Kafka API操作实践
Producer API
消息发送流程
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。
linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据。
异步发送API
导入依赖
compile group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-clients', version: '2.4.1'编写代码 需要用到的类：
KafkaProducer：需要创建一个生产者对象，用来发送数据
ProducerConfig：获取所需的一系列配置参数
ProducerRecord：每条数据都要封装成一个ProducerRecord对象
不带回调函数的API
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");//kafka集群，broker-list
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 1);//重试次数
props.put("batch.size", 16384);//批次大小
props.put("linger.ms", 1);//等待时间
props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
}
producer.close();带回调函数的API 回调函数会在producer收到ack时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是RecordMetadata和Exception，如果Exception为null，说明消息发送成功，如果Exception不为null，说明消息发送失败。 注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");//kafka集群，broker-list
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 1);//重试次数
props.put("batch.size", 16384);//批次大小
props.put("linger.ms", 1);//等待时间
props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i)), new Callback() {
//回调函数，该方法会在Producer收到ack时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception == null) {
System.out.println("success->" + metadata.offset());
} else {
exception.printStackTrace();
}
}
});
}
producer.close();同步发送API 同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回ack。 由于send方法返回的是一个Future对象，根据Futrue对象的特点，我们也可以实现同步发送的效果，只需在调用Future对象的get方发即可。
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");//kafka集群，broker-list
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 1);//重试次数
props.put("batch.size", 16384);//批次大小
props.put("linger.ms", 1);//等待时间
props.put("buffer.memory", 33554432);//RecordAccumulator缓冲区大小
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("first", Integer.toString(i), Integer.toString(i))).get();
}
producer.close();Consumer API
Consumer消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在Kafka中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。 由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。 所以offset的维护是Consumer消费数据是必须考虑的问题。
提交offset
导入依赖
compile group: 'org.apache.kafka', name: 'kafka-clients', version: '2.4.1'编写代码 需要用到的类：
KafkaConsumer：需要创建一个消费者对象，用来消费数据
ConsumerConfig：获取所需的一系列配置参数
ConsuemrRecord：每条数据都要封装成一个ConsumerRecord对象
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");//消费者组，只要group.id相同，就属于同一个消费者组
props.put("enable.auto.commit", "false");//自动提交offset：true 表示自动提交
// props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("first"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
consumer.commitSync();
}代码分析： 手动提交offset的方法有两种：分别是commitSync（同步提交）和commitAsync（异步提交）。两者的相同点是，都会将本次poll的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，commitSync会失败重试，一直到提交成功（如果由于不可恢复原因导致，也会提交失败）；而commitAsync则没有失败重试机制，故有可能提交失败。
数据重复消费问题
自动提交offset
为了使我们能够专注于自己的业务逻辑，Kafka提供了自动提交offset的功能。
自动提交offset的相关参数：
enable.auto.commit：是否开启自动提交offset功能
auto.commit.interval.ms：自动提交offset的时间间隔
测试
在kafka上启动消费者，然后运行客户端java程序。
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic first