kafka基本概念以及用法目录

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、什么是kafka？

kafka是一个分布式流处理工具，被全球大量公司广泛应用在大数据处理领域

二、为什么要使用kafka?

众所周知，在微服务领域或者大数据领域，需要服务和服务之间进行数据交换，数据通信，大数据领域系统和系统之间可能还有海量的数据交换压力。
1.传统的线程和线程之间的数据交换方式

jvm中会有一块公共的区域叫做堆内存，线程和线程之间会推送数据到堆内存中，其他线程需要获取数据就去堆内存获取
2.传统的进程和进程之间的数据交换方式

进程和进程之间是通过网络传输数据（Http，或者socket等常见网络传输协议）
但是不管是进程还是线程，传统这种数据传输交换方式，如果在海量数据高并发的场景下，如果接受数据方的内存跟不上推送的速度，就会引起内存溢出，堆内存溢出等生产问题。而kafka就是为了解决这个问题，孕育而生的。他充当了交换数据中间的一个中间件，类似一个消息队列的缓冲区

三、kafka的基本概念

一般市面上面的消息队列都遵循了JMS(Java Message Service)的传输规范
1.P2P(point to point)

2.PS(publish and subscribe) 发布订阅模式

四、安装kafka(windows版本)

1.下载kafka
https://kafka.apache.org/downloads

解压目录:

启动kafka需要依赖zookeeper，我们可以使用kafka自带的zookeeper

在log文件夹下面新建zk文件夹区分日志文件

修改配置文件中zookeeper文件日志文件位置

修改kafka运行日志保存位置

启动zookeeper和kafka
cmd到bin目录下面windows执行下面的bat脚本
后面跟上刚才修改的配置文件

启动zookeeper成功 。
开始启动kafka
启动bat脚本 后面跟上刚才带上的配置文件


启动成功
tips:后续可能会出现kafka出现进程挂掉的报错

可以删除配置的两个文件夹下面的文件，重新启动zookeeper和kafka

五、命令行控制kafka生产消费数据，创建 删除topic

1.创建一个名为test的topic
kafka-topics.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --create
2.查看所有topic
kafka-topics.bat --bootstrap-server localhost:9092 --list
3.删除一个名为test的topic
kafka-topics.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --delete
4.生产数据
kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test
5.消费数据
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test

tips：可以加–help查看每个脚本后面的参数的具体用法

六、java操作kafka消费生产

先引入maven依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
</dependency>

version根据自己的kafka版本做调整

生产者代码:

   public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka生产者
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // Kafka集群地址
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 创建Kafka生产者
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // 发送消息
        try {
            producer.send(new ProducerRecord<>("test", "key", "Message to send"));
            System.out.println("Message sent");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭生产者
            producer.close();
        }
    }

命令行接受到了生产数据

消费者代码:

 public static void main(String[] args) {
        // 配置Kafka消费者
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.put("group.id", "test-group");
        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // 创建Kafka消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);

        // 订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));

        // 轮询消费消息
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("Offset: %d, Key: %s, Value: %s\n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }

再运行生产者代码 控制台就会打印出来消费的数据