生产者的消费者

2020-02-03 10:35:53 阅读：229 来源： 互联网

标签：ProducerConfig 消费者生产者发送消息 props put metadata

@Component
public class MyConsumer {

    /**
     * @KafkaListener(groupId = "testGroup", topicPartitions = {
     *             @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = {"0", "1"}),
     *             @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
     *                     partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
     *     },concurrency = "6")
     *  //concurrency就是同组下的消费者个数，就是并发消费数，必须小于等于分区总数
     * @param record
     */
    @KafkaListener(topics = "mytopic",groupId = "zhugeGroup")
    public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) {
        String value = record.value();
        System.out.println(value);
        System.out.println(record);
    }
}

public class MsgProducer {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.0.60:9092,192.168.0.60:9093,192.168.0.60:9094");
         /*发出消息持久化机制参数
        （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
        （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader
        又挂掉，则消息会丢失。
        （3）acks=-1或all： 这意味着leader需要等待所有备份(min.insync.replicas配置的备份个数)都成功写入日志，这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。
                            这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。*/
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
        //发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在接收者那边做好消息接收的幂等性处理
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        //kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        //设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        //默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        //一般设置100毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果100毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        //如果100毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 100);
        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        int msgNum = 5;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            Order order = new Order(i, 100 + i, 1, 1000.00);
            //指定发送分区
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("test777"
                    , 0, order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            /*ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("my-replicated-topic"
                    , order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));*/

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
         /*RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
         System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                 + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());*/

            //异步方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());

                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-"
                                + metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });

            //送积分 TODO

        }

        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}

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