根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征：
安装教程 kafka和php的rdkafka扩展教程网上有很多,大家可以自行查询,例如:Kafka-php－使用 PHP 编写的 Kafka 客户端
在Java编程中，IllegalMonitorStateException是一种常见的运行时异常，通常在使用同步代码块或方法时发生。它表示线程试图在没有持有相应监视器锁的情况下执行等待、通知或通知所有操作。正确处理IllegalMonitorStateException对于确保多线程应用程序的正确性和可靠性至关重要。本文将深入探讨IllegalMonitorStateException的产生原因，并提供具体的解决方案和最佳实践，帮助开发者更好地理解和解决这个问题。
在前面已经完成win环境下zk（3.4.12版本）的运行，并对kafka源码编译， 参考：本地kafka源码的编译和调试，在idea的run-->debug-->中新增configuration来创建topic：yzg（3分区1备份），本地启动运行效果：
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Kafka的一系列配置，可以从官网直接copy过来@～@～ 然后正式生产模拟数据：
条件变量将因不同条件而无法推进的线程分别阻塞在不同的条件队列上，可以精细控制线程同步，降低惊群效应。
在java中，为了配合ReentrantLock等Lock的实现类实现锁的多条件等待，为此java设计了Condition接口。在AQS中的主要结构如下：
该方法有两个参数分别是RecordMetadata（元数据信息）和Exception（异常信息）。
为什么会是这样的结果呢？按道理来说, 应该是下面这个结果才对呀。它为什么会在1号线程等待的时候，2号线程运行了呢，它不应该是要等待1号线线程中的锁释放了才能运行的吗？又为什么会报两个错呢？
通过https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11243668.html 已经对consumer有了一定的了解。producer比consumer要简单一些。
本文原文（点击下面阅读原文即可进入） https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/81432869
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 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。
Producer 拦截器 拦截器(interceptor)是个相当新的功能，它是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。
Kafka从0.8版本以后出了新的API接口，用于异步方式发送消息，性能优于旧的API，本篇文章主要使用新的API接口进行测试。继上一篇文章如何通过Cloudera Manager为Kafka启用Kerberos及使用，本篇文章主要讲述如何使用Java连接Kerberos的Kafka集群生产和消费消息。
消息在通过 send()方法发往 broker 的过程中，有可能需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。拦截器一般不是必需的，而序列化器是必需的。消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition 字段，那么就不需要分区器的作用，因为 partition 代表的就是所要发往的分区号。
Producer首先调用send方法进行发送，首先会经过拦截器，可以对数据进行一些加工处理。随后会经过序列化，kafka并没有采用Java提供的序列化器，而是自己实现的序列化器，但是Java提供的序列化器，会在原有数据的基础上，增加很多的用于安全校验的数据，在大数据的场景下，每次传输的数据量很大，如果在此基础上还要加入大量用于安全校验的数据，严重的影响了效率，所以kafka等中间件，自己实现了序列化器，仅仅进行简单的校验，增加了效率。
aqs是指类java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedLongSynchronizer，是java并发编程的核心类，大数据同步器的实现都是围绕这个类进行实现的。该类主要由 Doug Lea(李二狗)，实现的一套同步器框架，是一个可以依赖状态（state）的同步器实现。
下载kafka http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/2.0.0/kafka_2.11-2.0.0.tgz
在上一篇中，我们介绍了Java中的线程的基本概念，我们了解到线程是有很多种状态的，本章，我们就来聊聊线程中的状态是如何进行控制与切换的。Java中提供了很多种方法对线程的状态进行控制以及线程之间的通信，包括wait、notify、notifyAll、sleep，下面我们就来看一下它们之间有什么区别，以及如何使用这些方法进行线程状态的控制与通信。
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。 所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置
kafka0.9版本以后用java重新编写了producer，废除了原来scala编写的版本。
我们从一个IllegalMonitorStateException的处理来开始我们的讲解。
以下kafka集群的节点分别是node01,node02,node03 习题一： 在kafka集群中创建student主题 副本为2个，分区为3个 生产者设置： 设置key的序列化为 org.apache.kafka.common.serialization. StringSerializer 设置value的序列化为org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 其他都是默认设置 消费者设置： 消费者组id为test 设置key
每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。
然后我去服务器查看了下 producer 的配置，发现没有配置 max.request.size，默认值为 1048576，而他发送的消息大小为 1575543，因此报了这个异常。
Kafka 一直以来都以高吞吐量的特性而家喻户晓，就在上周，在一个性能监控项目中，需要使用到 Kafka 传输海量消息，在这过程中遇到了一个 Kafka Producer 异步发送消息会被阻塞的问题，导致生产端发送耗时很大。
此前在介绍 ReentrantLock 用法时，我们介绍了 ReentrantLock 与 Condition 的用法，类似于 Object 提供的 notify、notifyAll 方法来让线程进入等待与唤醒，那么这是如何实现的呢？ 在介绍 AQS 源码时，我们提到，AQS 维护了两个队列 — 同步队列和等待队列，到现在为止，我们仅仅使用了 AQS 的同步队列，却从没有使用过 AQS 的等待队列，那么 AQS 等待队列究竟是如何实现的呢？ 本篇日志我们就来介绍一下 ReentrantLock 的 Condition 的实现，他就是通过 AQS 的等待队列来实现的。
摘 要 本文将介绍java实现Kafka生产者Producer的简单工具类 相关版本 kafka：kafka_2.10-0.10.1.1 jdk：1.7 相关代码实现 package com.itunic.util; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apa
Apache Kafka是一个分布式数据流处理平台，可以实时发布、订阅、存储和处理数据流。Kafka Connect是一种用于在kafka和其他系统之间可扩展、可靠的流式传输数据的工具。攻击者可以利用基于SASLJAAS 配置和SASL 协议的任意Kafka客户端，对Kafka Connect worker 创建或修改连接器时，通过构造特殊的配置，进行JNDI 注入来实现远程代码执行。
快速认识Kafka阶段（1）——最详细的Kafka介绍 教你快速搭建Kafka集群（2）——Kafka集群安装部署Kafka集群的简单操作入门（3）——Kafka集群操作 前面三篇文章给大家分享了kafka的一些理论知识和简单的操作，下面给大家分享Kafka的JavaAPI的操作!!!
