kafka入门(四)：kafka生产者发送消息

创建生产者实例和构建消息之后，就可以开始发送消息了。

发送消息主要有三种模式：发后即忘、同步、异步。

发后即忘：

就是直接调用生产者的 send方法发送。

发后即完，只管往 kafka中发送消息，而不关心消息是否正确到达。

这种发送方式的性能最高，可靠性也最差。

producer.send(record);

具体代码如下：

public class KafkaDemoProducer {
    public static final String BROKER_LIST = "localhost:9092";
    public static final String TOPIC = "myTopic1";

    public static void main(String[] args) {
        //属性配置
        Properties properties = getProperties(BROKER_LIST);
        //生产者初始化
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(TOPIC, "hello kafka");
        //发送消息
        try {
            producer.send(record);
            System.out.println("========>producer.send(record).");
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("send error." + e);
        }
        producer.close();
    }


    private static Properties getProperties(String brokerList) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put("bootstrap.servers", brokerList);
        return properties;
    }

}

同步发送：

try {
	producer.send(record).get();
} catch (ExecutionException | InterruptedException e) {
	log.error("send record get error", e);
}

同步发送的方式可靠性最高，要么消息发送成功，要么发生异常。如果发生异常，会catch并处理异常。

同步发送的性能会差一些，需要阻塞等待一条消息发送完，才能发送下一条。

异步发送：

异步发送，就是在 send 方法里指定一下 Callback 的回调函数。

消息发送成功后，会收到成功的回调。参数 metadata ，为发送成功的消息，相关的信息

如果发送失败，也会收到回调，包含失败的异常信息 exception。

producer.send(record, new Callback() {
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    	if (exception != null) {
    		log.error("send onCompletion error." , exception);
   		} else {
  			log.info(metadata.topic() + "-" + metadata.partition() + ":" + metadata.offset());
  	     }
    }
});

参考资料：

《深入理解Kafka 核心设计与实践原理》