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Kafka是一种分布式的基于发布/订阅的消息系统，它的高吞吐量、灵活的offset是其它消息系统所没有的。
优点:
基于磁盘的数据存储
高伸缩性
高性能
应用场景 : 收集指标和日志 提交日志 流处理
缺点:
访问 Apache Kafka 下载最新的 Kafka 版本并解压
解压后如下：
kafka依赖于zookeeper，但是我们不必去下载zk,已经内置了一个
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>zookeeper-server-start.bat ../../config/zookeeper.propertiesE:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-server-start.bat ../../config/server.properties我们可执行如下命令用于查看已经存在的主题：
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-topics.bat --list --bootstrap-server localhost:9092用于刚起，所以并不存在任何主题 。
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –-bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号 |
| –-topic <String: topic> | 操作的 topic 名称 |
| –-create | 创建主题 |
| –-delete | 删除主题 |
| –-alter | 修改主题 |
| -–list | 查看所有主题 |
| –-describe | 查看主题详细描述 |
| -–partitions <Integer: # of partitions> | 设置分区数 |
| -–replication-factor<Integer: replication factor> | 设置分区副本 |
| -–config <String: name=value> | 更新系统默认的配置 |
我们来创建一个名为 quick_start_topic 的主题：
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-topics.bat --create --topic quick_start_topic --bootstrap-server localhost:9092
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic quick_start_topic.
再来查看存在的主题：
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-topics.bat --list --bootstrap-server localhost:9092
quick_start_topic查看详细信息：
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-topics.bat --describe --topic quick_start_topic --bootstrap-server localhost:9092
Topic: quick_start_topic TopicId: TYIVCN3zSaWSvKDhhPvZRQ PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 1 Configs:
Topic: quick_start_topic Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0Kafka 客户端通过网络与 Kafka 代理通信以写入（或读取）事件。一旦收到，代理将以持久和容错的方式存储事件，只要您需要——甚至永远。
运行控制台生产者客户端以将一些事件写入到指定主题。默认情况下，输入的每一行都会产生一个单独的事件写入到主题
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-console-producer.bat --topic quick_start_topic --bootstrap-server localhost:9092
>this is the first message
>this is the second message
>终止批处理操作吗(Y/N)? yctrl +c 按照提示实在输入y退出命令交互模式
此时我们已经成功的将两条消息发布到了kafla的 quick_start_topic主题中
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。 |
| –topic <String: topic> | 操作的 topic 名称。 |
打开另一个终端会话并运行消费者客户端以读取刚刚创建的事件：
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-console-consumer.bat --topic quick_start_topic --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
this is the first message
this is the second message| 参数 | 描述 |
|---|---|
| –bootstrap-server <String: server toconnect to> | 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号 |
| –topic <String: topic> | 操作的 topic 名称 |
| –from-beginning | 从头开始消费。 |
| –group <String: consumer group id> | 指定消费者组名称。 |
命令行的简单演示到此结束，我们来试下java demo
正式进入生产者代码实践之前，首先列举出生产者方大致的参数列表如下：
| 参数 | 解释说明 |
|---|---|
| bootstrap.servers | 生产者连接集群所需的 broker 地 址 清 单 。 例 如hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置 1 个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者从给定的 broker里查找到其他 broker 信息。 |
| key.serializer 和 value.serializer | 指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名。 |
| buffer.memory | RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32m。 |
| batch.size | 缓冲区一批数据最大值，默认 16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。 |
| linger.ms | 如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。 |
| acks | 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。-1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和all 是等价的。 |
| max.in.flight.requests.per.connection | 允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。 |
| retries | 当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了 |
| retry.backoff.ms | 两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms。 |
| enable.idempotence | 是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。 |
| compression.type | 生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。 |
使用boot搭建项目并勾选kafka或者手动引入相关依赖
引入kafka依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>发送消息前，我们使用命令开启消费者监听
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-console-consumer.bat --topic quick_start_topic --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
