消息在组内也是要排队的
        props.put("group.id", "jd-group");

        //zk连接超时
        props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "4000");//ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大
        props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");//zk follower落后于zk leader的最长时间
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");//往zookeeper上写offset的频率
        /*
        * 此配置参数表示当此groupId下的消费者,在ZK中没有offset值时(比如新的groupId,或者是zk数据被清空),consumer应该从哪个offset开始消费.
        * largest表示接受接收最大的offset(即最新消息),smallest表示最小offset,即从topic的开始位置消费所有消息.
        * */
        props.put("auto.offset.reset", "smallest");  //消费最老消息,最新为largest
        //序列化类
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");

        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props);

        consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(config);
    }

    void consume() {
        // 描述读取哪个topic，需要几个线程读
        Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
        topicCountMap.put(KafkaProducetest.TOPIC, new Integer(1));

        /* 默认消费时的数据是byte[]形式的,可以传入String编码器*/
        StringDecoder keyDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());
        StringDecoder valueDecoder = new StringDecoder(new VerifiableProperties());

        Map<String, List<KafkaStream<String, String>>> consumerMap =
                consumer.createMessageStreams(topicCountMap, keyDecoder, valueDecoder);

        //消费数据时每个Topic有多个线程在读,所以取List第一个流
        KafkaStream<String, String> stream = consumerMap.get(KafkaProducetest.TOPIC).get(0);
        ConsumerIterator<String, String> it = stream.iterator();
        while (it.hasNext())
            System.out.println(it.next().topic()+":"+it.next().partition()+":"+it.next().offset()+":"+it.next().key()+":"+it.next().message());
    }

    public static void main(String[] args) {
        new KafkaConsumertest().consume();
    }
}

注意消费端需要配置成zk的地址，而生产端配置的是kafka的ip和端口。

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。本文列出了一些重要的配置参数。

官方的文档 Configuration 比较老了，程中根据 0.8.2 的代码也做了修正。

二.Config配置

下表列出了Boker的重要的配置参数，更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig

name 默认值 描述
brokerid  none  每一个boker都有一个唯一的id作为它们的名字。 这就允许boker切换到别的主机/端口上， consumer依然知道
enable.zookeeper |  true |  允许注册到zookeeper
log.flush.interval.messages     Long.MaxValue   在数据被写入到硬盘和消费者可用前最大累积的消息的数量
log.flush.interval.ms   Long.MaxValue   在数据被写入到硬盘前的最大时间
log.flush.scheduler.interval.ms     Long.MaxValue   检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。
log.retention.hours     168     控制一个log保留多长个小时
log.retention.bytes     -1  控制log文件最大尺寸
log.cleaner.enable  false   是否log cleaning
log.cleanup.policy  delete  delete还是compat. 其它控制参数还包括log.cleaner.threads，log.cleaner.io.max.bytes.per.second，log.cleaner.dedupe.buffer.size，log.cleaner.io.buffer.size，log.cleaner.io.buffer.load.factor，log.cleaner.backoff.ms，log.cleaner.min.cleanable.ratio，log.cleaner.delete.retention.ms
log.dir     /tmp/kafka-logs     指定log文件的根目录
log.segment.bytes   1 1024 1024*1024    单一的log segment文件大小
log.roll.hours  24 * 7  开始一个新的log文件片段的最大时间
message.max.bytes   1000000 + MessageSet.LogOverhead    一个socket 请求的最大字节数
num.network.threads     3   处理网络请求的线程数
num.io.threads  8   处理IO的线程数
background.threads  10  后台线程序
num.partitions  1   默认分区数
socket.send.buffer.bytes    102400  socket SO_SNDBUFF参数
socket.receive.buffer.bytes     102400  socket SO_RCVBUFF参数
zookeeper.connect   localhost:2182/kafka    指定zookeeper连接字符串， 格式如hostname:port/chroot。chroot是一个namespace
zookeeper.connection.timeout.ms     6000    指定客户端连接zookeeper的最大超时时间
zookeeper.session.timeout.ms    6000    连接zk的session超时时间
zookeeper.sync.time.ms  2000    zk follower落后于zk leader的最长时间
High-level Consumer配置参数

三.Consumer配置

下表列出了high-level consumer的重要的配置参数。

更多的配置请参考 kafka.consumer.ConsumerConfig

name    默认值     描述
groupid     groupid     一个字符串用来指示一组consumer所在的组
socket.timeout.ms   30000   socket超时时间
socket.buffersize   64*1024     socket receive buffer
fetch.size  300 * 1024  控制在一个请求中获取的消息的字节数。 这个参数在0.8.x中由fetch.message.max.bytes,fetch.min.bytes取代
backoff.increment.ms    1000    这个参数避免在没有新数据的情况下重复频繁的拉数据。 如果拉到空数据，则多推后这个时间
queued.max.message.chunks   2   high level consumer内部缓存拉回来的消息到一个队列中。 这个值控制这个队列的大小
autocommit.enable   true    如果true,consumer定期地往zookeeper写入每个分区的offset
auto.commit.interval.ms     10000   往zookeeper上写offset的频率
auto.offset.reset   smallnest   如果offset出了返回，则 smallest : 自动设置reset到最小的offset. largest : 自动设置offset到最大的offset. anything else : 否则抛出异常.
consumer.timeout.ms     -1  默认-1,consumer在没有新消息时无限期的block。如果设置一个正值， 一个超时异常会抛出
rebalance.retries.max   4   rebalance时的最大尝试次数
Producer配置参数

四.Producer配置

下表列出了producer的重要的参数。

更多的配置请参考 kafka.producer.ProducerConfig
name    默认值     描述
serializer.class    kafka.serializer.DefaultEncoder     必须实现kafka.serializer.Encoder 接口，将T类型的对象encode成kafka message
key.serializer.class    serializer.class    key对象的serializer类
partitioner.class   kafka.producer.DefaultPartitioner   必须实现kafka.producer.Partitioner ，根据Key提供一个分区策略
producer.type   sync    指定消息发送是同步还是异步。异步asyc成批发送用kafka.producer.AyncProducer， 同步sync用kafka.producer.SyncProducer
metadata.broker.list    boker list  使用这个参数传入boker和分区的静态信息，如host1:port1,host2:port2, 这个可以是全部boker的一部分
compression.codec   NoCompressionCodec  消息压缩，默认不压缩
compressed.topics   null    在设置了压缩的情况下，可以指定特定的topic压缩，为指定则全部压缩
message.send.max.retries    3   消息发送最大尝试次数
retry.backoff.ms    300     每次尝试增加的额外的间隔时间
topic.metadata.refresh.interval.ms  600000  定期的获取元数据的时间。当分区丢失，leader不可用时producer也会主动获取元数据，如果为0，则每次发送完消息就获取元数据，不推荐。如果为负值，则只有在失败的情况下获取元数据。
queue.buffering.max.ms  5000    在producer queue的缓存的数据最大时间，仅仅for asyc
queue.buffering.max.message     10000   producer 缓存的消息的最大数量，仅仅for asyc
queue.enqueue.timeout.ms    -1  0当queue满时丢掉，负值是queue满时block,正值是queue满时block相应的时间，仅仅for asyc
batch.num.messages  200     一批消息的数量，仅仅for asyc

巴特西

JAVA版Kafka代码及配置解释

一.JAVA代码

二.Config配置

三.Consumer配置

四.Producer配置

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