java:Kafka生产者推送数据与消费者接收数据（参数配置以及案例）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了java:Kafka生产者推送数据与消费者接收数据（参数配置以及案例）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.生产者推送数据

常用参数

bootstrap.servers：Kafka集群中的Broker列表，格式为host1:port1,host2:port2,…。生产者会从这些Broker中选择一个可用的Broker作为消息发送的目标Broker。

acks：Broker对消息的确认模式。可选值为0、1、all。0表示生产者不会等待Broker的任何确认消息；1表示生产者会等待Broker的Leader副本确认消息；all表示生产者会等待所有副本都确认消息。确认模式越高，可靠性越高，但延迟也越大。

retries：消息发送失败时的重试次数。默认值为0，表示不进行重试。可以将其设置为大于0的值，例如3，表示最多重试3次。

batch.size：消息批量发送的大小。当生产者累积到一定数量的消息时，会将其打包成一个批次一次性发送给Broker。默认值为16384字节，即16KB。

linger.ms：消息发送的延迟时间。生产者会等待一定的时间，以便将更多的消息打包成一个批次一次性发送给Broker。默认值为0，表示立即发送。设置较大的值可以提高吞吐量，但可能会增加消息的延迟。

buffer.memory：生产者可用于缓存消息的内存大小。默认值为33554432字节，即32MB。如果生产者生产消息的速度快于发送消息的速度，可能会导致缓存溢出。可以调整该参数来适应生产者的生产速度。

key.serializer：Key的序列化器。Kafka消息可以包含Key和Value，Key和Value都需要进行序列化。该参数指定Key的序列化器。

value.serializer：Value的序列化器。该参数指定Value的序列化器。

max.block.ms：生产者在发送消息之前等待Broker元数据信息的最长时间。如果在该时间内无法获取到Broker元数据信息，则会抛出TimeoutException异常。默认值为60000毫秒，即60秒。

compression.type：消息压缩类型。可选值为none、gzip、snappy、lz4。默认值为none，表示不进行压缩。压缩可以减少消息的传输大小，提高网络带宽的利用率，但会增加CPU的消耗。

interceptor.classes：消息拦截器列表。可以指定多个消息拦截器对消息进行加工处理。例如，可以在消息中添加时间戳、添加消息来源等信息。
以上参数只是一部分，Kafka生产者还有更多参数可以进行配置。需要根据实际情况选择合适的参数进行配置。

例子

下面是一个单例模式配置 kafka生产者的例子（避免多次创建实例，减少资源的消耗）

public class SingletonKafkaProducerExample {
    private static SingletonKafkaProducerExample instance;
    private static Producer<String, String> producer;
    private SingletonKafkaProducerExample() {
    //参数设置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "ip:端口");
        props.put("acks", "all");
        props.put("max.block.ms",120000);//默认60s
        props.put("retries", 3)//默认0;
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("request.timeout.ms",60*1000);
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        
//sasl认证 （根据实际情况看是否配置）
		props.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");
		props.put("sasl.mechanism", "PLAIN");
		props.put("sasl.jaas.config", "org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username='username' password='password';");
		producer = new KafkaProducer<>(props);
		logger.info("kafka连接成功");
    }
    public static SingletonKafkaProducerExample getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (SingletonKafkaProducerExample.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new SingletonKafkaProducerExample();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
    public void sendMessage(String topic, String key, String value) {
        try {
        //这里也可以不用设置key和partition,例如不设置分区 系统会使用轮询算法自动匹配partition
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, key, value);
            
            Future<RecordMetadata> future = producer.send(record, (metadata, exception) -> {
                if (exception != null) {
                    System.err.println("发送消息到" + metadata.topic() + "失败：" + exception.getMessage());
                } else {
                    System.out.println("发送消息到" + metadata.topic() + "成功：partition=" + metadata.partition() + ", offset=" + metadata.offset());
                }
            });
            future.get(); // 等待返回数据
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            System.err.println("发送消息失败：" + e.getMessage());
        } 
    }
    public void closeProducer() {
        producer.close();
    }
}

