Java编程操作Kafka

同步生产消息到Kafka中

接下来，我们将编写Java程序，将1-100的数字消息写入到Kafka中。

导入Maven Kafka POM依赖

    
        org.apache.kafka
        kafka-clients
        2.4.1
    

创建KafkaProducerTest类。

可以参考以下方式来编写第一个Kafka示例程序

1.创建用于连接Kafka的Properties配置

2.创建一个生产者对象KafkaProducer

3.调用send发送1-100消息到指定Topic test，并获取返回值Future，该对象封装了返回值

4.再调用一个Future.get()方法等待响应

5.关闭生产者

参考代码：

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

public class KafkaProducerTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props=new Properties();
        props.put("bootstrap.servers","192.168.2.3:9092");
        props.put("acks","all");
        props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);

        // 3. 调用send发送1-100消息到指定Topic test
        for(int i = 0; i < 100; ++i) {
            try {
                // 获取返回值Future，该对象封装了返回值
                Future future = producer.send(new ProducerRecord("test", null, i + ""));
                // 调用一个Future.get()方法等待响应
                future.get();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        // 5. 关闭生产者
        producer.close();
    }
}

从Kafka的topic中消费消息

从 test topic中，将消息都消费，并将记录的offset、key、value打印出来

创建KafkaConsumerTest类

1.创建Kafka消费者配置

Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.2.3:9092");
props.setProperty("group.id", "test");
props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

2.创建Kafka消费者

3.订阅要消费的主题

4.使用一个while循环，不断从Kafka的topic中拉取消息

5.将将记录（record）的offset、key、value都打印出来

参考代码

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.2.3:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);

        // 3. 调用send发送1-100消息到指定Topic test
        for(int i = 0; i < 100; ++i) {
            try {
                // 获取返回值Future，该对象封装了返回值
                Future future = producer.send(new ProducerRecord("test", null, i + ""));
                // 调用一个Future.get()方法等待响应
                future.get();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        // 5. 关闭生产者
        producer.close();
    }
}

异步使用带有回调函数方法生产消息

如果我们想获取生产者消息是否成功，或者成功生产消息到Kafka中后，执行一些其他动作。此时，可以很方便地使用带有回调函数来发送消息。

需求：

1. 在发送消息出现异常时，能够及时打印出异常信息
2. 在发送消息成功时，打印Kafka的topic名字、分区id、offset

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

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;

public class KafkaProducerTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.2.3:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 2. 创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer producer = new KafkaProducer(props);

        // 3. 调用send发送1-100消息到指定Topic test
        for (int i = 0; i < 100; ++i) {
            // 一、同步方式
            // 获取返回值Future，该对象封装了返回值
            // Future future = producer.send(new ProducerRecord("test", null, i + ""));
            // 调用一个Future.get()方法等待响应
            // future.get();

            // 二、带回调函数异步方式
            producer.send(new ProducerRecord("test", null, i + ""), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.out.println("发送消息出现异常");
                    } else {
                        String topic = metadata.topic();
                        int partition = metadata.partition();
                        long offset = metadata.offset();

                        System.out.println("发送消息到Kafka中的名字为" + topic + "的主题，第" + partition + "分区，第" + offset + "条数据成功!");
                    }
                }
            });
        }


        // 5. 关闭生产者
        producer.close();
    }
}