這篇文章主要介紹“kafka客戶端的使用方法”，在日常操作中，相信很多人在kafka客戶端的使用方法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”kafka客戶端的使用方法”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

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kafka客戶端發(fā)布record(消息)到kafka集群。

新的生產者是線程安全的，在線程之間共享單個生產者實例，通常單例比多個實例要快。

一個簡單的例子，使用producer發(fā)送一個有序的key/value(鍵值對)，放到java的main方法里就能直接運行，

Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("acks", "all");
 props.put("retries", 0);
 props.put("batch.size", 16384);
 props.put("linger.ms", 1);
 props.put("buffer.memory", 33554432);
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

 Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
 for(int i = 0; i < 100; i++)
     producer.send(new ProducerRecord("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));

 producer.close();

生產者的緩沖空間池保留尚未發(fā)送到服務器的消息，后臺I/O線程負責將這些消息轉換成請求發(fā)送到集群。如果使用后不關閉生產者，則會泄露這些資源。

send()方法是異步的，添加消息到緩沖區(qū)等待發(fā)送，并立即返回。生產者將單個的消息批量在一起發(fā)送來提高效率。

ack是判別請求是否為完整的條件（就是是判斷是不是成功發(fā)送了）。我們指定了“all”將會阻塞消息，這種設置性能最低，但是是最可靠的。

retries，如果請求失敗，生產者會自動重試，我們指定是0次，如果啟用重試，則會有重復消息的可能性。

producer(生產者)緩存每個分區(qū)未發(fā)送的消息。緩存的大小是通過 batch.size 配置指定的。值較大的話將會產生更大的批。并需要更多的內存（因為每個“活躍”的分區(qū)都有1個緩沖區(qū)）。

默認緩沖可立即發(fā)送，即便緩沖空間還沒有滿，但是，如果你想減少請求的數量，可以設置linger.ms大于0。這將指示生產者發(fā)送請求之前等待一段時間，希望更多的消息填補到未滿的批中。這類似于TCP的算法，例如上面的代碼段，可能100條消息在一個請求發(fā)送，因為我們設置了linger(逗留)時間為1毫秒，然后，如果我們沒有填滿緩沖區(qū)，這個設置將增加1毫秒的延遲請求以等待更多的消息。需要注意的是，在高負載下，相近的時間一般也會組成批，即使是 linger.ms=0。在不處于高負載的情況下，如果設置比0大，以少量的延遲代價換取更少的，更有效的請求。

buffer.memory 控制生產者可用的緩存總量，如果消息發(fā)送速度比其傳輸到服務器的快，將會耗盡這個緩存空間。當緩存空間耗盡，其他發(fā)送調用將被阻塞，阻塞時間的閾值通過max.block.ms設定，之后它將拋出一個TimeoutException。

key.serializer和value.serializer示例，將用戶提供的key和value對象ProducerRecord轉換成字節(jié)，你可以使用附帶的ByteArraySerializaer或StringSerializer處理簡單的string或byte類型。

send()

public Future send(ProducerRecord record,Callback callback)

異步發(fā)送一條消息到topic，并調用callback（當發(fā)送已確認）。

send是異步的，并且一旦消息被保存在等待發(fā)送的消息緩存中，此方法就立即返回。這樣并行發(fā)送多條消息而不阻塞去等待每一條消息的響應。

發(fā)送的結果是一個RecordMetadata，它指定了消息發(fā)送的分區(qū)，分配的offset和消息的時間戳。如果topic使用的是CreateTime，則使用用戶提供的時間戳或發(fā)送的時間（如果用戶沒有指定指定消息的時間戳）如果topic使用的是LogAppendTime，則追加消息時，時間戳是broker的本地時間。

由于send調用是異步的，它將為分配消息的此消息的RecordMetadata返回一個Future。如果future調用get()，則將阻塞，直到相關請求完成并返回該消息的metadata，或拋出發(fā)送異常。

如果要模擬一個簡單的阻塞調用，你可以調用get()方法。

 byte[] key = "key".getBytes();
 byte[] value = "value".getBytes();
 ProducerRecord record = new ProducerRecord("my-topic", key, value)
 producer.send(record).get();

完全無阻塞的話,可以利用回調參數提供的請求完成時將調用的回調通知。

 ProducerRecord record = new ProducerRecord("the-topic", key, value);
 producer.send(myRecord,
               new Callback() {
                   public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
                       if(e != null)
                           e.printStackTrace();
                       System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
                   }
               });

發(fā)送到同一個分區(qū)的消息回調保證按一定的順序執(zhí)行，也就是說，在下面的例子中 callback1 保證執(zhí)行 callback2 之前：

producer.send(new ProducerRecord(topic, partition, key1, value1), callback1);
producer.send(new ProducerRecord(topic, partition, key2, value2), callback2);

注意：callback一般在生產者的I/O線程中執(zhí)行，所以是相當的快的，否則將延遲其他的線程的消息發(fā)送。如果你需要執(zhí)行阻塞或計算昂貴（消耗）的回調，建議在callback主體中使用自己的Executor來并行處理。

pecified by:

send in interface Producer

Parameters:

record - 發(fā)送的記錄（消息）
callback - 用戶提供的callback，服務器來調用這個callback來應答結果（null表示沒有callback）。

Throws:

InterruptException - 如果線程在阻塞中斷。
SerializationException - 如果key或value不是給定有效配置的serializers。
TimeoutException - 如果獲取元數據或消息分配內存話費的時間超過max.block.ms。
KafkaException - Kafka有關的錯誤（不屬于公共API的異常）。

到此，關于“kafka客戶端的使用方法”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注創(chuàng)新互聯(lián)網站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
本文標題：kafka客戶端的使用方法
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