Kafka 生产消费实例

淩亂°似流年 2022-06-14 06:41 155阅读 0赞

*  **环境准备**  
    
    
     *  **创建topic**
 *  **命令行模式**  
    
    
     *  **执行生产者消费者实例**
 *  **客户端模式**  
    
    
     *  **运行消费者生产者**

## 1. 环境准备 ##

> 说明：kafka集群环境我比较懒直接使用公司现有的环境。安全起见，所有的操作都是在自己用户下完成的，若是自己的kafka环境，完全可以使用kafka管理员的用户。创建topic时需要在kafka管理员的用户下完成。

1.登录到kafka集群中节点，并切换到kafka管理员用户下

ssh 172.16.150.xx 22
    su - kafka

2.创建topic

创建topic命令：
    kafka-topics --zookeeper bdap-nn-1.cebbank.com,bdap-mn-1.cebbank.com,bdap-nn-2.cebbank.com:2181/kafka --create --topic topicname --partitions 4 --replication-factor 3
    查询topic命令：
    kafka-topics --zookeeper bdap-nn-1.cebbank.com,bdap-mn-1.cebbank.com,bdap-nn-2.cebbank.com:2181/kafka –list

注意创建topic时会指定分区数，zookerper集群名及topicname要换成自己的，topicname不要重复

3.给我自己的用户创建读写topic的权限

写权限：
    kafka-acls --authorizer-properties zookeeper.connect=bdap-nn-1.cebbank.com,bdap-mn-1.cebbank.com,bdap-nn-2.cebbank.com:2181/kafka --add --allow-principal User:xx --operation Write --operation Describe --topic topicname
    读权限：
    kafka-acls --authorizer-properties zookeeper.connect=bdap-nn-1.cebbank.com,bdap-mn-1.cebbank.com,bdap-nn-2.cebbank.com:2181/kafka --add  --allow-principal User:xx --operation READ --topic topicname --group "*"

## 2. 命令行 ##

1.需要切换到自己用户下  
2.将kafka用户目录下的producer.properties、consumer.properties拷贝到自己目录下

### 执行消费者实例 ###

kafka-console-consumer --zookeeper bdap-nn-1.cebbank.com,bdap-mn-1.cebbank.com,bdap-nn-2.cebbank.com:2181/kafka -consumer.config /home/username/consumer.properties --topic topicname --new-consumer --bootstrap-server bdap-nn-1.cebbank.com:9092 --from-beginning

### 执行生产者实例 ###

kafka-console-producer --broker-list bdap-nn-1.cebbank.com:9092, bdap-mn-1.cebbank.com:9092,bdap-nn-2.cebbank.com:9092 --topic topicname --producer.config /home/username/producer.properties

生产消费者实例启动后，在生产者窗口中输入任意字符后，消费者窗口能接收到，则实例运行完成。

命令行的实例很简单，就一个收发功能，只是让我们先认识一下kafka的生产消费形式。实际项目中都是在代码中实现生产消费的。

## 3. 客户端 ##

### 消费者代码 ###

package kafka.consumer;
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.Properties;
    
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    public class MyKafkaConsumer {
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyKafkaConsumer.class);
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            //kerberos配置，无认证时，不需要引入
             System.setProperty("java.security.krb5.conf","D:/krb5.conf");
             System.setProperty("java.security.auth.login.config","D:/lsz_jaas.conf");
             Properties props = new Properties();
             log.info("**********************************************");
             props.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");
             props.put("sasl.kerberos.service.name", "kafka");
             props.put("bootstrap.servers", "172.16.150.xx:9092,172.16.150.xx1:9092,172.16.150.xx2:9092");
    
             //消费者分组，如果一个topic有4个分区，并且一个消费者分组有2个消费者。
             //每个消费者消费2个分组
             props.put("group.id", "kafka_lsz_1");
    
             //自动提交偏移量，改为false为手动控制偏移量
             props.put("enable.auto.commit", "true");
    
             props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");//增大poll的间隔，可以为消费者提供更多的时间去处理返回的消息，缺点是此值越大将会延迟组重新平衡
             props.put("session.timeout.ms", "30000");
             props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
             props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            // props.put("auto.offset.reset", "earliest");
             KafkaConsumer<byte[], byte[]> consumer = new KafkaConsumer<byte[], byte[]>(props);
             consumer.seekToBeginning();
             consumer.subscribe(Arrays.asList("lsztopic3"));
    
             /**自动提交偏移量*/
             while (true) {
                 //消费者订阅topic后，调用poll方法，加入到组。
                 //要留在组中，必须持续调用poll方法
                 ConsumerRecords<byte[], byte[]> records = consumer.poll(100);
                 for (ConsumerRecord<byte[], byte[]> record : records) {
                    System.out.println(record.topic()+" --- "+ record.partition());
                    System.out.printf("offset = %d, key = %s", record.offset(),record.key()+" \r\n");
                }         
    
             }
        }
    }

### 生产者 ###

package kafka.producer;
    
    import java.util.Properties;
    import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
    import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
    import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    public class consume {
    
      private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MyKafkaProducer.class);
      private static final String TOPIC = "lsztopic3";
    
      public static void main(String[] args) throws Exception {
    
        System.setProperty("java.security.krb5.conf","D:/krb5.conf");
        System.setProperty("java.security.auth.login.config","D:/lsz_jaas.conf");
        Properties props = new Properties();
    
        props.put("bootstrap.servers", "172.16.150.xx:9092,172.16.150.xx1:9092,172.16.150.xx2:9092");
        props.put("producer.type", "async");
        // 重试次数
        props.put("message.send.max.retries", "3");
        // 异步提交的时候(async)，并发提交的记录数
        props.put("batch.num.messages", "200");
        //缓存池大小
        props.put("batch.size", "16384");
        // 设置缓冲区大小，默认10KB
        props.put("send.buffer.bytes", "102400");
        props.put("request.required.acks", "1");
        props.put("security.protocol", "SASL_PLAINTEXT");
        props.put("sasl.kerberos.service.name", "kafka");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
       // props.put("partitioner.class", "kafka.producer.KafkaCustomPartitioner");
        KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String,String>(props);
    
        String key = "";
        String value = "";
        ProducerRecord<String,String> records = new ProducerRecord<String,String>(TOPIC,key,value);
        kafkaProducer.send(records,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.partition() +" "+ metadata.offset());
            }
        });
    
        //Thread.sleep(5000);
       kafkaProducer.close();
      }
    }

当然，客户端的生产者启动后，命令行消费者同样可以收到消息。不过如果使用kerberos认证后，一定要注意客户端和服务端的时间，kerberos有个时间检验，若两端时间不一致，则消费者收不到消息。