发送并忘记的方式本质上也是一种异步的方式，只是它不会获取消息发送的返回结果，这种方式的吞吐量是最高的，但是无法保证消息的可靠性：
package com.cjian.kafkademo.demo;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
/**
* @Author: cjian
* @Date: 2023/5/16 20:01
* @Des: 异步发送-无回调
*/
public class AsyncProducerNoCallback {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建kafka生产者配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,异步发送消息，无回调接口
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("quick_start_topic", "producerAsyncMessage-" + i));
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
运行后，观察“消费者”窗口：
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-console-consumer.bat --topic quick_start_topic --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
producerAsyncMessage-0
producerAsyncMessage-1
producerAsyncMessage-2
producerAsyncMessage-3
producerAsyncMessage-4异步发送+回调函数(消息以异步的方式发送，通过回调函数返回消息发送成功/失败)
在调用send方法发送消息的同时，指定一个回调函数，服务器在返回响应时会调用该回调函数，通过回调函数能够对异常情况进行处理，当调用了回调函数时，只有回调函数执行完毕生产者才会结束，否则一直会阻塞
package com.cjian.kafkademo.demo;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
/**
* @Author: cjian
* @Date: 2023/5/16 20:09
* @Des: 异步发送-有回调
*/
public class AsyncProducerWithCallback {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 1. 创建Kafka生产者的配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给kafka配置对象添加配置信息
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// 3. key 序列化 key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 4. value 序列化 value.serializer
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
// 5. 创建kafka生产者对象
KafkaProducer<String,String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("quick_start_topic", "asyncCallbackMessage-" + i), new Callback() {
// 该方法在Producer 收到 ack 时调用，为异步调用
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
if (e == null) {
// 没有异常，输出信息到控制台
System.out.println("topic：" + recordMetadata.topic() + " -> " + " 分区 " + recordMetadata.partition());
}else {
e.printStackTrace();
}
}
});
// 延迟发送是否会发送到不同分区
Thread.sleep(2);
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-console-consumer.bat --topic quick_start_topic --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
this is the first message
this is the second message
producerAsyncMessage-0
producerAsyncMessage-1
producerAsyncMessage-2
producerAsyncMessage-3
producerAsyncMessage-4
asyncCallbackMessage-0
asyncCallbackMessage-1
asyncCallbackMessage-2
asyncCallbackMessage-3
asyncCallbackMessage-4以同步的方式发送消息时，一条一条的发送，对每条消息返回的结果判断， 可以明确地知道每条消息的发送情况，但是由于同步的方式会阻塞，只有当消息通过get返回future对象时，才会继续下一条消息的发送
package com.cjian.kafkademo.demo;
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.clients.producer.RecordMetadata;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
/**
* @Author: cjian
* @Date: 2023/5/16 20:12
* @Des: 同步发送
*/
public class SyncProducer {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
// 1. 创建kafka生产者配置对象
Properties properties = new Properties();
// 2. 给 kafka 配置对象添加配置信息：bootstrap.servers
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
// key,value 序列化（必须）：key.serializer，value.serializer
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 3. 创建 kafka 生产者对象
KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
// 4. 调用 send 方法,发送消息
for (int i = 0; i < 5; i++) {
RecordMetadata recordMetadata = kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("quick_start_topic", "syncMessage-" + i)).get();
System.out.println("send response result,topic：" + recordMetadata.topic() + ", " + " 分区:" + recordMetadata.partition());
}
// 5. 关闭资源
kafkaProducer.close();
}
}
E:\study\kafka_2.12-3.4.0\bin\windows>kafka-console-consumer.bat --topic quick_start_topic --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
this is the first message
this is the second message
producerAsyncMessage-0
producerAsyncMessage-1
producerAsyncMessage-2
producerAsyncMessage-3
producerAsyncMessage-4
asyncCallbackMessage-0
asyncCallbackMessage-1
asyncCallbackMessage-2
asyncCallbackMessage-3
asyncCallbackMessage-4
syncMessage-0
syncMessage-1
syncMessage-2
syncMessage-3
syncMessage-4