Kafka第二章：生产者案例

news2024/10/2 12:19:38

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Kafka第一章：环境搭建
Kafka第二章：生产者案例

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  • 系列文章目录
  • 前言
  • 一、创建项目
    • 1.创建包
    • 2.添加依赖
  • 二、编写代码
    • 1.普通异步发送
    • 2.同步发送
  • 三.生产者发送消息的分区策略
    • 1.指定分区
    • 2.自定义分区
  • 总结

前言

上次完成了Kafka的环境搭建，这次来完成一些有关生产者的项目。

一、创建项目

1.创建包

com.atguigu.kafka.producer
在这里插入图片描述

2.添加依赖

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>3.4.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>

二、编写代码

1.普通异步发送

需求：创建 Kafka 生产者，采用异步的方式发送到 Kafka Broker
注：不带回调
CustomProducer.java

package com.atguigu.kafka.producer;
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 CustomProducer {
    public static void main(String[] args) {
        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // 1.创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2.发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu"+i));
        }

        // 3.关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

建议先用命令行启动环境，然后发送几条数据，确认集群可以正常使用。
在这里插入图片描述
运行文件
在这里插入图片描述
加回调函数
CustomProducerCallback.java

package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {
        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // 1.创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2.发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", "atguigu" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("主题： "+recordMetadata.topic()+"分区： "+recordMetadata.partition());
                    }

                }
            });
        }

        // 3.关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

在这里插入图片描述

2.同步发送

只需在异步发送的基础上，再调用一下 get()方法即可。
CustomProducerSync.java

package com.atguigu.kafka.producer;

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;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CustomProducerSync {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // 1.创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2.发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu"+i)).get();
        }

        // 3.关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

在这里插入图片描述
由于数据量小，结果和异步发送没区别

三.生产者发送消息的分区策略

1.指定分区

CustomProducerCallbackPatitions.java

package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallbackPatitions {
    public static void main(String[] args) {
        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        // 1.创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2.发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first",1,"", "atguigu" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("主题： "+recordMetadata.topic()+"分区： "+recordMetadata.partition());
                    }

                }
            });
        }

        // 3.关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.自定义分区

例如我们实现一个分区器实现，发送过来的数据中如果包含 atguigu，就发往 0 号分区，不包含 atguigu，就发往 1 号分区。
MyPartitioner.java

package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;
import org.apache.kafka.common.Cluster;

import java.util.Map;

public class MyPartitioner implements Partitioner {

    @Override
    public int partition(String s, Object o, byte[] bytes, Object o1, byte[] bytes1, Cluster cluster) {

        //获取数据 atguigu hello
        String msgValues = o1.toString();

        int partition;

        if (msgValues.contains("atguigu")) {
            partition=0;
        }else {
            partition=1;
        }

        return partition;
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> map) {

    }
}

将自定义分区代码，与之前的代码相关联
在CustomProducerCallbackPatitions.java中简单修改
新添加一行代码
在这里插入图片描述
然后将指定分区的数字和key都取消
在这里插入图片描述

修改后的代码

package com.atguigu.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallbackPatitions {
    public static void main(String[] args) {
        // 0 配置
        Properties properties = new Properties();

        // 连接集群
        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092");

        // 指定对应的key和value的序列化类型
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        //关联自定义分区
        properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.atguigu.kafka.producer.MyPartitioner");

        // 1.创建kafka生产者对象
        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        // 2.发送数据
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first","atguigu" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("主题： "+recordMetadata.topic()+"分区： "+recordMetadata.partition());
                    }

                }
            });
        }

        // 3.关闭资源
        kafkaProducer.close();
    }
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

总结

Kafka第二次博客就暂时到这里，后边其实还有一些内容，但我觉得，那些对于新手来说，有些深入了，以后在写吧。

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