在本文章中,我们创建一个简单的 Java 生产者示例。我们会创建一个名为 my-topic Kafka 主题(Topic),然后创建一个使用该主题发送记录的 Kafka 生产者。Kafka 发送记录可以使用同步方式,也可以使用异步方式。
KafkaProducer 是线程安全的,可以在多个线程中共享单个 KafkaProducer 实例,也可以将 KafkaProducer 实例进行池化来供其他线程调用。
上篇文章说了,kafka新版旧版的区别,producer全部异步发消息,并且提供回调机制callback,判断是否成功,通过分批次发送batching保证吞吐量,分区策略更加合理,旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域,新版本采用轮询,消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行,单个consumer线程管理多个socker,在10版本后,加入了心跳线程,这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理,舍弃了zookeeper,这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。
首先创建一个 org.apache.kafka.clients.producer.Producer 的 bean。
本文章部分内容摘自 朱忠华老师的《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》,也特别推荐广大读者购买阅读。
把消息发送给服务器,但并不关心它是否正常到达。大多数情况下,消息会正常到达,因为 Kafka 是高可用的,而且生产者会自动尝试重发。不过,使用这种方式有时候也会丢失一些消息。
构建的消息对象ProducerRecord并不是单纯意义上的消息,它包含了多个属性,原本需要发送的业务相关的消息体只是其中的一个value属性,比如“hello world”,ProducerRecord的源码如下:
通过https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11243668.html 已经对consumer有了一定的了解。producer比consumer要简单一些。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台,你都需要通过一个生产者向kafka写入数据,通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如,在信用卡交易处理系统中,有一个客户端的应用程序(可能是一个在线商店)在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物,确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态,并将他们存储在数据库中,以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API,开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中,我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka,以及如何处理kafak可能返回的错误。之后,我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后,我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
今天和大家聊一下,kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件,保证消息不丢失,是非常重要的。
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka,Kafka 的基本概念是什么,Kafka 单机和集群版的搭建,以及对基本的配置文件进行了大致的介绍,还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述,我们知道,不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用,最终是绕不过消息这个词的,这也是 Kafka 最最核心的内容,Kafka 的消息从哪里来?到哪里去?都干什么了?别着急,一步一步来,先说说 Kafka 的消息从哪来。
该方法有两个参数分别是RecordMetadata(元数据信息)和Exception(异常信息)。
点对点消息系统:生产者发送一条消息到queue,一个queue可以有很多消费者,但是一个消息只能被一个消费者接受,当没有消费者可用时,这个消息会被保存直到有 一个可用的消费者,所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。
消息在通过 send() 方法发往 broker 的过程中,有可能需要经过拦截、序列化器 和 分区器 的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。
ProducerBatch#completeFutureAndFireCallbacks
上篇聊了Kafka概况,包含了Kafka的基本概念、设计原理,以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者,包括如下内容:
在上文中介绍了AdminClient API的使用,现在我们已经知道如何在应用中通过API去管理Kafka了。但在大多应用开发中,我们最常面临的场景就是发送消息到Kafka,或者从Kafka中消费消息,也就是典型的生产/消费模式。而本文将要演示的就是如何使用Producer API将消息发送至Kafka中,使应用成为一个生产者。
上篇文章说了,acks,1代表什么都不管,即使配置了回调也不会起作用,0代表不会等待replic副本里的不会持久化,只要broker leader持久化成功则返回给producer。-1代表all,则表示全部持久化成功才返回成功给producer,Retries,batch.size:kafka,linger.ms,buffer.memory,compression.type等参数。
上篇文章说了,kafka需要先构造properties指定server和kafka集群,key 和 value用stringSerialize序列化,通过producer发送send,需要records参数指定topic和value,之后发送消息,有异步和同步,最后关闭。
生产者创建消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中,生产者可能被称为发布者 或 写入者。
在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。
在消息发生的过程中,设计到了两个线程——main线程和Sender线程。在main线程中创建了一个双端队列线程将消息发给RecordAccumulator,Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka Broker。
Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。
KafkaProducer通过解析producer.propeties文件里面的属性来构造自己。 例如 :分区器、Key和Value序列化器、拦截器、RecordAccumulator消息累加器 、元信息更新器、启动发送请求的后台线程