以上参数配置只是案例，实际参数配置需要根据业务情况自己设置
下面是生产的方法介绍：

close(): 关闭生产者，释放相关资源。
close(Duration timeout): 在指定的超时时间内关闭生产者，释放相关资源。
initTransactions(): 初始化事务，启用事务支持。
beginTransaction(): 开始事务。
send(ProducerRecord<K, V> record): 发送一条消息记录到指定的主题。
send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback): 发送一条消息记录，并附带一个回调函数用于异步处理发送结果。
send(ProducerRecord<K, V> record, ProducerCallback<T> callback): 发送一条消息记录，并使用自定义的回调函数处理发送结果。
sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, String consumerGroupId): 将消费者组的偏移量提交给事务。
partitionsFor(String topic): 获取指定主题的分区信息。
metrics(): 获取生产者的度量指标信息。
flush(): 将所有已挂起的消息立即发送到Kafka服务器，等待服务器确认后再返回。
commitTransaction(): 提交当前事务。
abortTransaction(): 中止当前事务。
sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, ConsumerGroupMetadata groupMetadata): 将消费者组的偏移量和消费者组元数据提交给事务。

可能遇见的问题

1.多个topic发送消息的时候总有1.2发送失败报Failed to update metadata after 60000ms
这种情况出现的原因可能是Kafka集群中Broker的元数据信息还没有被更新到Kafka客户端中，导致Kafka客户端无法连接到指定的Broker。

解决

增加等待时间：可以通过设置max.block.ms属性来增加等待时间
提高重试次数：可以通过设置retries属性来提高重试次数
检查Broker配置
检查网络连接
检查Kafka版本
如果下面3个都没问题，就增加等待时间和重试次数。本人遇到这样的问题解决了

消费者推送数据

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置消费者参数
		Properties props = new Properties();
		/*
		bootstrap.servers
		Kafka集群中Broker的地址列表，格式为"hostname:port"，例如："localhost:9092"。可以配置多个Broker，用逗号分隔。
		*/
		props.put("bootstrap.servers", "ip:port");
		/*
		group.id
		消费者组的名称，同一个消费者组中的消费者会共享消费消息的责任。例如："test"。
		*/
		props.put("group.id", "test");
		/*
		enable.auto.commit
		是否自动提交偏移量，默认为true。如果为false，则需要手动提交偏移量。
		*/
		props.put("enable.auto.commit", "true");
		/*
		session.timeout.ms
		消费者会话超时时间（毫秒），如果消费者在该时间内没有向Kafka Broker发送心跳，则会被认为已经失效。默认10000毫秒。
		*/
		props.put("session.timeout.ms", "30000");
		/*
		auto.offset.reset
		如果消费者在初始化时没有指定偏移量或指定的偏移量不存在，则从哪个位置开始消费，默认latest，即从最新的消息开始消费。其他可选值为earliest和none。
		*/
		props.put("auto.offset.reset", "earliest");
		/*
		
		key.deserializer
		key的反序列化方式，例如："org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"。
		*/
		props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		/*
		value.deserializer
		value的反序列化方式，例如："org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"。
		*/
		props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
		/*
		max.poll.records
		每次拉取消息的最大记录数，默认500条。
		*/
		props.put("max.poll.records", "10000");
		/*
		fetch.min.bytes
		每次拉取的最小字节数，默认1字节。
		
		fetch.max.bytes
		每次拉取的最大字节数，默认52428800字节，即50MB。
		
		fetch.max.wait.ms
		最长等待时间（毫秒），如果在该时间内没有拉取到任何消息，则返回空结果。默认500毫秒。
		*/
		props.put("fetch.min.bytes", "1024");
		props.put("fetch.max.bytes", "1048576");
		props.put("fetch.max.wait.ms", "500");
		
