kafka使用

异步发送数据

bash 复制代码
package com.shf.kafka.producer;
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.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
/**
 * 异步发送
 */
public class CustomProducer {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();

        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息:bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.4:9092");

        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i));
        }
        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

异步回调

bash 复制代码
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

/**
 * 返回消息的信息
 */
public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();

        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息:bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.120.20:9092,192.168.120.20:9093,192.168.120.20:9094");

        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("success");
                        System.out.println("主体:"+recordMetadata.topic());
                        System.out.println("分区:"+recordMetadata.partition());
                    } else {
                        System.out.println("fail");
                    }
                }
            });
        }

        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }

}

看原理图,返回参数就是RecordAccumulator中的

同步发送

bash 复制代码
import lombok.SneakyThrows;
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.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerSync {
    @SneakyThrows
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建 kafka 生产者的配置对象
        Properties properties = new Properties();

        // 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息:bootstrap.servers
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.120.20:9092,192.168.120.20:9093,192.168.120.20:9094");

        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        // 3. 创建 kafka 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

        // 4. 调用 send 方法,发送消息
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu " + i)).get();
        }

        // 5. 关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }

}

原理图如下,保证生产者100%发送消息

分区情况

可以通过如果设置了key,那么分区则会通过对key进行取模得出对应的分区,自定义分区

bash 复制代码
public class MyPartitioner implements Partitioner {

    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        String msgValues = value.toString();

        int partition;

        if (msgValues.contains("shf")) {
            partition = 0;
        } else {
            partition = 1;
        }
        return partition;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

docker 创建kafka

bash 复制代码
https://www.cnblogs.com/JcHome/p/16475990.html
相关推荐
Sirius Wu5 小时前
Rclone实战技巧
分布式
言之。7 小时前
TiDB分布式数据库技术架构概述
数据库·分布式·tidb
老夫的码又出BUG了8 小时前
分布式Web应用场景下存在的Session问题
前端·分布式·后端
杂家8 小时前
Hadoop完全分布式部署(超详细)
大数据·hadoop·分布式
BD_Marathon8 小时前
【Hadoop】hadoop3.3.1完全分布式配置
大数据·hadoop·分布式
Ryan ZX8 小时前
etcd 高可用分布式键值存储
数据库·分布式·etcd
大G的笔记本8 小时前
分布式答案解析
分布式
Tadas-Gao9 小时前
MySQL存储架构解析:从数据无序到索引艺术的演进
数据库·分布式·mysql·微服务·云原生·架构
鸽鸽程序猿10 小时前
【RabbitMQ】工作模式实现
分布式·rabbitmq
Luke Ewin12 小时前
内网私有化分布式集群部署语音识别接口
人工智能·分布式·语音识别·asr·funasr·通话语音质检·区分说话人