1.Apache Kafka – 简介

　　Apache Kafka是一个分布式发布 – 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。Kafka专为分布式高吞吐量系统而设计。 Kafka往往工作得很好，作为一个更传统的消息代理的替代品。与其他消息传递系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。Kafka的具体理论知识可以查看官方文档介绍，http://kafka.apache.org/。

2.Kafka的安装

　　首先确保已经安装过java环境，如果没有可以去官网下载对应版本的jdk。我用的是jdk-8u161-linux-x64.tar.gz，zookeeper-3.4.10.tar.gz，kafka_2.11-1.1.0.tgz。

　　然后需要安装zookeeper，

　　tar -zxf zookeeper-3.4.10.tar.gz

　　cd zookeeper-3.4.10

　　mkdir data

　　vi conf/zoo.cfg

　　tickTime=2000

　　dataDir=/opt/zookeeper-3.4.10/data

　　clientPort=2181

　　initLimit=5

　　syncLimit=2

　　启用zookeeper：bin/zkServer.sh start

　　最后就是Kafka的安装:

　　cd /opt

　　 tar -zxf kafka_2.11-1.1.0.tgz

　　cd kafka_2.11-1.1.0

　　启动: bin/kafka-server-start.sh config/server.properties,你将看到如下信息

　　关闭的话输入 bin/kafka-server-stop.sh config/server.properties 即可。

　　后台启动命令，bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 1>/dev/null 2>&1 &

3.代码实现生产者

新建一个maven项目（当然java项目或SpringBoot项目也可以），引入所需jar包，pom.xml如下。

 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 2 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
 3          xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 4          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
 5     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 6 
 7     <groupId>cn.sp</groupId>
 8     <artifactId>kafka-demo</artifactId>
 9     <version>1.0-SNAPSHOT</version>
10 
11     <dependencies>
12         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka -->
13         <dependency>
14             <groupId>org.apache.kafka</groupId>
15             <artifactId>kafka_2.12</artifactId>
16             <version>1.1.0</version>
17         </dependency>
18 
19         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-log4j12 -->
20         <dependency>
21             <groupId>org.slf4j</groupId>
22             <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
23             <version>1.7.25</version>
24             <!--<scope>test</scope>-->
25         </dependency>
26 
27         <!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j -->
28         <dependency>
29             <groupId>log4j</groupId>
30             <artifactId>log4j</artifactId>
31             <version>1.2.17</version>
32         </dependency>
33 
34     </dependencies>
35 
36 
37 
38 </project>

消息生产者代码：

 1 import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
 2 import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
 3 import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
 4 
 5 import java.util.Properties;
 6 
 7 /**
 8  * Created by 2YSP on 2018/4/3.
 9  */
10 public class ProducerTest {
11 
12     public static void main(String[] args) {
13         if (args.length == 0) {
14             System.out.println("Enter topic name");
15             return;
16         }
17 
18         //Assign topicName to string variable
19         String topicName = args[0];
20 
21         //create instance for properties to access producer configs
22         Properties props = new Properties();
23 
24         //Assign localhost id 192.168.75.132
25         props.put("bootstrap.servers","192.168.75.132:9092");
26 
27         props.put("acks","all");
28 
29         //If the request fails, the producer can automatically retry,
30         props.put("retries",0);
31 
32         //Specify buffer size in config
33         props.put("batch.size",16384);
34 
35         props.put("buffer.memory",33554432);
36 
37         props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
38         props.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
39 
40         Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
41         for (int i=0;i<10;i++){
42             producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topicName,Integer.toString(i),Integer.toString(i)));
43 
44         }
45         System.out.println("message send successfully");
46         producer.close();
47     }
48 }

当然，这里也可以弄一个.properties文件，然后代码里加载配置，运行时需要添加主题参数，我用的是idea就比较简单了。

4.代码实现消费者

 1 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
 2 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
 3 import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
 4 
 5 import java.util.Arrays;
 6 import java.util.Properties;
 7 
 8 /**
 9  * Created by 2YSP on 2018/4/3.
10  */
11 public class ConsumerGroup {
12 
13     public static void main(String[] args) {
14         if (args.length < 2){
15             System.out.println("Usage: consumer <topic> <groupname> ");
16             return;
17         }
18 
19 
20         String topic = args[0];
21         String group = args[1];
22 
23         Properties props = new Properties();
24         props.put("bootstrap.servers","192.168.75.132:9092");
25         props.put("group.id",group);
26         props.put("enable.auto.commit","true");
27         props.put("auto.commit.interval.ms","1000");
28         props.put("session.timeout.ms","30000");
29         //当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
30         props.put("auto.offset.reset", "earliest");
31         props.put("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
32         props.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
33 
34         KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
35 
36         consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
37         while (true){
38             ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(200);
39             for(ConsumerRecord<String, String> record:records){
40                 System.out.printf("============offset = %d,key = %s,value=%s\n",record.offset(),record.key(),record.value());
41             }
42             //提交已经拉取出来的offset,如果是手动模式下面,必须拉取之后提交,否则以后会拉取重复消息
43             consumer.commitSync();
44 
45             try {
46                 Thread.sleep(100);
47             } catch (InterruptedException e) {
48                 e.printStackTrace();
49             }
50         }
51     }
52 }