首先生产者线程main生成消息后调用send方法,然后会经过拦截器、序列化器、分区器(Partition),分区器会对消息进行分区放入不同的本地队列,本地队列保存在计算机的内存中,每个队列32m,每16k数据形成一批消息;
从上文 初识 Kafka Producer 生产者,可以通过 KafkaProducer 的 send 方法发送消息,send 方法的声明如下:
其中KafkaProducer是⽤于发送消息的类,ProducerRecord类⽤于封装 Kafka 的消息。
本项目采用 Maven 构建,想要调用 Kafka 生产者 API,需要导入 kafka-clients 依赖,如下:
Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)。Kafka主要被用于两大类应用:1.在应用间构建实时的数据流通道;2.构建传输或处理数据流的实时流式应用。
进入实战之前先熟悉一下topic的相关命令,使用终端命令查询创建一个新topic,用于后期实战; 特别注意:以下命令全部依据kafka文件目录中操作; 如果尚未安装kafka,请移步《centos7系统安装kafka》
今天给大家带来的是 Kafka Producer 的全方位解析(基于 Apache Kafka 3.72)。考虑到篇幅限制,本文分为上下两篇,上篇将介绍 Kafka Producer 的使用方法与实现原理,下篇将介绍 Kafka Producer 的实现细节与常见问题。
Producer 的拦截器(Interceptor)和 Consumer 的 Interceptor 主要⽤于实现Client端的定制化控制逻辑。 对于Producer⽽⾔,Interceptor使得⽤户在消息发送前以及Producer回调逻辑前有机会对消息做⼀些定制化需求,⽐如修改消息等。同时,Producer允许⽤户指定多个Interceptor按序作⽤于同⼀条消息从⽽形成⼀个拦截链(Interceptor Chain)。Intercetpor 的实现接⼝是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor,其定义的⽅法包括:
当我们通过 send(msg, callback) 是不是就意味着消息一定不丢失了呢?
是不是觉得很简单?虽然使用起来是很简单,但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点: 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的,所以上面的代码是有点问题的,producer.close();应该在合适的机会调用,而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送,那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
消息队列老大哥Kafka在官网的介绍是这么说的,真是霸气:全球财富前100强公司有超过80%信任并使用Kafka。Kafka目前在GitHub目前也已经有star数27.6k、fork数13.6k。
引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场
kafka中有个 micro batch 的概念 ,为了提高Producer 发送的性能。
作者:ruoyuliu刘若愚,腾讯 WXG 后台开发工程师 导语 事务是一个程序执行单元,里面的所有操作要么全部执行成功,要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka 和 Pulsar 都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列(MQ)组件,笔者在工作中遇到关于 MQ 选型相关的内容,了解到关于“事务消息”这个概念在不同的 MQ 组件里有不同内涵。故借此文,试着浅析一番这三种消息队列(MQ)的事务消息有何异同,目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图,给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 一、消息
事务是一个程序执行单元,里面的所有操作要么全部执行成功,要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka和Pulsar都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列(MQ)组件,笔者在工作中遇到关于MQ选型相关的内容,了解到关于“事务消息”这个概念在不同的MQ组件里有不同内涵。故借此文,试着浅析一番这三种消息队列(MQ)的事务消息有何异同,目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图,给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。
导语 | 事务是一个程序执行单元,里面的所有操作要么全部执行成功,要么全部执行失败。RocketMQ、Kafka和Pulsar都是当今业界应用十分广泛的开源消息队列(MQ)组件,笔者在工作中遇到关于MQ选型相关的内容,了解到关于“事务消息”这个概念在不同的MQ组件里有不同内涵。故借此文,试着浅析一番这三种消息队列(MQ)的事务消息有何异同,目的是形成关于消息队列事务消息的全景视图,给有类似业务需求的同学提供一些参考和借鉴。 一、消息队列演化 消息队列(Message Queue,简称MQ),是指在消息
只管发送, 不管结果: 只调用接口发送消息到 Kafka 服务器, 但不管成功写入与否。 由于 Kafka 是高可用的, 因此大部分情 况下消息都会写入, 但在异常情况下会丢消息。
在第一篇博客我们了解到一个kafka系统,通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker,然后消费者 Consumer 去 Broker 获取,那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer。
根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征:
Kafka第一天课堂笔记 Kafka简介 消息队列 消息队列——用于存放消息的组件 程序员可以将消息放入到队列中,也可以从消息队列中获取消息 很多时候消息队列不是一个永久性的存储,是作为临时存储存在的(设定一个期限:设置消息在MQ中保存10天) 消息队列中间件:消息队列的组件,例如:Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ Kafka的应用场景 异步处理 可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中,通过消息队列将需要进行处理的消息进行存储,其他系统可以消费消息队列
分区策略决定 producer 将消息怎么分发到 partition 中, 分区策略不合适可能导致数据倾斜, 有些时候我们需要实现顺序消息, 也需要将同一业务的消息都发送到同一个 partition 上。生产端将消息发送给 broker 之前主要经过拦截、序列化、分区(Partitioner)几个步骤。分区器主要读取 partition 配置(生产端配置partitioner.class, 默认值是 DefaultPartitioner)
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