kafka生产者实例

相信你对kafka已经有一定的了解了，是时候编写一些代码啦。
JAVA客户端实例

Producers（生产者）

生产者类是用于创建新消息为一个特定的主题和可选的分区。
这个例子是java的，你需要引入相关的包。

import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

第一步是定义属性，如果使producer发现集群，序列化消息,如果适当的指导消息到一个特定的分区。

Properties props = new Properties();
 
props.put("metadata.broker.list", "broker1:9092,broker2:9092");
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");
props.put("request.required.acks", "1");

ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);

metadata.broker.list：broker集群的地址，不用配置全部的broker地址，它会关联到其他的broker。你也不用担心topic或分区在哪个broker下，它会找到对应的broker。

serializer.class：指定采用哪种序列化方式将消息传输给Broker,你也可以在发送消息的时候指定序列化类型，不指定则以此为默认序列化类型。

partitioner.clss：指定消息发送对应分区方式，若不指定，则随机发送到一个分区，也可以在发送消息的时候指定分区类型。

request.required.acks：指定消息是否确定已发送成功，如果不设置值，则默认为“发送或不确认‘，可能会导致数据丢失。

现在开始定义producer对象：

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

生产者实例是一个java泛型，有两个参数类型，第一个分区key的类型，第二个是消息的类型。
现在构建要发送的消息。

Random rnd = new Random();

long runtime = new Date().getTime();

String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);

String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;

最后写发送broker的消息类：

KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);


producer.send(data);

完整源码

import java.util.*;
 
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
 
public class TestProducer {
    public static void main(String[] args) {
        long events = Long.parseLong(args[0]);
        Random rnd = new Random();
 
        Properties props = new Properties();
        props.put("metadata.broker.list", "broker1:9092,broker2:9092 ");
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
        props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");
        props.put("request.required.acks", "1");
 
        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
 
        Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);
 
        for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) { 
               long runtime = new Date().getTime();  
               String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255); 
               String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip; 
               KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);
               producer.send(data);
        }
        producer.close();
    }
}

分区代码：

import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
 
public class SimplePartitioner implements Partitioner {
    public SimplePartitioner (VerifiableProperties props) {
 
    }
 
    public int partition(Object key, int a_numPartitions) {
        int partition = 0;
        String stringKey = (String) key;
        int offset = stringKey.lastIndexOf('.');
        if (offset > 0) {
           partition = Integer.parseInt( stringKey.substring(offset+1)) % a_numPartitions;
        }
       return partition;
  }
 
}

这段逻辑的关键，我们得到的IP地址，取得最后一个字节，并进行分区数模运算，得出相应的分区，好处是相同的源ip划分到相同的分区里。但是你在消费的时候，要知道如何处理。

运行此之前，确保您已经创建topic："page_visits"。从命令行:

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 5 --topic page_visits

使用--partition选项创建1个以上的分区。

现在编译运行程序。

执行下面命令，确认是否已经有数据了。

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic page_visits --from-beginning

<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka_2.9.2</artifactId>
  <version>0.8.1.1</version>
  <scope>compile</scope>
  <exclusions>
    <exclusion>
      <artifactId>jmxri</artifactId>
      <groupId>com.sun.jmx</groupId>
    </exclusion>
    <exclusion>
      <artifactId>jms</artifactId>
      <groupId>javax.jms</groupId>
    </exclusion>
    <exclusion>
      <artifactId>jmxtools</artifactId>
      <groupId>com.sun.jdmk</groupId>
    </exclusion>
  </exclusions>
</dependency>