Kafka Producer发送消息流程之消息异步发送和同步发送

文章目录

  • [1. 异步发送](#1. 异步发送)
  • [2. 同步发送](#2. 同步发送)

1. 异步发送

Kafka默认就是异步发送,在Main线程中的多条消息,没有严格的先后顺序,Sender发送后就继续下一条,异步接受结果。

java 复制代码
public class KafkaProducerCallbackTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //创建producer
        HashMap<String, Object> config = new HashMap<>();
        config.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:19092");
        config.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        config.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(config);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //创建record
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(
                    "test2",
                    ""+i,
                    "我是你爹"+i
            );
            //发送record
            producer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    System.out.println("回调信息:消息发送成功");
                }
            });
            System.out.println("发送数据");
        }

        //关闭producer
        producer.close();
    }
}

Main线程中,对于多条数据,下一条消息的发送并不等待上一条消息的确认,而是继续发送。

textile 复制代码
2024-07-17 21:43:46.052 [kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO  org.apache.kafka.clients.Metadata - [Producer clientId=producer-1] Cluster ID: BqIgDGtwTeeusL_ygHtn2w
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
发送数据
2024-07-17 21:43:46.075 [main] INFO  org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer - [Producer clientId=producer-1] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 9223372036854775807 ms.
2024-07-17 21:43:46.280 [kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO  o.a.k.c.producer.internals.TransactionManager - [Producer clientId=producer-1] ProducerId set to 6000 with epoch 0
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
回调信息:消息发送成功
2024-07-17 21:43:46.569 [main] INFO  org.apache.kafka.common.metrics.Metrics - Metrics scheduler closed

可以看到先是main线程循环发送完了多条数据,然后再异步收到通知。

2. 同步发送

消息有严格的先后顺序,下一条消息必须等到上一条消息的回调确认后,再发送,这是一个效率极低的过程。

按照流程图,上一条消息需要从生产者一直流转,多个步骤,到数据收集器,到Sender,最后还要等待回调确认,才可以开始下一条消息的流转。

java 复制代码
public class KafkaProducerCallbackTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        //创建producer
        HashMap<String, Object> config = new HashMap<>();
        config.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:19092");
        config.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        config.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(config);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //创建record
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(
                    "test2",
                    ""+i,
                    "我是你爹"+i
            );
            //发送record
            Future<RecordMetadata> send = producer.send(record, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    System.out.println("回调信息:消息发送成功");
                }
            });
            System.out.println("发送数据");
            send.get();
        }

        //关闭producer
        producer.close();
    }
}
textile 复制代码
2024-07-17 21:49:19.586 [kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO  o.a.k.c.producer.internals.TransactionManager - [Producer clientId=producer-1] ProducerId set to 5000 with epoch 0
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
发送数据
回调信息:消息发送成功
2024-07-17 21:49:19.823 [main] INFO  org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer - [Producer clientId=producer-1] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 9223372036854775807 ms.
2024-07-17 21:49:19.838 [main] INFO  org.apache.kafka.common.metrics.Metrics - Metrics scheduler closed
相关推荐
程序员天天困5 小时前
Kafka 接入 AI 的三条路线:MCP 提案、会话记忆与实时上下文
大数据·后端·kafka
懂软件的胡子个哥10 小时前
微信工单系统如何基于 WechatApi 做消息分流和状态流转
运维·分布式·微信·架构·企业微信
九皇叔叔1 天前
从本地事务到分布式事务
java·分布式·分布式事务·cap·base
hey you~1 天前
云客服多渠道统一接入,消息队列技术实现方案
kafka·消息队列·rocketmq·系统集成·云客服·多渠道接入·接口对接
刃神太酷啦1 天前
Redis 核心进阶:哨兵、集群、缓存问题与分布式锁详解----《Hello Redis!》(6)
linux·c语言·数据库·c++·redis·分布式·缓存
海宇大数据1 天前
分布式网关架构实战:基于海宇数据公安二要素认证即时版构建自动化司机准入网关
人工智能·分布式·架构·自动化
雾隐隐o1 天前
Kafka 消费者消息丢失:Offset 原理与解决方案
kafka
木圭的AI时代指南2 天前
Spark-X2.5 长输入 Agent 实测:全量读取陷阱与解释器寻找死循环复盘,附可复现任务
大数据·分布式·spark
KANGBboy2 天前
doris+kafka安装部署(单机+集群)二时钟服务器 java_home
服务器·分布式
爱笑的k112 天前
分布式通信原语
分布式·ai infra