上节我们介绍了显式锁，本节介绍关联的显式条件，介绍其用法和原理。显式条件也可以被称做条件变量、条件队列、或条件，后文我们可能会交替使用。 用法 基本概念和方法 锁用于解决竞态条件问题，条件是线程间的协作机制。显式锁与synchronzied相对应，而显式条件与wait/notify相对应。wait/notify与synchronized配合使用，显式条件与显式锁配合使用。 条件与锁相关联，创建条件变量需要通过显式锁，Lock接口定义了创建方法： Condition newCondition(); C
进入实战之前先熟悉一下topic的相关命令，使用终端命令查询创建一个新topic，用于后期实战； 特别注意：以下命令全部依据kafka文件目录中操作； 如果尚未安装kafka，请移步《centos7系统安装kafka》
在消息发生的过程中，设计到了两个线程——main线程和Sender线程。在main线程中创建了一个双端队列线程将消息发给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka Broker。
Kafka第一天课堂笔记 Kafka简介 消息队列 消息队列——用于存放消息的组件 程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息 很多时候消息队列不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的（设定一个期限：设置消息在MQ中保存10天） 消息队列中间件：消息队列的组件，例如：Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ Kafka的应用场景 异步处理 可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中，通过消息队列将需要进行处理的消息进行存储，其他系统可以消费消息队列
WriteSyncer内嵌了io.Writer接口，定义了Sync方法；Sink接口内嵌了zapcore.WriteSyncer及io.Closer接口；ZapKafkaWriter实现Sink接口及zapcore.WriteSyncer接口，其Write方法直接将data通过kafka发送出去。
同步状态 /** * The synchronization state. */ private volatile int state; /** * Returns the current value of synchronization state. * This operation has memory semantics of a {@code volatile} read. * @return current state value
指定一组host:port键值对，用于连接kafka broker节点，producer可以通过该参数发现Kafka集群中的所有broker，因此可以指定部分节点。
Kafka 起初是 由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。
应用场景 由于朋友所在公司对安全性要求较高，zabbix所在的网络环境不能上外网，因此不能通过zabbix将告警直接发送至一些即时通讯工具，这就需要将报警消息发送至一些中间件，并通过中间件转发出去，这里选择使用了kafka，当然kafka中不只有报警信息，也有其他需要发送的数据，这里就不过多透漏 基础环境配置 kafka集群已部署好，这里不介绍安装细节
Kafka官方给出的定义是：Apache Kafka is an open-source distributed event streaming platform used by thousands of companies for high-performance data pipelines, streaming analytics, data integration, and mission-critical applications. (Apache Kafka 是一个开源分布式事件流平台，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。)
#kafka 生产者配置 #kafka 集群 kafka.bootstrap.servers=ip：端口 #发送端确认模式 kafka.acks=all #发送失败重试次数 kafka.retries =10 #批处理条数 kafka.batch.size=16384 #延迟统一收集，产生聚合，然后批量发送 kafka.linger.ms=100 #批处理缓冲区 kafka.buffer.memory=33554432 #key 序列化 kafka.key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #value序列化 kafka.value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #消费端 集群 kafka.bootstrap.servers=IP：端口 #一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同 kafka.client.id=MesSystem #Consumer归属的组ID kafka.group.id=debtorInfo #限制每回返回的最大数据条数 kafka.max.poll.records=1000 #是否自动提交 kafka.enable.auto.commit=false #自动提交的频率 kafka.auto.commit.interval.ms=1000 #会话的超时限制 kafka.session.timeout.ms=15000 kafka.key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer kafka.value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
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上篇文章说了，kafka新版旧版的区别，producer全部异步发消息，并且提供回调机制callback，判断是否成功，通过分批次发送batching保证吞吐量，分区策略更加合理，旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域，新版本采用轮询，消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行，单个consumer线程管理多个socker，在10版本后，加入了心跳线程，这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理，舍弃了zookeeper，这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
最近好久没发文，感觉人都能变懒惰了，这次重新拾起学习消息队列kafka的决心，系统学习如何掌握分布式消息队列Kafka的用法，技多不压身，感兴趣的读者可以跟着一起学一学。
一、创建maven工程并添加jar包 创建maven工程并添加以下依赖jar包的坐标到pom.xml
不关闭防火墙，但是建议本机防火墙开放特定端口，可以使用如下命令 （使用root账户）
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