kafka怎么发送对象 如何向kafka发送消息

1.执行kafka的相关jar包  kafka-clients

<dependency>
      <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka-clients</artifactId>
      <version>2.0.0</version>
</dependency>

 使用的kafka版本要与虚拟机中搭建的kafka版本一致，kafka的运行过程整体可视为producer流程(生产)和consumer流程(消费)。

2.kafka的消息是通过以topic(主题)为载体进行数据传递，每个topic的消息都有不同的分区，这样一方面消息的存储就不会收到单一服务器存储空间大小的限制，另一方面消息的处理也可以在多个服务器上并行。

在使用kafka传递消息之前要先创建一个topic，命令行操作如下:

[root@hdp2 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.0.xxx:2181 --create --topic test01 --replication-factor 1 --partitions 12
Created topic "test01".

作者已经在/etc/profile中配置了kafka的环境变量，若没有配置，则需要在/bin目录下运行topic脚本，即"bin/kafka-topics.sh"

kafka中的topic都是通过zookeeper进行管理的，此处需要调用到zookeeper，后面即zookeeper所在节点的IP地址和端口号，节点的主机名也可以。

通过--create命令进行创建topic，replication指定创建topic的副本数，该副本数的配置要小于或等于你的集群的节点数，--partition 用于指定创建topic的分区数。

当topic创建完成时，在kafka-log目录下(server.properties文件中自己配置的)就会生成对应topic名称、及相应分区数目的文件，文件中存放的是.index文件和.log文件。index文件用于记录consumer在消费的offset(偏移量)的移动位置以及元数据，log文件主要记录的是数据。

3.命令行操作

producer命令行操作如下：

[root@hdp2 opt]# kafka-console-producer.sh \
--broker-list 192.168.100.155:9092 \
--topic test01
>

在">"后面输入发送的信息即可在consumer端查看到相关信息

consumer命令操作如下:

[root@hdp2 opt]# kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server 192.168.100.155:9092 \
--topic test01

查看kafka内某topic的偏移量

kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 192.168.100.155:9092 --topic test01

4.API操作

producer的API操作

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class Producer1 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建kafka生产者的配置文件信息对象
        Properties pro = new Properties(); 

        //kafka集群(--broker-list)的地址
        pro.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.100.155:9092");

        //ack应答类型，此处all相当于-1,即把所有的follow副本写完再返回应答
        pro.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

        //当producer发送数据失败时，会进行重试，此处配置的是重试的次数
        pro.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,1);

        //prodeucer发送数据采用批量发送的形式，此处配置批量大小，默认为16K
        //当发送信息累计超过该数值时，消息就会被发送
        pro.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384); 

        //key,value的序列化类
        pro.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
            StringSerializer.class.getName());
        pro.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
            StringSerializer.class.getName());

        //创建生产者对象
        KafkaProducer kp = new KafkaProducer<>(pro);

        //发送数据
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord pr = new ProducerRecord("mytest","内容" + i);
            kp.send(pr);
        }

        //关闭资源
        kp.close();
    }
}

consumer的API操作

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

public class Consumer1 {
    public static void main(String[] args) {
        Properties p = new Properties();

        p.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.100.155:9092");
        //是否开启自动提交功能
        p.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");
        //消费者组ID，即由当前消费者组消费信息
        p.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"test");
        //自动提交的时间间隔
        p.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"1000");

        //earliest消费模式:
        //当各分区有已提交的offset时，从提交的offset处开始消费
        //当没有提交的offset时，从头开始消费
        p.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");

        //消费key,value的反序列化
        p.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        p.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());

        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<String,String> kc = new KafkaConsumer<>(p);

        //订阅消息
        kc.subscribe(Arrays.asList("test01"));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String,String> cr = kc.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String,String> crs:cr) {
                System.out.println(crs.value());
            }
        }
    }
}