		/*
		max.partition.fetch.bytes
		每个分区最大拉取字节数，默认1048576字节，即1MB。
		*/
		props.put("max.partition.fetch.bytes", "1024");
		/*
		connections.max.idle.ms
		最大空闲连接时间（毫秒），超过该时间则连接被认为已经过期并关闭。默认540000毫秒，即9分钟。
		*/
		props.put("connections.max.idle.ms", "540000");
		
		/*
		request.timeout.ms
		请求超时时间（毫秒），如果在该时间内没有收到Broker的响应，则认为请求失败。默认30000毫秒。
		*/
		props.put("request.timeout.ms", "40000");
		/*
		retry.backoff.ms
		重试等待时间（毫秒），如果请求失败，则等待一段时间后再次重试。默认500毫秒。
		*/
		props.put("retry.backoff.ms", "500");
		
		/*
		security.protocol
		安全协议类型，例如SSL或SASL_SSL。
		
		ssl.keystore.location
		SSL证书的路径和名称。
		
		ssl.keystore.password
		SSL证书的密码。
		
		ssl.truststore.location
		SSL信任证书库的路径和名称。
		
		ssl.truststore.password
		SSL信任证书库的密码。
		*/
		props.put("security.protocol", "SSL");
		props.put("ssl.keystore.location", "/path/to/keystore");
		props.put("ssl.keystore.password", "password");
		props.put("ssl.truststore.location", "/path/to/truststore");
		props.put("ssl.truststore.password", "password");
        // 创建Kafka消费者实例
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        // 订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));
        // 创建线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(6);
        // 消费消息
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                // 获取消息所在分区的编号
                int partition = record.partition();
                // 将消息提交给对应的线程进行处理
                executor.submit(new MessageHandler(record.value(), partition));
            }
        }
    }
    // 消息处理器
    static class MessageHandler implements Runnable {
        private final String message;
        private final int partition;
        public MessageHandler(String message, int partition) {
            this.message = message;
            this.partition = partition;
        }
        @Override
        public void run() {
            // 对消息进行处理
            System.out.printf("Partition %d: Message received: %s%n", partition, message);
        }
    }
}

以上参数根据自己需求填写
可以根据分区使用多线程执行

下面是消费者的方法讲解文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-562168.html

subscribe(Collection<String> topics): 订阅一个或多个主题，开始消费这些主题中的消息。
unsubscribe(): 取消订阅当前已经订阅的所有主题，停止消费消息。
poll(Duration timeout): 从Kafka服务器拉取一批消息记录，该方法会阻塞指定的超时时间，等待服务器返回消息。如果在超时时间内没有收到消息，则返回空记录。
commitSync(): 同步方式提交消费者的消费偏移量（offset），表示消息已成功消费。
commitSync(Duration timeout): 在指定的超时时间内同步提交消费者的消费偏移量。
commitAsync(): 异步方式提交消费者的消费偏移量，不等待提交结果。
commitAsync(OffsetCommitCallback callback): 异步方式提交消费者的消费偏移量，并在提交完成后执行回调函数。
seek(TopicPartition partition, long offset): 将消费者的偏移量（offset）设置为指定分区的指定偏移量，以便从指定位置开始消费消息。
seekToBeginning(Collection<TopicPartition> partitions): 将消费者的偏移量设置为指定分区的最早可用偏移量，重新从分区起始位置开始消费消息。
seekToEnd(Collection<TopicPartition> partitions): 将消费者的偏移量设置为指定分区的最新可用偏移量，继续消费分区中尚未消费的消息。
seekByTimestamp(Map<TopicPartition, Long> timestampsToSearch): 根据时间戳搜索偏移量，并将消费者的偏移量设置为找到的偏移量。
assignment(): 获取当前分配给消费者的所有分区。
pause(Collection<TopicPartition> partitions): 暂停指定分区的消息消费，消费者将不再继续接收这些分区的消息。
resume(Collection<TopicPartition> partitions): 恢复被暂停的指定分区的消息消费，使消费者可以继续接收这些分区的消息。
close(): 关闭消费者，释放相关资源。